Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Protection systems used in distribution networks of electricity are not able to detect short circuits with high contact resistance due to the low currents generated, endangering the population and degrading the quality of the energy supplied. In this sense, this paper presents a new methodology for detecting high-impedance faults (HIF) in distribution networks. The developed algorithm has the main advantage the fact also detect and classify other types of transient as, for example, switching capacitor banks, transformers and loads. This characteristic decreases the improper operation caused by transient switching. Another feature of the developed method is no need to install additional equipment on the network which greatly reduces the cost of implementation. Additionally, the paper also discusses the causes, consequences and characteristics of HIF in order to evidence the difficulties related to their detection. A brief review of the models proposed in the literature for computational simulation of HIF is also discussed, and the model used in this work is described in detail. To evaluate the performance of the algorithm developed a series of tests with different fault scenarios high impedance were made. Furthermore, other various types of transients that are normal in the feeders were tested. The good results obtained, combined the simplicity of the method and does not need to install additional equipment feeders, makes a promising technique for real applications. / Os sistemas de proteção utilizados em redes de distribuição de energia elétrica não são capazes de detectar curtos-circuitos com alta resistência de contato devido às reduzidas correntes geradas, colocando em risco a população e degradando a qualidade da energia fornecida. Neste sentido, este trabalho visa apresentar uma nova metodologia para detecção de faltas de alta impedância (FAI) em redes de distribuição de energia elétrica. O algoritmo desenvolvido possui como principal vantagem o fato de também detectar e classificar outros tipos de transitórios como, por exemplo, chaveamento de banco de capacitores, transformadores e manobras de ramais. Essa característica diminui consideravelmente as atuações indevidas causadas por transitórios oriundos de manobras. Outra característica do método desenvolvido é a não necessidade de instalação de equipamentos adicionais na rede, o que reduz consideravelmente o custo de sua implementação. Além disso, o trabalho também aborda as causas, consequências e características das FAI de forma a evidenciar as dificuldades relacionadas à sua detecção. Uma breve revisão sobre os modelos propostos na literatura para simulação computacional de FAI também é abordado, sendo que o modelo utilizado nesse trabalho é descrito em detalhes. Para avaliar o desempenho do algoritmo desenvolvido, uma série de testes com diferentes cenários de falta de alta impedância foram realizados. Além disso, outros tipos de transitórios que são normais nos alimentadores foram testados. Os bons resultados obtidos, aliado a simplicidade do método e a não necessidade de instalação de equipamentos adicionais nos alimentadores, torna a técnica promissora para aplicações reais.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/8520 |
Date | 08 March 2013 |
Creators | Farias, Patrick Escalante |
Contributors | Cardoso Junior, Ghendy, Morais, Adriano Peres de, Bernardon, Daniel Pinheiro, Medeiros Júnior, Manoel Firmino de |
Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFSM, BR, Engenharia Elétrica |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 300400000007, 400, 500, 300, 300, 500, 300, eed4f55e-1a74-47ce-afc0-4daa8655d8a3, f3902260-1e45-4698-9af7-caa397d1166d, 0e29392d-16e9-4995-aa78-7cae952c362a, d31b53a3-dd91-49c3-92da-1ef80629fe59, 504d651f-f4e5-4a51-9647-99ae8f33b733 |
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