As faltas de alta impedância (FAI) ocorrem quando um condutor entra em contato com objetos com uma alta resistência, o que não resulta em incrementos significativos de corrente. Este tipo de falta não pode ser detectada por dispositivos de proteção tradicionais que atuam por sobrecorrente. Neste trabalho uma pesquisa do estado da arte das FAI é apresentada e são implementados alguns algoritmos de detecção presentes na literatura. Nesta pesquisa também são propostas duas metodologias de identificação de FAI as quais são baseadas na identificação de buildup e incrementos de energias na faixa de frequências 1920Hz a 3840Hz. Os algoritmos implementados e as metodologias propostas foram testados com simulações de eventos de FAI e de eventos comuns numa rede simulada de uma concessionária do Estado de São Paulo utilizando o software ATP. Estudos do funcionamento de um medidor de qualidade de energia foram feitos com o propósito de determinar as limitações de uma eventual implementação real das metodologias de identificação propostas neste trabalho. Resultados do desempenho das metodologias propostas utilizando os sinais simulados em ATP apresentaram percentagens de identificação superiores aos 80%. Análise das ocorrências de cabo rompido do circuito em estudo foram feitas com o propósito de identificar possíveis eventos de FAI. O desempenho apresentado pelas metodologias propostas na identificação de FAI em sinais reais pode ser melhorado com a disponibilidade de uma maior quantidade de eventos reais de FAI. / High impedance faults (HIF) occur when a conductor makes contact with high resistance objects, generally not resulting in significant current increases. This type of fault cannot be detected by traditional overcurrent protection devices. In this work, a research of the HIF state-of-art is presented and some detection algorithms in the literature are implemented. This research also proposes two HIF identification methods based on respectively the identification of buildup current and energy increments in the frequency range from 1920Hz to 3840Hz. The implemented algorithms and the proposed methodology have been tested with ATP simulations of FAI events and other common events in a simulated network from an electric utility in the State of Sao Paulo. Studies are carried out in order to assess the operation of a power quality meter to determine the limitations of real implementations of the proposed methodologies. Performance results of the proposed methodologies using simulated ATP signals show identifications rates greater than 80%. Broken conductor occurrences in the studied feeder are analyzed to identify possible HIF events. The performance shown by the proposed methodologies in identifying HIF in real situations can be improved with the availability of a larger number of HIF events.

As faltas de alta impedância (FAI) ocorrem quando um condutor entra em contato com objetos com uma alta resistência, o que não resulta em incrementos significativos de corrente. Este tipo de falta não pode ser detectada por dispositivos de proteção tradicionais que atuam por sobrecorrente. Neste trabalho uma pesquisa do estado da arte das FAI é apresentada e são implementados alguns algoritmos de detecção presentes na literatura. Nesta pesquisa também são propostas duas metodologias de identificação de FAI as quais são baseadas na identificação de buildup e incrementos de energias na faixa de frequências 1920Hz a 3840Hz. Os algoritmos implementados e as metodologias propostas foram testados com simulações de eventos de FAI e de eventos comuns numa rede simulada de uma concessionária do Estado de São Paulo utilizando o software ATP. Estudos do funcionamento de um medidor de qualidade de energia foram feitos com o propósito de determinar as limitações de uma eventual implementação real das metodologias de identificação propostas neste trabalho. Resultados do desempenho das metodologias propostas utilizando os sinais simulados em ATP apresentaram percentagens de identificação superiores aos 80%. Análise das ocorrências de cabo rompido do circuito em estudo foram feitas com o propósito de identificar possíveis eventos de FAI. O desempenho apresentado pelas metodologias propostas na identificação de FAI em sinais reais pode ser melhorado com a disponibilidade de uma maior quantidade de eventos reais de FAI. / High impedance faults (HIF) occur when a conductor makes contact with high resistance objects, generally not resulting in significant current increases. This type of fault cannot be detected by traditional overcurrent protection devices. In this work, a research of the HIF state-of-art is presented and some detection algorithms in the literature are implemented. This research also proposes two HIF identification methods based on respectively the identification of buildup current and energy increments in the frequency range from 1920Hz to 3840Hz. The implemented algorithms and the proposed methodology have been tested with ATP simulations of FAI events and other common events in a simulated network from an electric utility in the State of Sao Paulo. Studies are carried out in order to assess the operation of a power quality meter to determine the limitations of real implementations of the proposed methodologies. Performance results of the proposed methodologies using simulated ATP signals show identifications rates greater than 80%. Broken conductor occurrences in the studied feeder are analyzed to identify possible HIF events. The performance shown by the proposed methodologies in identifying HIF in real situations can be improved with the availability of a larger number of HIF events.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-04-24T17:30:10Z No. of bitstreams: 1 CAIO MARCO DOS SANTOS JUNQUEIRA – DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2017.pdf: 6011061 bytes, checksum: 25c9c9fad6015613e54aae9e700918af (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-24T17:30:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CAIO MARCO DOS SANTOS JUNQUEIRA – DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2017.pdf: 6011061 bytes, checksum: 25c9c9fad6015613e54aae9e700918af (MD5) Previous issue date: 2017-03-09 / Capes / Um algoritmo para alocação ótima de detectores de afundamentos de tensão (AT) é apresentado nesta dissertação. O algoritmo utiliza a Transformada Wavelet Discreta (TWD) paraa detecção de AT e o conceito de Matriz de Observabilidade Topológica (MOT) para avaliar o desempenho dos Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE) quando submetidos à tais distúrbios. Para resolver o problema de alocação ótima dos dispositivos detectores de AT, utilizou-se o método Binary Particle Swarm Optimi- tization (BPSO). Adicionalmente, apresenta-se uma metodologia de criação de uma base de dados para geração automática de AT. O algoritmo foi avaliado considerando-se dois sistemas: um sistema-testedo IEEE e um SDEE que simula um alimentador real da cidade de BoaVista-PB, os quais foram simulados no software Alternative Transient Pro- gram (ATP). Osresultados obtidos indicaram que o algoritmo é capaz de detectar AT em todo o sistema, fazendo o uso da instalação de detectores em poucas barras, oque indubitavelmente, reduzirá o custo do sistema de monitoramento. / An algorithm for optimal placement of voltage sags (VS) detectors is presented in this dissertation. The algorithm uses the Discrete Wavelet Transform (DWT) for VS detection and the Topological Observability Matrix (TOM) concept to evaluate the per- formance of the Electric Power Distribution Systems (EPDS) when subjected to such disturbances. In order to solve the problem of optimal placement of the VS detecting devices, the Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) method was used. Additionally, a methodology for the creation of a database for automatic VS generation is presented. The algorithm was evaluated considering two systems: an IEEE test system and a EPDS that simulates a real feeder in Boa Vista-PB city, which were simulated in the Alternative Transient Program (ATP) software. The results indicate that the algorithm is capable of detecting VS throughout the system, using the installation of detectors in a few buses, which will undoubtedly reduce the cost of the monitoring system.