Resumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Doutor em Ciências (D.Sc.)

Extração de Características para Localização de Defeitos em Linhas de Transmissão

Suzana Menezes de Souza

Março/2008

Orientadores:

Alexandre Pinto Alves da Silva Antonio Carlos Siqueira de Lima

Programa:

Engenharia Elétrica

      Após a ocorrência de um distúrbio em uma linha de transmissão, a localização deste defeito torna-se um problema crítico para a equipe de manutenção. Portanto, um método capaz de diagnosticar o defeito o mais rápido possível pode minimizar o tempo de reparo. O problema de diagnóstico de defeitos tem sido uma das áreas de investigação mais exploradas em aplicações de técnicas inteligentes a sistemas de potência. Nessa tese são investigados modelos neurais baseados em redes multi-layer perceptron (MLP) ou em máquinas de vetor suporte (MVS) para a localização de defeitos em linhas de transmissão. O treinamento das redes baseia-se na extração de características (comportamento de regime permanente ou transitório) dos sinais de tensão e corrente medidos. No entanto, não se sabe a priori quais variáveis são mais relevantes, portanto, diversas formas de extração de características e representação dos sinais foram consideradas. Como os registros de defeitos não são suficientes para se criar o conjunto de padrões para treinamento, torna-se necessário realizar simulações. A modelagem utilizada para simulação do sistema analisado deve ser o mais próximo possível das características reais do sistema.