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Caracterização das faltas de alta impedância por meio da transformada de Stockwell e de redes neurais artificiais

Processo: 21/08949-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de novembro de 2021
Vigência (Término): 31 de outubro de 2022
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
Pesquisador responsável:José Carlos de Melo Vieira Júnior
Beneficiário:Marco Antônio Sartorato Nozela
Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Redes neurais (computação)   Sistemas de distribuição de energia elétrica   Proteção de sistemas elétricos   Simulação por computador

Resumo

As Faltas de Alta Impedância (FAI) são um tipo de distúrbio em sistemas de distribuição (SDs) que ocorrem quando um condutor energizado entra em contato com uma superfície pouco condutora. As FAI podem causar danos a propriedades e equipamentos, além de eletrocussão de seres vivos e incêndios. A pequena amplitude das correntes de FAI dificultam sua detecção pelos métodos convencionais de proteção, como fusíveis e relés de sobrecorrente. Além disso, sua natureza aleatória e não linear impõe um desafio para sua distinção confiável de outros eventos do sistema elétrico, como chaveamento de banco de capacitores e energização de transformadores. Diante disso, as FAI atraem o interesse de empresas e pesquisadores em todo o mundo, entretanto ainda não há uma solução totalmente eficiente para a detecção deste evento. Nesse sentido, pretende-se contribuir nesta área ao caracterizar as FAI por meio do comportamento dos sinais associados no domínio da frequência, priorizando a banda de alta frequência. Para isso, será empregado o cálculo da Transformada de Stockwell (TS) para obter e analisar o espectro harmônico de sinais de tensão e corrente registrados em SDs, simulados computacionalmente, durante a ocorrência de FAI. Após estudada as características de alta frequência do evento, pretende-se elaborar uma Rede Neural Artificial (RNA) para reconhecer novos padrões e características importantes das FAI. Deste modo, visa-se contribuir no desenvolvimento de novos modelos de representação computacional do fenômeno e métodos de proteção contra FAI aplicados a SDs. (AU)

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