AssociaÃÃo Teresinense de Ensino / Este trabalho tem por objetivo implementar um mÃtodo de localizaÃÃo de faltas em linhas de transmissÃo utilizando sinais de ondas viajantes e transformada wavelet. Para avaliar o desempenho do sistema desenvolvido, consideraÃÃes sobre as diversas famÃlias de wavelet e a influÃncia do ruÃdo branco sÃo investigadas. Para investigar o problema da localizaÃÃo de faltas com sinais de alta frequÃncia utilizando a teoria das ondas viajantes, uma linha de 500kV do Sistema EletrobrÃs - CHESF que interliga as subestaÃÃes de Teresina II e Sobral III à simulada atravÃs do Software ATP (Alternalive Transient Program). Na simulaÃÃo, diferentes tipos de contingÃncias sÃo utilizados com sinais amostrados na frequÃncia de 400kHz. Os sinais provenientes das simulaÃÃes do ATP sÃo processados atravÃs do algoritmo de localizaÃÃo de faltas fundamentado na determinaÃÃo do tempo de viagem das ondas de tensÃo do ponto de falta aos terminais da linha. Para a determinaÃÃo dos instantes de viagem das ondas utiliza-se a transformada wavelet com a anÃlise multiresoluÃÃo wavelet (AMR) em um nÃvel de decomposiÃÃo. Uma vez determinado os intervalos de reflexÃo das ondas, a distÃncia da falta à estimada em funÃÃo destes intervalos e da velocidade de propagaÃÃo da onda na linha. Jà o ruÃdo branco à adicionado aos sinais de tensÃo com intuito de aproximar o sinal proveniente de simulaÃÃes computacionais dos sinais encontrados em oscilografias reais. Os resultados alcanÃados demonstram que o algoritmo de localizaÃÃo apresentou Erro MÃdio Relativo Total (EMRT) aceitÃvel para RelaÃÃo Sinal RuÃdo (Signal-to-Noise Ratio â SNR) a partir de 60dB. Destaque especial para a wavelet rbio 3.5 por apresentar os melhores resultados em todos os tipos de faltas considerados com SNR a partir de 60dB com EMRT de 0,15%, representando um erro absoluto mÃdio de 500m. Assim, os resultados alcanÃados demonstram uma otimizaÃÃo de performance em razÃo da escolha da wavelet mais adequada ao algoritmo e norteiam para uma aplicaÃÃo prÃtica do localizador de faltas. / This work aims to implement a method of fault location in transmission lines making use of traveling waves and wavelet transform. To evaluate the performance of the developed system, considerations on the several families of wavelet and the influence of the white noise are investigated. To observe the problem of fault location with high frequency signals making use of the theory of traveling waves, a 500kV line from the Eletrobras System â CHESF that links Teresina II and Sobral III sub-stations is simulated through ATP (Alternative Transient Program) software. In that simulation, different kinds of contingent are used with sample signs in 400 kHz. The signals that came from the ATP simulations were processed through the algorithm fault location based on the traveling time definition of the tension waves from the fault point on the line terminals. To determine the moment of the wave travels, it was used the wavelet transform with the wavelet multiresolution analysis (WMA) in a decomposition level. Since the Wave Reflection Intervals were defined, the fault distance was estimated taking into account those intervals and speed of propagation of the wave on the line. The white noise is added to the tension signs aiming to bring forward the sign from the computer simulations form the signs found in actual oscilographies. The results have shown that that the localization algorithm had Total Relative Average Error (EMRt) acceptable for the Signal-to-Noise Ratio (SNR) from 60dB. Special highlight must be made to the wavelet rbio 3.5 because it showed the best results in all kinds of faults considered with SNR from 60dB with 0.15% EMRt, which represents a 500m absolute average error. Thus, the results show a performance optimization regarding the wavelet that suits best to the algorithm and guides practical application of the fault locator.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / This paper presents an automatic fault location method in transmission lines based on the Travelling Waves Theory (TWT) using the Stockwell Transform (ST) to determine the travelling waves propagation time and the dominant frequency of transient signals generated by faults. The method considers the case where there is no communication between terminals or loss of synchronism between the devices responsible for estimating the location of faults using, therefore, only data from one terminal. Single-phase faults only involving one of the phases and the earth area evaluated, which occur in the first half of a transmission line of unknown parameters. It is observed that the method (i) wasnât sensitive to fault resistance variations and inception angle and (ii) the obtained results presented errors between 0,10% and 5,82% for faults that occurred between 7km and 99km from the monitoring terminal. To improve the accuracy of estimating the fault location, an Artificial Neural Network (ANN) of the type MLP (Multi-Layer Perceptron) is designed, and trained with characteristics extracted from the faulty signals using ST. The ATP (Alternative Transient Program) software was adopted for simulation of a three phase transmission line which voltage signals were sampled at 200kHz. The simulations were performed exploring 1280 combinations of the following parameters: fault locations, fault resistances and inception angle. The method was developed using the software MATLABÂ. According to the obtained results, the combination of ST with ANN presented better results than the application of ST and TWT. Such improvement is highlighted for the estimation of fault location at greater distances from the monitoring terminal, with errors between 0,02% and 1,56% for faults that occurred between 7km and 99km from the monitoring terminal. / Este trabalho apresenta um mÃtodo automÃtico de localizaÃÃo de faltas em linhas de transmissÃo baseado na Teoria das Ondas Viajantes (TOV) utilizando a Transformada de Stockwell (TS) para determinaÃÃo dos tempos de propagaÃÃo das ondas viajantes e da frequÃncia dominante dos sinais transitÃrios gerados pelas situaÃÃes de falta. O mÃtodo considera o caso em que nÃo hà comunicaÃÃo entre terminais ou hà perda de sincronismo entre os equipamentos responsÃveis pela estimaÃÃo da localizaÃÃo das faltas utilizando, portanto, dados provenientes de apenas um terminal. Consideram-se faltas monofÃsicas envolvendo uma das fases e a terra, as quais ocorrem na primeira metade de uma linha de transmissÃo de parÃmetros desconhecidos. Observa-se que o mÃtodo (i) nÃo se mostrou sensÃvel a variaÃÃes de resistÃncia de falta e Ãngulo de incidÃncia e (ii) os resultados obtidos apresentam erros entre 0,10% e 5,82% para faltas que ocorreram entre 7km e 99km do terminal de monitoramento. Para a melhoria da precisÃo na estimaÃÃo da localizaÃÃo das faltas foi projetada uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo MLP (Multi-Layer Perceptron), treinada a partir de caracterÃsticas dos sinais faltosos extraÃdas atravÃs da TS. Foram utilizados os sinais trifÃsicos de tensÃo amostrados na frequÃncia de 200kHz gerados a partir de simulaÃÃes no software ATP (Alternative Transiente Program), no qual foram realizadas 1280 simulaÃÃes explorando diversas localizaÃÃes e resistÃncias de falta e Ãngulo de incidÃncia. O mÃtodo foi aplicado utilizando o software MATLABÂ. De acordo com os resultados obtidos, a combinaÃÃo da TS e RNA projetada apresentou melhores resultados do que a aplicaÃÃo da TS e TOV, destacando-se na estimaÃÃo da localizaÃÃo de faltas que ocorreram a maiores distÃncias do terminal de monitoramento, com erros entre 0,02% e 1,56% para faltas que ocorreram entre 7km e 99km do terminal de monitoramento.