Banca de QUALIFICAÇÃO: ITALO MARTINS CORDEIRO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ITALO MARTINS CORDEIRO
DATA: 02/10/2026
HORA: 14:30
LOCAL: meet.google.com/kop-fsuz-pcn
TÍTULO: Localização e classificação de faltas em linhas de transmissão de alta tensão utilizando um sistema didático de redes inteligentes, análise wavelet, estatísticas de ordem superior e uma rede neural
PALAVRAS-CHAVES: localização de falta, classificação de falta, linhas de transmissão de alta tensão, rede neural
PÁGINAS: 9
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Sistemas Elétricos de Potência
ESPECIALIDADE: Medição, Controle, Correção e Proteção de Sistemas Elétricos de Potência
RESUMO:

Este trabalho apresenta métodos para localizar e classificar faltas em linhas de transmissão utilizando sinais de corrente adquiridos em um modelo físico de laboratório. Os dados foram obtidos por meio de medições oscilográficas realizadas em um sistema didático de redes inteligentes da De Lorenzo, estando sujeitos ao ruído inerente à bancada experimental. A metodologia contempla duas tarefas: a localização do ponto de ocorrência da falta e a classificação das fases envolvidas.

Para a localização, são utilizadas medições de corrente de um único terminal. Inicialmente, a transformada de Clarke converte as correntes trifásicas em componentes modais. Em seguida, a transformada wavelet discreta, com a wavelet Daubechies-4, permite identificar os transitórios associados às ondas viajantes. O intervalo de tempo entre os picos selecionados é utilizado para estimar a distância até a falta. Foram analisados 256 registros de faltas monofásicas, distribuídos entre as distâncias equivalentes de 100, 360 e 460 km. Os erros relativos médios foram de 6%, 7% e 13%, respectivamente. Os resultados apresentaram menor dispersão em 100 km e maior dispersão nas distâncias mais longas. Em 460 km, o erro médio com sinal foi de −42,54 km, indicando que as posições estimadas ficaram, em média, 42,54 km antes do ponto real da falta.

Para a classificação, foram extraídos cumulantes de segunda, terceira e quarta ordens de cada corrente de fase, formando um vetor de nove características. Esses atributos foram utilizados como entradas de uma rede neural perceptron multicamadas, com três neurônios na camada oculta e três saídas representando as fases envolvidas. O treinamento utilizou 735 registros, enquanto o teste empregou outros 315 registros de faltas monofásicas, bifásicas e trifásicas. A rede classificou corretamente 314 registros, alcançando acurácia de 99,68%.

Os resultados demonstram a aplicabilidade dos métodos aos dados experimentais avaliados. As características baseadas em cumulantes permitiram uma representação compacta para a classificação, enquanto a localização por ondas viajantes e análise wavelet apresentou limitações mais acentuadas nas maiores distâncias estudadas.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1789334 - ARYFRANCE ROCHA ALMEIDA
Interno - 1983254 - BARTOLOMEU FERREIRA DOS SANTOS JUNIOR
Interno - 289819 - OTACILIO DA MOTA ALMEIDA