Power system protection is important for service reliability and quality assurance. Various faults may occur due to natural and artificial calamity. To reduce the outage duration and promptly restore power services, fault section estimate has to be done effectively and accurately with fault alarms. Dispatchers study the changed statuses of protection devices from the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system to identify the fault. Single and multiple faults could coexist with the failed operation of relays and circuit breakers, or with the erroneous data communication. It needs a long time to process a large number of alarms under various conditions involving multiple faults and many uncertainties. To cope with the problem, an effective tool is helpful for the fault section estimation and alarm processing. Besides, power transformer plays a major role in a power system. For a better service quality, it is important to be routinely examined for detecting incipient faults inside transformers. Preventive techniques for early detection can find out the incipient faults and avoid outages. Power quality is another issue to considerable attentions from utilities and customers due to the popular uses of many sensitive electronic equipment. Harmonics, voltage swell, voltage sag, and, power interruption could downgrade the service quality. To ensure the power quality, detecting harmonic and voltage disturbances becomes important. A detection method with classification capability will be helpful for detecting disturbances. This dissertation developed various algorithm for detection including fault section detection, alarm processing, transformer fault diagnosis, and power quality detection. For a well-dispatched power system, the adaptive detection idea will be used, and the existing SCADA/EMS will be integrated without extra devices.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation proposes a methodology for alarm processing aiming to solve the fault section estimation in electrical power system. The main motivation for this study is the fact that operators of control centers being subject to information overload during great contingencies. Accordingly, this work aims to support the operator decisions in order to enhance the service reliability and reduce the power restoration time. The approach integrates a legacy SCADA interpretation system working together with a new network topology processor to determine the protection alarms (circuit breakers, switches, protective relays and protection logical schemes), and the set of disconnected equipment after occurrence of fault. The fault diagnosis has been treated as an optimization problem, solved through two stages: event classification at equipment level, based on Bayes s Theorem; and the fault section estimation, which is formulated as a mixed integer programming problem, using the commercial software CPLEX to solve instances. The developed approach also identifies the malfunctioned protective devices as well the missing and false alarms. Possible fault scenarios were considered in part of a real Brazilian power system to validate the methodology. The results show that the proposed approach can find the optimal solution even in case of multiple faults or in case of failure of protection devices. / Esta dissertação propõe uma metodologia para o processamento de alarmes visando à estimação de secção em falta em sistemas elétricos de potência. A principal motivação para este estudo reside no fato de os operadores dos centros de controle estarem sujeitos a sobrecarga de informação durante grandes contingências. Deste modo, o trabalho pretende auxiliar o operador na tomada de decisão, favorecendo a confiabilidade do serviço e a redução do tempo de reestabelecimento. A abordagem integra a interpretação de dados históricos do SCADA em conjunto com um novo configurador de redes para determinar os alarmes de proteção (disjuntores, chaves seccionadoras, relés de proteção e esquemas lógicos de proteção), e o conjunto de equipamentos desligados após a falta. O diagnóstico sobre a falta é tratado como um problema de otimização, resolvido por meio de duas etapas: classificação de eventos em nível de equipamento, fundamentado no Teorema de Bayes; e a estimação da secção em falta, formulada como um problema de programação inteira mista, empregando o otimizador comercial CPLEX para resolver as instâncias. A abordagem proposta também identifica o mau funcionamento de dispositivos de proteção, bem como os alarmes falsos e falhos. Possíveis cenários de falta foram considerados em parte de um sistema de potência real brasileiro a fim de validar a metodologia. Os resultados mostram que a abordagem pode encontrar a solução ótima, mesmo em casos de múltiplas faltas ou em casos de falha em dispositivos de proteção.

This work proposes a dynamic tool for solving the problem of fault section estimation in power systems. A Binary Integer Problem (BIP) is used to identify the faulty section trough analyses of circuit breakers states and power system protection devices signalizations. For the knowledge base construction it is proposed an innovative tool able to automatically generate the pattern of events and alarms for each topology configuration change. The outputs obtained from the pattern generator are used as base of cause end effect by the BIP model. Received alarms on SCADA are used as parameters in model the restrictions. The BIP model, based on the parsimonious set covering problem, is solved by CPLEX commercial software and it is able to deal with protection devices failure, data acquisition problems and occurrence of multiple events. To validate the approach it was used part of a brazilian power system, through the proposed technique the patterns were automatically generated and several faults situations were simulated. The proposed methodology achieved optimum results to all tests applied, being capable to deal with topology changes on power systems and with the problems inherent to the fault section estimation. / Este trabalho propõe uma ferramenta dinâmica para solução do problema de estimação da seção em falta em sistemas elétricos de potência. Um modelo de programação inteira binária (PIB) é usado para identificar a seção em falta através da análise do estado dos disjuntores e sinalizações de disparo das proteções de cada equipamento do sistema elétrico. Para a montagem da base de conhecimento é proposta uma ferramenta inovadora, capaz de gerar padrões de eventos e alarmes automaticamente, cada vez que a configuração da rede é alterada. O algoritmo usa como entrada o cadastro de conexões do sistema (secções e disjuntores) e a leitura do estado dos disjuntores. A saída obtida pelo gerador de padrões é usada como base de conhecimento pelo modelo de programação inteira binária. Os alarmes recebidos no SCADA são usados como parâmetros nas restrições do modelo. O modelo de PIB, fundamentado nos princípios de recobrimento parcimonioso de conjuntos, é resolvido através do otimizador comercial CPLEX, e é capaz de lidar com falhas nos dispositivos de proteção, problemas na aquisição de dados e múltiplas ocorrências. A metodologia foi validada tendo como base parte de um sistema elétrico de potência brasileiro, para o qual, por meio da técnica proposta, os padrões foram gerados automaticamente e simuladas diversas situações de faltas. A metodologia proposta apresentou ótimos resultados para todos os testes aplicados, sendo a ferramenta capaz de lidar com as alterações topológicas dos sistemas elétricos de potência e com os problemas inerentes à estimação da seção em falta.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This thesis proposes an Intelligent Alarm Processor for fault diagnosis in electrical power systems. The objective is to develop a methodology for automatic fault analysis using reported alarms from Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) to allow the use of diagnosis systems in large power systems. The proposal can be used in real-time decision support systems to assist control center‟s operators during the decision-making after unscheduled contingencies with relevant information to power system restoration. This work expects to contribute to the development of advanced alarm management logics that allow modifying the chronological sequence of reported alarms, event mapping and the generation of operating patterns of protection systems according to topology network. Still, mathematical programming models have been formulated as a parsimonious set covering problem to fault section estimation and identification of protective devices with improper operation. Among these models, it stands out the model that deals with integrated analysis of reported alarms, events and diagnosis that better explain the alarms. The proposed approach has been tested in different portions of the Southern Brazilian power system. The results show that alarm processing allows the practical implementation of intelligent diagnosis methods in existing supervisory systems. The proposed diagnosis methods show better performance and accurate solutions than other methods presented in literature. / Esta tese propõe um Processador Inteligente de Alarmes para diagnóstico de faltas em sistemas elétricos de potência. O objetivo é desenvolver uma metodologia para a análise automática de faltas a partir dos alarmes reportados no sistema de supervisão e aquisição de dados (SCADA) que possibilite o uso de métodos de diagnóstico em sistemas de potência de grande porte. Essa proposta pode ser empregada em sistemas de apoio à decisão em tempo real, que auxiliem operadores de centros de controle do sistema (COS) na tomada de decisão após desligamentos não programados, com informações pertinentes para o restabelecimento do sistema. O trabalho espera contribuir com o desenvolvimento de lógicas avançadas de gerenciamento de alarmes que possibilitem a reordenação cronológica dos alarmes reportados, o mapeamento dos eventos e a geração de padrões de funcionamento de sistemas de proteção de acordo à topologia da rede. Além disso, os modelos de programação matemática foram formulados como um problema de recobrimento de conjuntos parcimonioso, para estimação da seção em falta e identificação dos dispositivos de proteção com atuação indevida. Dentre esses modelos, destaca-se o modelo que analisa, de forma integrada, os alarmes reportados e determina os eventos e diagnósticos que melhor explicam os alarmes. A abordagem proposta foi testada em diferentes porções do sistema sul do sistema interligado nacional (SIN). Os resultados mostram que as rotinas desenvolvidas para o processamento de alarmes permite a implantação prática de métodos inteligentes de diagnóstico em sistemas supervisórios existentes. Os métodos propostos para diagnóstico de faltas mostraram desempenhos e precisão nos resultados superiores a outros métodos presentes na literatura.

This work proposes a hybrid system for alarm processing and fault diagnosis in electrical networks which use two methods of computational intelligence: Generalized Regression Neural Network and Genetic Algorithms. The neural network has the function of processing the set of received alarms and present as a response the characteristic(s) event(s), using for this, an elaborated knowledge based on the functional diagrams for protection and interviews with operators. Six modules were implemented for different neural components of a test system, according to their protection schemes. The output of these modules is used as input to the GA which has to do a combined analysis along with its database and provide the operator with the main protective components involved in the incident, as well as the probable causes of defects and actions to be taken in order to return the system in the shortest possible time and greater safety. For average inserted random errors of 0%, 7,73%, 15,46% and 23,19% in the received alarms, the system was able to diagnoses correctly in 100%, 93,60%, 74,26% and 48,07% of the cases respectively. It was found that the genetic algorithm improved the results obtained by neural network with good capability of generalization and condition to present multiple solutions, and the response time of the hybrid system was acceptable to the under consideration problem. / O presente trabalho propõe um sistema híbrido para processamento de alarmes e diagnóstico de faltas em redes elétricas com a utilização de dois métodos de inteligência computacional: Generalized Regression Neural Network e Algoritmos Genéticos. A rede neural tem a função de processar o conjunto de alarmes reportados e apresentar como resposta o evento(s) característico(s), utilizando-se, para isso, de um conhecimento elaborado com base nos diagramas funcionais da proteção e entrevista com operadores. Foram implementados seis módulos neurais para diferentes componentes de um sistema teste, de acordo com os seus respectivos esquemas de proteção. A saída destes módulos é utilizada como entrada para o AG que deve fazer uma análise combinatória juntamente com sua base de dados e apresentar ao operador os principais componentes de proteção envolvidos na incidência, bem como as prováveis causas do defeito e ações a serem tomadas de forma a restabelecer o sistema no menor tempo possível e com maior segurança. Para erros aleatórios médios inseridos de 0%, 7,73%, 15,46% e 23,19% nos alarmes reportados, o sistema se mostrou capaz de diagnosticar corretamente em respectivamente 100%, 93,60%, 74,26% e 48,07% dos casos. Verificou-se que o algoritmo genético melhorou os resultados obtidos pela rede neural, apresentando boa capacidade de generalização e condições de apresentação de múltiplas soluções, sendo o tempo de resposta do sistema híbrido aceitável para o problema tratado.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work proposes a methodology which is able to accomplish alarms processing and to estimate fault section in electrical power systems. The purpose is to filter alarms generated during a shutdown and indicate which equipment is at fault. To solve this problem, the methods employed are Constructive Heuristic (CH) and Integer Programming (IP) through their integration. Initially, CH method performs an analysis of fault direction in each power system equipment through alarms signaled by protective relays and circuit breakers status. Thus, by having as much information as possible, CH carries out an analysis on the level of equipment (busbars, power transformers and transmission lines) which can or cannot identify the direction in which disturbance occurred. The final processing is performed by IP, which analyzes the response of protection system as a whole (system-level analysis), using post-fault topology of power grid along with response of CH, indicating the fault section (s) and possible failures in the opening of circuit breakers. / Este trabalho propõe uma metodologia capaz de realizar o processamento de alarmes e estimar a seção em falta em sistemas elétricos de potência. A finalidade é filtrar os alarmes gerados durante um desligamento e indicar qual equipamento está sob falta. Para resolver o problema, são utilizados os métodos da Heurística Construtiva (HC) e da Programação Inteira (PI), através de sua integração. Inicialmente, o método da HC realiza, através dos alarmes sinalizados por relés de proteção e estado de disjuntores, uma análise quanto à direção da falta em cada equipamento do sistema de energia elétrica. Assim, a HC na posse de tantas informações quanto possível realiza uma análise em nível de equipamento (barramentos, transformadores de potência e linhas de transmissão), podendo ou não identificar a direção em que o distúrbio ocorreu. O processamento final é feito pela PI, que analisa a resposta do sistema de proteção como um todo (análise em nível de sistema), usando a topologia pós-falta da rede juntamente com a resposta da HC, indicando a(s) seção(ões) em falta(s) e as possíveis falhas de abertura em disjuntores.