Atualmente existem diferentes ferramentas computacionais para auxílio nos estudos de coordenação da proteção, que permitem traçar as curvas dos relés, de acordo com os parâmetros escolhidos pelos projetistas. Entretanto, o processo de escolha das curvas consideradas aceitáveis, com um elevado número de possibilidades e variáveis envolvidas, além de complexo, requer simplificações e iterações do tipo tentativa e erro. Neste processo, são fatores fundamentais tanto a experiência e o conhecimento do especialista, quanto um árduo trabalho, sendo que a coordenação da proteção é qualificada pela IEEE Std. 242 como sendo mais uma arte do que uma ciência. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo genético e de um algoritmo inspirado em otimização por colônia de formigas, para automatizar e otimizar a coordenação da função de sobrecorrente de fase de relés digitais microprocessados (IEDs), em subestações industriais. Seis estudos de caso, obtidos a partir de um modelo de banco de dados, baseado em um sistema elétrico industrial real, são avaliados. Os algoritmos desenvolvidos geraram, em todos os estudos de caso, curvas coordenadas, atendendo a todas as restrições previamente estabelecidas e as diferenças temporais de atuação dos relés, no valor de corrente de curto circuito trifásica, apresentaram-se muito próximas do estabelecido como ótimo. As ferramentas desenvolvidas demonstraram potencialidade quando aplicadas nos estudos de coordenação da proteção, tendo resultados positivos na melhoria da segurança das instalações, das pessoas, da continuidade do processo e do impedimento de emissões prejudiciais ao meio ambiente. / Nowadays there are several computational tools applied to the protection coordination studies, which allow observe the curves of the relays, according to the parameters chosen by the designers. However, the process of choosing the curves considered acceptable, with a great number of possibilities and variables involved, is difficult and, moreover, requires simplifications and some trial and error iterations. In this process, the key factors are the expert experience and knowledge as well as a hard work. The protection coordination is described by IEEE Std. 242 as more of an art than a science. This paper presents the development of a genetic algorithm and an algorithm based on an ant colony optimization to automate and optimize the coordination of overcurrent curves using intelligent electronic devices (IEDs) in industrial substations. Six case studies, obtained from a database model based on an actual industrial electrical system, were evaluated. The developed algorithms generated, in all case studies, coordinated curves, complying with all previous established restrictions. The temporal differences of the curves, at three-phase short circuit current values, were very close to the set as optimal. The developed tools are a valuable contribution to the protection coordination studies, improving the safety of the equipment and the people, the process reliability and the prevention of harmful emissions to the environment.

Atualmente existem diferentes ferramentas computacionais para auxílio nos estudos de coordenação da proteção, que permitem traçar as curvas dos relés, de acordo com os parâmetros escolhidos pelos projetistas. Entretanto, o processo de escolha das curvas consideradas aceitáveis, com um elevado número de possibilidades e variáveis envolvidas, além de complexo, requer simplificações e iterações do tipo tentativa e erro. Neste processo, são fatores fundamentais tanto a experiência e o conhecimento do especialista, quanto um árduo trabalho, sendo que a coordenação da proteção é qualificada pela IEEE Std. 242 como sendo mais uma arte do que uma ciência. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo genético e de um algoritmo inspirado em otimização por colônia de formigas, para automatizar e otimizar a coordenação da função de sobrecorrente de fase de relés digitais microprocessados (IEDs), em subestações industriais. Seis estudos de caso, obtidos a partir de um modelo de banco de dados, baseado em um sistema elétrico industrial real, são avaliados. Os algoritmos desenvolvidos geraram, em todos os estudos de caso, curvas coordenadas, atendendo a todas as restrições previamente estabelecidas e as diferenças temporais de atuação dos relés, no valor de corrente de curto circuito trifásica, apresentaram-se muito próximas do estabelecido como ótimo. As ferramentas desenvolvidas demonstraram potencialidade quando aplicadas nos estudos de coordenação da proteção, tendo resultados positivos na melhoria da segurança das instalações, das pessoas, da continuidade do processo e do impedimento de emissões prejudiciais ao meio ambiente. / Nowadays there are several computational tools applied to the protection coordination studies, which allow observe the curves of the relays, according to the parameters chosen by the designers. However, the process of choosing the curves considered acceptable, with a great number of possibilities and variables involved, is difficult and, moreover, requires simplifications and some trial and error iterations. In this process, the key factors are the expert experience and knowledge as well as a hard work. The protection coordination is described by IEEE Std. 242 as more of an art than a science. This paper presents the development of a genetic algorithm and an algorithm based on an ant colony optimization to automate and optimize the coordination of overcurrent curves using intelligent electronic devices (IEDs) in industrial substations. Six case studies, obtained from a database model based on an actual industrial electrical system, were evaluated. The developed algorithms generated, in all case studies, coordinated curves, complying with all previous established restrictions. The temporal differences of the curves, at three-phase short circuit current values, were very close to the set as optimal. The developed tools are a valuable contribution to the protection coordination studies, improving the safety of the equipment and the people, the process reliability and the prevention of harmful emissions to the environment.

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