A proteção de Sistemas de Distribuição (SDs) é de fundamental importância considerando as condições adversas de operação e faltas elétricas a que os mesmos podem estar submetidos. A crescente utilização de Geradores Distribuídos (GDs) conectados aos SDs e as possíveis operações em ilhamento promovem interferências consideráveis aos dispositivos de proteção. Dessa forma, evidencia-se a importância de estudos para esses novos cenários. Neste contexto, esta pesquisa tem como proposta analisar o desempenho do sistema de proteção, quando na presença de uma elevada contribuição de geração distribuída, e aprimorar a proteção tradicional, quando tem-se a mudança do cenário de operação para o modo ilhado. Sendo assim, evidencia-se através de simulações no Real-Time Digital Simulator (RTDS) os efeitos da perturbação nos Relés de Sobrecorrente (RSC). Na metodologia desenvolvida implementa-se um sistema de proteção adaptativo, cujos parâmetros são definidos por um algoritmo de otimização. Também são adicionadas as proteções associadas aos GDs, recomendadas por norma. Tal prática é dificilmente abordada em trabalhos correlatos a pesquisa, no entanto através dos resultados observou-se que esses dispositivos podem influenciar na respostas dos elementos de proteção implementados nos SDs. Como diferencial também buscou-se implementar todo o sistema de controle dos GDs e utilizou-se da simulação em malha fechada com relés comerciais, afim de aproximar a modelagem da realidade encontrada nos SDs. Por fim, evidenciou-se que a utilização de relés adaptativos pode viabilizar a operação em ilhamento. / The protection of Distribution Systems (DSs) is of fundamental importance, considering the adverse operating conditions and electrical faults to which they may be submitted. The increasing usage of Distributed Generators (DGs) connected to DSs, and possible islanded operations promote considerable interference to protective devices. Thus, it is evident the importance of studies for these new scenarios.This research aims to analyze the performance of the protection system, when in the presence of a massive contribution of distributed generation, and to improve the traditional protection when there is a change from the operating scenario to island mode. Thus, via simulations, carried out in the Real-Time Digital Simulator (RTDS), the effects of the disturbance on the Overcurrent Relays (OCs) were evident. The developed methodology implements an adaptive protection system, whose parameters are defined by an optimization algorithm. The protections associated with DGs were also added, as recommended by the standard. This practice is hardly approached in related studies however, through the results, it was observed that these devices could influence the responses of the protective elements implemented. The closed-loop simulations carried out considering the standard controls systems regarding DGs and commercial intelligent eletronic devices, ensuring the test bed verisimilitude to actual DSs. This approach is not standard on the literature related. Finally, it was evidenced that the use of adaptive relays can contribute to the islanded operation.

A conexão de Geradores Distribuídos (GDs) no sistema de distribuição vem se intensificando nos últimos anos. Neste cenário, o aumento de GDs pode trazer alguns benefícios, como a redundância da geração e redução das perdas elétricas. Por outro lado, o problema do ilhamento também vem se destacando. Atualmente, existem técnicas já consolidadas para a detecção do ilhamento, sendo que as técnicas passivas estão entre as mais utilizadas. Entretanto, as técnicas passivas são bastante dependentes do desbalanço de potência entre a geração e as cargas no momento de ocorrência do ilhamento para atuarem corretamente. Caso o desbalanço de potência seja pequeno, as técnicas passivas tendem a não identificar o ilhamento, gerando as chamadas Zonas de Não Detecção (ZNDs). Para mitigar este problema, a pesquisa por técnicas passivas inteligentes baseadas em aprendizagem de máquina vem se tornando cada vez mais comum. Neste trabalho foi modelada uma proteção anti-ilhamento baseada em Redes Neurais Artificiais (RNAs). A classificação do ilhamento é feita com base no espectro de frequência das tensões nos terminais do GD com o uso da Transformada de Stockwell, ou apenas Transformada S (TS). Outro ponto importante da metodologia foi a implementação de uma etapa de detecção de eventos, também baseada nas energias do espectro de frequência das tensões, para evitar a constante execução do classificador. Assim, a RNA apenas irá classificar o evento após receber um sinal de trigger da etapa de detecção de evento. Para o treinamento da RNA foram testados dois algoritmos diferentes, o clássico Backpropagation (BP) e a Máquina de Aprendizado Extremo, do inglês Extreme Learning Machine (ELM). Ressalta-se o melhor desempenho obtido com as redes treinadas pelo ELM, que apresentaram uma capacidade de generalização muito maior, logo, resultando em taxas de acerto mais elevadas. De modo geral, depois de comparada com métodos passivos convencionais para a detecção de ilhamento, a proteção proposta se mostrou mais precisa e com um tempo de detecção muito menor, sendo inferior a 2 ciclos. Por fim, ainda foi realizada a análise das ZNDs para a proteção proposta e as técnicas convencionais, por ser uma característica muito importante para a proteção antiilhamento, mas que não é comumente abordada para técnicas passivas inteligentes. Nesta análise, o método para a detecção de ilhamento proposto novamente se sobressaiu às técnicas convencionais, apresentado uma ZND muito menor. / The connection of distributed generators (DG) in the distribution system has been intensified in the recent years. In this scenario, the increase of DG can bring some benefits, such as generation redundancy and reduction of power losses. On the other hand, the problem of islanding is also been highlighted. Currently, there are already consolidated techniques for islanding detection, and passive techniques are among the most used ones. However, the passive techniques are very dependent of the power unbalance between the generation and the loads at the moment of the islanding in order to actuate properly. If the power mismatch is small, the passive techniques tend to not identify the islanding, generating the so called Non-Detection Zones (NDZ). To mitigate this issue, the research of intelligent passive techniques based in machine learning is becoming more common. In this study, an anti-islanding protection based on Artificial Neural Networks (ANN) was modelled. The islanding classification is done based on the frequency spectrum of the DG\'s terminal voltages using the Stockwell Transform, or just S-Transform (ST). Another important point of the methodology was the implementation of an event detection stage, also based on the energies of the voltages frequency spectrum, to avoid the constant execution of the classifier. Therefore, the ANN will only classify the event after receiving a trigger signal from the event detection stage. To train the ANN, two different algorithms were tested: the classic Backpropagation and the Extreme Learning Machine (ELM). It is noteworthy the better performance obtained with the neural networks trained by the ELM, which had a greater capacity of generalization, hence resulting in higher success rates. In general, after being compared with conventional passive techniques for islanding detection, the proposed protection was more accurate and with a much smaller detection time, being less than 2 cycles. Finally, the analysis of the NDZ for the proposed protection and the conventional techniques was carried out, as it is a very important feature for anti-islanding protection, but is not commonly addressed for intelligent passive techniques. In this analysis, the islanding detection method proposed again overcame the conventional techniques, presenting a much smaller NDZ.

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