Modelo estocástico parametrizável para o estudo de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica (2017)
- Authors:
- Autor USP: TRONDOLI, LUIZ HENRIQUE PESSOA DA COSTA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Assunto: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA
- Keywords: FALTA DE ALTA IMPEDÂNCIA
- Language: Português
- Abstract: As Faltas de Alta Impedância (FAI) causadas pelo rompimento de um condutor da rede primária podem trazer risco à segurança pessoal e ao patrimônio. A detecção deste defeito se faz, portanto, necessária. Não há na literatura um método que estabeleça a solução definitiva para este problema. Ainda, os estudos, quando não baseados em sinais reais, utilizam, por vezes, modelos determinísticos ou que não representam por completo as características geradas pelo defeito. Por este motivo, este trabalho propõe um modelo de falta de alta impedância que visa representar, com elevado detalhamento, a natureza do evento. O modelo desenvolvido é parametrizável para que possa representar as características dos sinais de falta e suas variações, inclusive as não determinísticas, as quais se referenciam na literatura, reproduzindo o comportamento típico de uma falta de alta impedância. O programa de simulação computacional empregado para este fim foi o ATPDraw. Para a validação do sinal gerado pelo modelo, além da comparação visual com sinais de falta reais, foi elaborado um algoritmo de detecção de FAI, o qual busca por características do fenômeno já conceituadas na literatura, com o propósito de analisar o sinal da corrente de falta gerado pelo modelo quando inserido em um sistema de distribuição de energia elétrica. Foi observada a progressão temporal do fenômeno, desde o rompimento do condutor até a formação dos arcos voltaicos. Do sinal de falta, em síntese, foram observadas características como: assimetria, variação de assimetria, ocorrência de buildup, presença e variação dos componentes harmônicos e inter-harmônicos. A observação dessa variedade de características é necessária na detecção de FAI e é coerente com o modelo proposto, já que este é o único presente na literatura capaz de reproduzi-las simultaneamente. Dos casos de falta simulados,todos foram detectados pelo algoritmo de detecção, indicando que os sinais de falta de alta impedância produzidos pelo modelo possuem as características que ele foi projetado para gerar
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2017
- Data da defesa: 22.03.2017
-
ABNT
TRONDOLI, Luiz Henrique Pessôa da Costa. Modelo estocástico parametrizável para o estudo de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-22032018-144926/. Acesso em: 25 maio 2025. -
APA
Trondoli, L. H. P. da C. (2017). Modelo estocástico parametrizável para o estudo de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-22032018-144926/ -
NLM
Trondoli LHP da C. Modelo estocástico parametrizável para o estudo de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica [Internet]. 2017 ;[citado 2025 maio 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-22032018-144926/ -
Vancouver
Trondoli LHP da C. Modelo estocástico parametrizável para o estudo de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica [Internet]. 2017 ;[citado 2025 maio 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-22032018-144926/ - Configurable stochastic model for high impedance faults simulations in electrical distribution systems
- High impedance fault location characterized by Fourier, Stockwell and Wavelet transforms
- Analysis of the negative sequence voltage to detect conductor break in distribution systems
- Analysis of high impedance faults current using Fourier, Wavelet and Stockwell Transforms
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