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Metodologias de proteção contra ilhamento de geradores distribuídos em redes modernas de distribuição – Aplicação utilizando rede neural artificial / Methodologies for protection against islanding of generators distributed in modern distribution networks - Application using artificial neural network

2021; Brazilian Journal of Development; Volume: 7; Issue: 5 Linguagem: Português

10.34117/bjdv7n5-348

2525-8761

Leonardo Audalio Ferreira do Nascimento, Renata Mota Martins, Viviane Barrozo da Silva Duarte Ricciott, Antônio Carlos Duarte Ricciotti, Júlio César Ribeiro,

Optimal Power Flow Distribution

O ilhamento e uma condicao em que parte das cargas do sistema eletrico permanecem energizadas por geradores desconectados do sistema principal. Sobretudo no âmbito da geracao distribuida (GD), e necessario que sejam implementados sistemas eficientes de deteccao de ilhamento, uma vez que a nao deteccao, falsa deteccao ou deteccao tardia de ilhamento acarreta em diversos problemas tecnicos e comerciais que sao acentuados no passo em que a GD passa a desempenhar um papel cada vez mais expressivo em termos de geracao de energia no sistema eletrico de potencia (SEP). Embora um ilhamento possa ocorrer de maneira intencional, o caso em que o mesmo ocorre de maneira nao intencional pode ser extremamente prejudicial ao sistema causando degradacao da qualidade de energia (QE), perda da coordenacao da protecao, risco as equipes de manutencao da rede e outros problemas. Neste trabalho e realizada uma revisao acerca de diferentes metodos de deteccao de ilhamento levando em consideracao aspectos tecnicos e operacionais destes metodos. Ao final e demonstrada uma metodologia piloto para deteccao de ilhamento baseada em uma rede neural artificial (RNA), a qual foi aplicada a um mini gerador eolico distribuido de 1,5 MVA. O metodo baseia-se na extracao do desvio padrao como pre-processamento dos sinais que representam 3 condicoes distintas de operacao da rede eletrica, as quais sao: operacao normal, curto-circuito e ilhamento. Os desvios sao utilizados para treinar, validar o testar uma RNA do tipo perceptron multicamadas. A RNA realiza a classificacao do evento em ilhamento ou nao, podendo a operacao nao ilhada ser classificada em curto-circuito ou operacao normal. Os resultados obtidos evidenciam o bom desempenho de RNAs em problemas de classificacao de padroes, com acuracia acima de 94,47% para classificacao dos eventos, caso em que foi realizada a leitura de uma janela de aproximadamente 83,4 ms.