Qualificação de GILMAR ROSA

ESTIMAÇÃO ROBUSTA DE MODELO FUNCIONAL PARA IDENTIFICAÇÃO DE FALTAS EM LINHAS DE TRANSMISSÃO

 

As principais técnicas de detecção de faltas em Sistemas Elétricos de Potência podem ser caracterizadas por Wavelets, Transformada de Fourier e modelos de Inteligência Artificial. Recentemente, Gomes et al (2013) propôs uma metodologia inovadora baseado em um modelo estocástico delineado a partir das equações do comportamento da tensão e da corrente em uma linha de transmissão. O modelo supõe condições nominais ou anormais de operação. Resultados preliminares demonstraram que a metodologia de análise funcional é capaz de detectar faltas utilizando um número reduzido de amostras de tensão e corrente, além de ser um modelo extremamente compacto, com poucos parâmetros. Neste artigo analisamos a metodologia da análise funcional e propomos novas abordagens para a estimação dos parâmetros do modelo utilizando a metodologia de regressão quantílica não-linear. Resultados teóricos e de simulação mostram que a metodologia proposta apresenta resultados mais robustos com relação à correta identificação dos parâmetros do modelo e no controle da taxa da detecção de falsas faltas.

 

30/10/2014

13:30

Auditório da Engenharia