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Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica

Print version ISSN 0103-1759

Abstract

MELO E SILVA, Kleber et al. Detecção e classificação de faltas a partir da análise de registros oscilográficos via redes neurais artificiais e transformada wavelet. Sba Controle & Automação [online]. 2007, vol.18, n.2, pp. 163-172. ISSN 0103-1759.  http://dx.doi.org/10.1590/S0103-17592007000200003.

Este artigo apresenta um método de detecção e classificação de faltas em linhas de transmissão, a partir da análise de registros oscilográficos via redes neurais artificiais e transformada wavelet. Realiza-se a detecção da falta e a determinação de sua duração através de um conjunto de regras heurísticas construídas a partir da análise dos sinais de corrente nos domínios do tempo e wavelet. O método diferencia faltas de outras ocorrências relacionadas à qualidade da energia elétrica, tais como afundamentos de tensão e transitórios de chaveamento. Uma rede neural classifica faltas a partir do reconhecimento dos padrões das tensões e correntes relacionados a cada tipo específico. O método proposto foi avaliado para registros simulados e reais em linhas de transmissão do sistema Chesf, apresentando bons resultados em ambos os casos.

Keywords : Redes neurais artificiais; transformada wavelet; detecção e classificação de faltas em linhas de transmissão.

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