Metodologia adaptativa baseada na teoria de ondas viajantes para localização de faltas em linhas de transmissão

Abstract

Com o crescimento da quantidade de linhas de transmissão (LTs) no Brasil e no mundo, estudos sobre localização de faltas seguem expandindo, de forma a garantir serviços de forneci- mento da energia elétrica com qualidade. Assim, métodos que identificam o local de ocorrência de faltas com precisão têm sido frequentemente reportados na literatura com o objetivo de melhorar o processo de restabelecimento de LTs após desligamentos não programados. Dentre as metodologias mais utilizadas, destacam-se os métodos de localização de faltas baseados na teoria de ondas viajantes (OVs), que serão referenciados neste trabalho por meio da sigla LFOV. Nesse contexto, sabe-se que os métodos LFOV existentes podem apresentar dificuldades de apli- cação, tais como: 1) dependência da sincronização de dados quando da utilização de medições de dois ou mais terminais. Isso torna o processo de LFOV problemático quando da perda da referência comum de tempo; 2) Necessidade de análise de grandezas de modo terra, limitando a aplicação apenas em casos de faltas que apresentem conexão para o terra; 3) Dependência de ajustes, tal como o tempo de propagação da LT monitorada, que podem apresentar incertezas em virtude de variações climáticas e operativas no sistema monitorado; 4) Dependência de pré- estimativas do ponto de defeito, as quais podem eventualmente não se encontrar disponíveis. Portanto, neste trabalho, apresenta-se um método adaptativo de LFOV baseado em dados de dois terminais, que supera as limitações supracitadas. O método é capaz de estimar o local do defeito de forma independente de sincronização de dados, auto-adaptando-se aos parâmetros da LT por meio da análise apenas de modos aéreos, sem requerer o cálculo de pré-estimativas do local do defeito. Assim, a partir da avaliação do método proposto, comprova-se um desempenho promissor, com erros médios da ordem de um ou dois vãos típicos de torre, e com facilidades práticas inéditas até então no mercado.