Este documento descreve um projeto de pesquisa para desenvolver um sistema de detecção e localização de faltas de alta impedância (FAI) em sistemas de distribuição de energia. O sistema inclui modelos de FAI, métodos de detecção e localização baseados em redes neurais artificiais, e interfaces gráficas para visualização. O sistema foi implantado com sucesso em um sistema piloto e forneceu resultados satisfatórios.
1. Um Sistema de Detecção e Localização de Faltas de Alta Impedância 1
2. Apresentação Entidade Financiadora: Grupo ENERGISA. Entidades Executoras: UFCG/PaqTcPB. Gerente: Marcelo Renato de Cerqueira Paes Júnior. Coordenador: Benemar Alencar de Souza.
3. Objetivos da Pesquisa Desenvolver uma ferramenta computacional capaz de detectar e localizar faltas de alta impedância em sistemas de distribuição; Implantar essa ferramenta no sistema de informação das empresas do grupo Energisa na forma de um projeto piloto, para a coleta automática de registros oscilográficos em um dos alimentadores da Energisa Paraíba.
4. O Produto Final ANFAI Instalado em escala piloto em um dos alimentadores da empresa Energisa/PB. Software que realiza de forma automática, triagem e análise efetiva dos registros oscilográficos relacionados com FAI.
5. Desenvolvimento da Pesquisa Modelagem do SistemaPiloto Linhas trifásicas, parâmetros distribuídos-constantes com a frequência. Trechos compostos por um único tipo de cabo, linhas trifásicas não transpostas. Cargas de pontos próximos ao longo do alimentador, agrupadas em uma única barra: alimentador com 90 barras. Fator skin para os cabos de 0,33. Resistividade da terra de 350 Ωm. Modelo de impedância constante para as cargas. Religador e chaves seccionadoras modelados como chaves simples. Cargas modeladas como circuitos RL paralelos conectados entre cada fase de cada barra e a terra. Fator de potência médio de 0,955. Sistema piloto: alimentador de 13,8 kV conectado à SE de Boa Vista/PB.
6. Desenvolvimento da Pesquisa Ensaios de Campo Objetivos: Gerar registros oscilográficos correspondentes a FAI no local do ensaio e em pontos remotos do alimentador. Completar o modelo da FAI. Validar o método de diagnóstico. Layout da estrutura montada.
7. Desenvolvimento da Pesquisa Ensaios de Campo Testes realizados em seis tipos de superfícies: grama, calçamento de concreto, asfalto, areia grossa, terra nua e arbusto. Usadas superfícies secas e molhadas. Fotografia de uma FAI na superfície grama seca.
8. Desenvolvimento da Pesquisa Modelagem das FAI Características de uma FAI : Assimetria: a corrente de falta apresenta valores absolutos diferentes para os semiciclos+ e -. Não-linearidade: a curva v x i é não-linear. Buildup: a amplitude da corrente aumenta gradualmente em direção ao seu valor máximo. Shoulder: o fenômeno de buildup cessa durante poucos ciclos. Intermitência: o condutor energizado interrompe o contato com o solo durante alguns ciclos. Sinais de tensão e corrente correspondentes a uma FAI obtidos nos ensaios de campo.
9. Desenvolvimento da Pesquisa Modelagem das FAI O Modelo Adotado: Modelo de Nakagoni: inclui não-linearidade, assimetria, buildupe shoulder. O modelo utiliza duas resistências variantes no tempo, em série e controladas por TACS/ATP. R1representa as características de não-linearidade e assimetria da FAI. R2representa os fenômenos de buildup e shoulder. O modelo da FAI foi parametrizado com os dados obtidos nos ensaios de campo.
10. Desenvolvimento da Pesquisa Construção de Bases de Dados Objetivo: Auxiliar na etapa de desenvolvimento dos métodos de detecção e de localização de FAI. Metodologia: 1.Seleção do sistema piloto. 2.Seleção do software: ATP. 3.Modelagem do sistema elétrico. 4.Modelagem da FAI. 5.Seleção das variáveis de simulação. 6.Construção dos cenários de falta. 7.Simulação das FAI.
11. Desenvolvimento da Pesquisa Método de Detecção de FAI 1.Aplicam-se três estágios da TWDàs tensões e correntes do registro oscilográfico. 2.Calculam-se as energias janeladas e normalizadas dos coeficientes waveletdas tensões e correntes nas três primeiras escalas de resolução. 3.Verifica se pelo menos uma das energias ultrapassa um limiar previamente estabelecido. 4.Caso nenhum transitório seja detectado, então o registro não corresponde a uma FAI. Caso contrário, o registro contém algum distúrbio. 5.Em seguida, mede-se a duração do distúrbio. 6.Caso o distúrbio possua duração longa e apresente afundamento de tensão, então o registro não corresponde a uma FAI. Caso contrário, o registro corresponde a uma FAI. 7.Informações sobre os dez primeiros ciclos do evento são então, encaminhadas para a etapa de localização de FAI.
12. Desenvolvimento da Pesquisa Método de Detecção de FAI Desempenho do método de detecção de FAI. Representações nos domínios do tempo e wavelet de um registro oscilográfico real com FAI.
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14. Amplitude do fasor normalizado das 2ª, 3ª, 5ª, 7ª e 9ª harmônicas da corrente pós-falta.
15. Diferença entre as fases dos fasores da componente fundamental e da 3ª harmônica das correntes.O localizador baseia-se no uso de RNA, com as seguintes características: Rede MLPcom arquitetura: 40-50-1. Função de ativação tangente hiperbólicapara a camada oculta. Função de ativação sigmóidepara a camada de saída. Algoritmo de treinamento RPROP. Saída da rede: distância normalizada da subestação ao ponto de ocorrência da FAI em km. Os resultados obtidos apresentaram um erro médio de 9,14%em relação à máxima extensão do alimentador. Trata-se de um resultado preliminar, visto que melhorias no localizador serão realizadas na continuação da pesquisa em um novo P&D.
16. Desenvolvimento da Pesquisa Sistema de Gatilhamento Como as FAI não fazem parte do elenco de eventos do RDP, várias tentativas foram realizadas no sentido de se conseguir um sistema de disparo do processo de gravação pelo RDP de eventos relacionados à FAI. Ao final, desenvolveu-se um hardware dedicado que gera pulsos de tensão (gatilhos) em uma das entradas digitais do RDP, segundo comandos de um software instalado em um computador utilizado na aquisição e tratamento dos dados oriundos do RDP. Diagrama esquemático do circuito de gatilhamento do RDP. Layout final da placa de circuito impresso do circuito de gatilhamento do RDP.
18. Conclusões O Projeto de P&D resultou em um software de detecção e localização de FAI em alimentadores de distribuição de 13,8 kV. Atualmente, o software está instalado em um sistema piloto da empresa e apresentando desempenho satisfatório. A aplicação do software aos demais alimentadores está dependendo da aquisição de novos RDP. A expectativa é de que o software contribua efetivamente para reduzir o tempo de identificação e eliminação de FAI no sistema, dando suporte e respaldo ao processo de tomada de decisões. O caráter inovador da pesquisa e o bom desempenho do AnFAI, estimularam as duas instituições (UFCG e Grupo Energisa/PB) a dar continuidade a pesquisa. Uma nova proposta de Projeto de P&D já está sendo avaliada e se espera prosseguir com a realização dos ensaios de FAI visando obter melhoramentos: *Do modelo da FAI. *Dos métodos de detecção/localização FAI. *Do sistema de aquisição de dados.