Análise de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica baseada em sistemas imunológicos artificiais

Abstract

Neste trabalho apresenta-se um método para detecção e classificação de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica. A partir das oscilografias de tensão, medidas na subestação, aplica-se o algoritmo de seleção negativa de um sistema imunológico artificial para diferenciar os sinais entre próprios e não-próprios. Os sinais classificados como próprios representam a operação normal do sistema, isto é, alimentador sem a presença de distúrbio, e os classificados como não-próprios são sinais onde há a presença de uma anormalidade. A análise dos sinais é realizada através do janelamento das oscilografias onde são realizadas comparações entre os sinais e os detectores previamente criados, avaliando a afinidade entre as janelas. Caso a afinidade entre os sinais ultrapasse um limiar preestabelecido pelo operador, é encontrado um casamento, e o sinal é classificado. Com esta proposta busca-se a concepção de um método que possa ser modificado facilmente, para atender a permanente evolução das tecnologias das subestações. Para validar e avaliar o desempenho do método foram realizados testes com quatro sistemas de distribuição de energia elétrica, sendo três sistemas testes de 5, 33 e 84 barras e um sistema real de 134 barras

This work presents a method to detect and classify voltage disturbances in electrical distribution systems. The Negative Selection Algorithm of an artificial immunological system is applied to the voltage oscillographs, measured on the substation, to distinguish the signals as self or nonself. The signals classified as self represent the normal operation of the system, i.e. the feeder without disturbance, and those classified as nonself are the signals where there are some abnormalities. The signal analysis is performed by windowing the oscillographs comparing the signals and the detectors previously created, evaluating the affinity with the windows. If the affinity with the signals overpasses a predefined limit a matching is found and the signal is classified. This proposal is a method that can be easily modified to attend the fast evolution of the substation technologies. To validate the performance tests were done to four different distribution systems, including one real system