A crescente atuação dos órgãos reguladores e fiscalizadores dos sistemas de energia leva as concessionárias a buscar excelência na prestação de serviços. Os sistemas de distribuição são expostos a diversos fatores de risco que causam faltas, interferindo nos índices de continuidade. Se o tempo médio para restabelecimento do fornecimento for alto, acarreta em elevadas multas para a empresa responsável. É de suma importância o desenvolvimento de sistemas para diagnóstico de faltas que propiciem uma redução no tempo de desligamento. Os alimentadores radiais apresentam peculiaridades que dificultam este processo, tais como: presença de derivações laterais, não-homogeneidade e constantes ampliações ou modificações na topologia e carregamento do sistema. Uma ferramenta computacional completa para solução deste problema deve ser capaz de detectar a ocorrência da falta, identificar seu tipo e, principalmente, localizá-la pontualmente. Nessa etapa faz-se necessário a análise do valor da impedância de falta, considerada como puramente resistiva, cujo valor varia de acordo com a causa do defeito e interfere diretamente na escolha do algoritmo a ser empregado.

Os dados de entrada utilizados na ferramenta são as tensões e correntes nas três fases do alimentador (antes, durante e após a falta), com monitoramento apenas na subestação. Seqüencialmente executa-se a extração das componentes fundamentais do sinal através do algoritmo de Mínimos Quadrados, com taxa de amostragem de 2 kHz e janela de tempo de meio ciclo. A cada amostra incluída verifica-se se houve efetivamente a falta, e em caso positivo indicam-se as fases envolvidas e se inclui ou não a terra, analisando a variação da corrente das fases e de seqüência zero ocasionada pelo curto. Logo após, estima-se a ordem de grandeza da resistência de falta, através da qual se executa, de forma automatizada, a metodologia de localização aconselhável para o caso. As faltas de baixa impedância, inferiores a 300 Ω, são tratadas com dois algoritmos analíticos: um direto que permite a modelagem da não-transposição do alimentador nas equações e a compensação das correntes de suprimento às cargas, e outro iterativo que busca simplificar os métodos similares já existentes. Redes Neurais Artificiais (RNAs) do modelo Perceptron Multicamada são empregadas para elevadas impedâncias, sendo treinadas de forma independente para o tronco principal do alimentador e suas derivações laterais mais significativas. A análise da variação do carregamento após atuação da proteção do sistema serve para eliminação de múltiplas soluções, comuns no âmbito da distribuição.

Todas as rotinas desenvolvidas estão integradas em uma interface gráfica que propicia maior interação com os operadores do sistema, através de um protótipo computacional executável denominado F-LOC, desenvolvido com as funcionalidades existentes na plataforma de programação MATLAB. O programa possui tópicos de ajuda e é composto por quatro módulos que fornecem os resultados da análise efetuada: tela de diagnóstico, oscilografia, relatório complementar, além da indicação gráfica da falta no diagrama do alimentador para facilitar o envio das equipes de inspeção. Simulações realizadas a partir do ATP (Alternative Transient Program) geraram os casos para validação da ferramenta, que inicialmente foi empregada em um sistema-teste com comprimento total do alimentador principal de 15 km, tensão nominal de 25 kV entre fases com conexão estrela aterrada, e derivações laterais trifásicas e monofásicas. As respostas obtidas com os algoritmos analíticos superaram os métodos convencionais existentes, apresentando erros inferiores a 3%, sempre se considerando em relação ao comprimento total do alimentador. As RNAs respondem satisfatoriamente para faltas com valores de impedância entre 300 Ω e 1 kΩ, tendo grande poder de generalização. Os erros do conjunto de validação, com dados não vistos no treinamento, foram menores que 2 %.

O F-LOC apresentou resultados promissores, que aliados ao seu baixo custo de implementação decorrente do monitoramento apenas no início do alimentador e da existência dos equipamentos necessários nas subestações de grande porte (TCs, TPs, placa de aquisição com conversores A/D e computador), servem como atrativo para sua utilização em um sistema real. Os algoritmos empregados consideram as peculiaridades dos sistemas de distribuição, suprindo uma carência existente neste segmento gerada pelo uso de técnicas herdadas dos sistemas de transmissão. Destaca-se também a inovadora análise da ordem de grandeza da impedância de falta que distingue a melhor tecnologia a ser acionada para obtenção de maior exatidão e confiabilidade da resposta fornecida. A maneira como é efetuado o treinamento das RNAs contribui para uma considerável redução na magnitude do conjunto de dados necessários e conseqüentemente aumenta sua aplicabilidade. Por fim, tem-se uma melhora no índice de continuidade do fornecimento de energia, com grande economia por parte das concessionárias e satisfação perante os consumidores finais.

Instituição de fomento: CNPq

Trabalho de Iniciação Científica