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Diagnóstico de faltas em sistemas de potência: definição do problema e abordagens via inteligência artificial

By Ghendy Cardoso Jr, Jacqueline G Rolim and Hans Helmut Zürn

Abstract

O constante aumento na demanda, sem o correspondente aumento na capacidade de geração e transmissão de energia elétrica, tem levado os sistemas de potência a operarem cada vez mais próximos dos seus limites. Este fato torna imprescindível o uso de ferramentas de apoio à operação, capazes de aumentar a confiabilidade do sistema, reduzindo o número e/ou duração de paradas não programadas das instalações. Na tentativa de reduzir a duração das interrupções, têm sido publicados trabalhos envolvendo ferramentas desenvolvidas para uso na operação em tempo real, com a finalidade de dar apoio ao diagnóstico de faltas. Tais ferramentas seriam empregadas após contingências com desligamentos definitivos, antes de dar início ao processo de recomposição da rede. Este artigo discute aspectos importantes do diagnóstico de faltas e as técnicas mais utilizadas para modelar e tratar este problema.<br>Due to the continuous increase in energy demand, without the corresponding investment in generation and transmission capacity, power systems have been operating close to their limits. Thus, the use of tools for supporting the operation is essential in order to increase reliability, reducing the number and/or duration of non-programmable interruptions, optimizing the use of assets. Aiming to reduce the duration of interruptions, several research works have been published describing tools developed to support the fault diagnosis task. These tools would be used during real time operation, after contingencies with definitive interruptions before starting the restoration process. This paper discusses important aspects of the fault diagnosis problem and the techniques more frequently employed to model and tackle this problem

Topics: Diagnóstico de faltas, Sistemas de Transmissão, Inteligência Artificial, Fault Diagnosis, Power Transmission Systems, Articial Intelligence, LCC:Electronic computers. Computer science, LCC:QA75.5-76.95, LCC:Instruments and machines, LCC:QA71-90, LCC:Mathematics, LCC:QA1-939, LCC:Science, LCC:Q, DOAJ:Computer Science, DOAJ:Technology and Engineering
Publisher: Sociedade Brasileira de Automática
Year: 2004
DOI identifier: 10.1590/S0103-17592004000200010
OAI identifier: oai:doaj.org/article:9ffb95b0fc0d44cea51062e99b387666
Journal:
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