O emprego de redes neurais artificiais na detecção, classificação e localização de faltas em linhas de transmissão

Abstract

Este estudo traz como objetivo a implementação de um sistema de proteção aplicando-se a teoria de Redes Neurais Artificiais (RNAs) como um classificador de padrões. As redes neurais adquirem o conhecimento para a detecção, classificação e localização da falta frente às diferentes situações apresentadas sobre o sistema e foram implementadas através da aplicação do software NeuralWorks. As arquiteturas de RNAs empregam os valores amostrados das tensões e correntes trifásicas de pré e de pós-falta tanto para o processo de treinamento como para o de testes. O software ATP (ATERNATIVE Transients Program, 1987) é utilizado para gerar os dados referentes à linha de transmissão (440 kV) em condições de falta para ambos os processos (treinamento e teste). Os resultados obtidos mostram que o desempenho global das arquiteturas de RNAs implementadas são altamente satisfatórios para a detecção, classificação e localização de situações faltosas em um sistema de transmissão. De todos os casos considerados na fase de teste, as saídas apresentadas pelas arquiteturas mostram uma convergência rápida para os níveis requeridos após a ocorrência da falta.