Redes neurais aplicadas a relés diferenciais para transformadores de potência

Este trabalho apresenta um sistema completo de proteção diferencial para transformadores de potência, através da teoria de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O método proposto trata a classificação do sistema de proteção como um problema de reconhecimento de padrões e constitui um método alternativo aos algoritmos convencionais. Muitos fatores, tais como a energização do transformador e a saturação dos TCs, podem causar uma operação inadequada do relé de proteção. Um sistema de proteção completo foi desenvolvido, incluindo um módulo baseado em RNA em substituição aos filtros harmônicos, usados no algoritmo convencional. Este módulo se constituiu de uma RNA tipo MLP Backpropagation para a classificação de sinais. Abordagens baseadas na reconstrução dos sinais distorcidos causados pela saturação dos TCs são também propostas. Essa análise foi realizada através do emprego de RNAs Recorrentes de Elman, utilizadas para reconstruir os sinais distorcidos pela saturação dos TCs. Essas rotinas foram adicionadas ao algoritmo final de proteção. O desempenho dos algoritmos propostos foi comparado ao do algoritmo convencional de proteção de transformadores, em termos de velocidade e precisão de resposta. Com a utilização de uma ferramenta de inteligência artificial em um algoritmo completo de proteção de transformadores, uma solução precisa, rápida e eficiente foi obtida, se comparada aos métodos convencionais.This paper presents a complete differential protection system for power transformers, applying the Artificial Neural Network (ANN) theory. The proposed approach treat the classification of the protection system as a problem of pattern recognition and as an alternative method to the conventional algorithms. Several factors such as, for example, transformer energization and CT saturation can cause an inadequate operation of the protection relay. A complete protection system was developed, including an ANN-based device in substitution to harmonic filters in use in the conventional algorithm. This stage was carried out by a MLP Backpropagtion ANN to the signals classification. Some approaches concerning the reconstruction of the distorted signals caused by the CTs saturation are also proposed. This analysis was made by Elman recurrent ANNs used to reconstruct the distorted signals caused by CT saturation. These routines are added to the final protection algorithm. With the use of artificial intelligence tools in a complete power transformer protection algorithm, a very precise, fast and efficient solution was obtained, if compared to the conventional methods

A differential relay for power transformers using intelligent tools

Este trabalho apresenta a proposta de um sistema completo de proteção diferencial de transformadores de potência, aplicando-se as técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O esquema proposto busca a classificação do sistema de proteção como um problema de reconhecimento e reconstrução de padrões, representando um método alternativo aos algoritmos convencionais. Vários fatores como, por exemplo, as situações de energização do transformador e a saturação dos transformadores de corrente, podem causar uma má operação do dispositivo de proteção. Com o objetivo de melhoramento na proteção digital de transformadores de potência, desenvolveu-se um sistema de proteção diferencial, incluindo dispositivos com base em RNAs, em substituição à filtragem harmônica de sinais existente no algoritmo convencional. Em complementação, esquemas de reconstrução das ondas distorcidas provenientes da saturação dos TCs são também propostos e adicionados ao algoritmo final de proteção, sendo esses comparados ao algoritmo convencional de proteção diferencial de transformadores. Com a referida adição de ferramentas de inteligência artificial a um algoritmo completo de proteção diferencial de transformadores, obteve-se uma solução bastante precisa e eficiente, capaz de responder em um tempo reduzido, se comparada aos métodos convencionais.This work proposes a complete differential protection system for power transformers, applying the Artificial Neural Network (ANN) theory. The proposed approach treat the classification of the protection system as a problem of pattern recognition and as an alternative method to the conventional algorithms. Several factors such as, for example, transformer energization and CT saturation can cause an inadequate operation of the protection relay. With the objective of improving the power transformer digital protection, a complete protection system was developed, including an ANN-based device in substitution to harmonic filters, in use in the conventional algorithm. Some approaches concerning the reconstruction of the distorted signals caused by the CTs saturation are also proposed. These routines are added to the final protection algorithm and they are compared to the conventional algorithm for power transformer protection. With the use of artificial intelligence tools in a complete power transformer protection algorithm, one intends to obtain a very precise, fast and efficient solution, if compared to the conventional methods

Artificial neural networks applied to the differential protection of power transformers

Este trabalho apresenta uma aplicação de redes neurais artificiais (RNAs) na proteção diferencial de transformadores de potência, como um método para distinguir formas de onda que podem confundir a operação do relé. Vários fatores como, por exemplo, as situações de energização do transformador, podem causar uma má operação do dispositivo de proteção. Com o objetivo de melhoramento na proteção diferencial digital de transformadores de potência, desenvolveu-se um sistema completo de proteção, incluindo um dispositivo com base em RNAs, em substituição à filtragem harmônica dos sinais, existentes no algoritmo convencional. Com a referida adição de RNAs em um algoritmo completo de proteção diferencial de transformadores, obteve-se uma solução bastante precisa e eficiente, capaz de responder em um tempo reduzido, se comparada aos métodos convencionais.This work presents an application of artificial neural networks (ANNs) in differential protection of transformers as an alternative method to distinguish among wave forms which can cause malfunction to the relay. One of the several factors that can cause malfunction is the inrush current present when the transfonner is energized. In order to improve the differential protection of the power transformers, the authors added a neural network routine to the conventional differential protection algorithm, in substitution to the filtering of the harmonic signals found on the traditional algorithm. By making this option, the authors obtained a more effective and precise solution, compared to the conventional methods

Artificial neural networks applied to the differential protection of power transformers

Este trabalho apresenta uma aplicação de redes neurais artificiais (RNAs) na proteção diferencial de transformadores de potência, como um método para distinguir formas de onda que podem confundir a operação do relé. Vários fatores como, por exemplo, as situações de energização do transformador, podem causar uma má operação do dispositivo de proteção. Com o objetivo de melhoramento na proteção diferencial digital de transformadores de potência, desenvolveu-se um sistema completo de proteção, incluindo um dispositivo com base em RNAs, em substituição à filtragem harmônica dos sinais, existentes no algoritmo convencional. Com a referida adição de RNAs em um algoritmo completo de proteção diferencial de transformadores, obteve-se uma solução bastante precisa e eficiente, capaz de responder em um tempo reduzido, se comparada aos métodos convencionais.This work presents an application of artificial neural networks (ANNs) in differential protection of transformers as an alternative method to distinguish among wave forms which can cause malfunction to the relay. One of the several factors that can cause malfunction is the inrush current present when the transfonner is energized. In order to improve the differential protection of the power transformers, the authors added a neural network routine to the conventional differential protection algorithm, in substitution to the filtering of the harmonic signals found on the traditional algorithm. By making this option, the authors obtained a more effective and precise solution, compared to the conventional methods

A differential relay for power transformers using intelligent tools

Este trabalho apresenta a proposta de um sistema completo de proteção diferencial de transformadores de potência, aplicando-se as técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O esquema proposto busca a classificação do sistema de proteção como um problema de reconhecimento e reconstrução de padrões, representando um método alternativo aos algoritmos convencionais. Vários fatores como, por exemplo, as situações de energização do transformador e a saturação dos transformadores de corrente, podem causar uma má operação do dispositivo de proteção. Com o objetivo de melhoramento na proteção digital de transformadores de potência, desenvolveu-se um sistema de proteção diferencial, incluindo dispositivos com base em RNAs, em substituição à filtragem harmônica de sinais existente no algoritmo convencional. Em complementação, esquemas de reconstrução das ondas distorcidas provenientes da saturação dos TCs são também propostos e adicionados ao algoritmo final de proteção, sendo esses comparados ao algoritmo convencional de proteção diferencial de transformadores. Com a referida adição de ferramentas de inteligência artificial a um algoritmo completo de proteção diferencial de transformadores, obteve-se uma solução bastante precisa e eficiente, capaz de responder em um tempo reduzido, se comparada aos métodos convencionais.This work proposes a complete differential protection system for power transformers, applying the Artificial Neural Network (ANN) theory. The proposed approach treat the classification of the protection system as a problem of pattern recognition and as an alternative method to the conventional algorithms. Several factors such as, for example, transformer energization and CT saturation can cause an inadequate operation of the protection relay. With the objective of improving the power transformer digital protection, a complete protection system was developed, including an ANN-based device in substitution to harmonic filters, in use in the conventional algorithm. Some approaches concerning the reconstruction of the distorted signals caused by the CTs saturation are also proposed. These routines are added to the final protection algorithm and they are compared to the conventional algorithm for power transformer protection. With the use of artificial intelligence tools in a complete power transformer protection algorithm, one intends to obtain a very precise, fast and efficient solution, if compared to the conventional methods