Este trabalho apresenta uma técnica eficiente para a estimação da frequência em Sistemas Elétricos de Potência (SEPs) baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). A estimação da frequência de um sinal elétrico é modelada como um problema de otimização. A motivação do uso de AGs nesta abordagem é a sua intrínseca robustez ao ruído presente nos sinais. O AG proposto é implementado em um dispositivo FPGA (Field-Programmable Gate Array) e 0 procedimento de estimação da frequência é realizado em tempo real. Isto é possível devido: (a) ao paralelismo implícito dos FPGAs no processamento das instruções, (b) a escolha de operadores apropriados dos AGs para explorar este paralelismo e (c) a determinação da arquitetura do circuito para FPGA que paraleliza o AG, assegurando um desempenho satisfatório. Para a avaliação do desempenho da metodologia proposta, um SEP com condições de operação típicas foi modelado através do software ATP (Alternative Transients Program). Os sinais gerados deste sistema foram processados pela abordagem AG/FPGA proposta, sendo as respostas decorrentes da mesma comparada às respostas de um relé comercial. Resultados bastante promissores foram alcançados com a metodologia proposta.

This paper presents an efficient technique for frequency estimation in Electrical Power Systems (EPS) based on Genetic Algorithms (GAs). Frequency estimation of a distorted electrical signal is modeled as an optimization problem. The motivation concerning the use of the GA approach is related to its intrinsic robustness to noise. The GA is implemented in a FPGA (Field-Programmable Gate Array) device and the estimation process is computed in real-time. This is made possible due to (a) the implicit parallelism of FPGAs (b) the suitable choice of the GA operators to explore this parallelism and (c) the determination of the appropriate architecture for a FPGA that parallelizes the GA routine and ensures its good performance. In order to evaluate the performance of the proposed method, an EPS was simulated using the ATP software for some typical operation conditions. The resulting signals were analyzed by the proposed GA/FPGA approach and they were compared to the performance of a commercial relay. Promising results were found with the proposed methodology.

Este artigo apresenta um algoritmo baseado na lógica nebulosa para a proteção diferencial de transformadores de potência. A abordagem nebulosa utilizada neste trabalho permite detectar os defeitos internos, distinguindo-os de outras situações operativas, como a energização, a energização solidária e a sobre-excitacão. O sistema elétrico de potência, incluindo o transformador estudado, foi modelado utilizando-se do software ATP (Alternative Transients Program) para gerar dados de situações de operação e falta, as quais são empregadas durante a etapa de testes do algoritmo proposto. Cabe comentar que na validação, os resultados foram comparados com um relé digital comercial, mostrando as vantagens do método proposto.

This article presents a new algorithm based on fuzzy logic for differential protection of power transformers. The fuzzy approach used in this work is able to detect and discriminate between an internal fault and other operating conditions, such as energization, sympathetic inrush and overexcitation. The electrical power system, including the power transformer studied, was modeled using the ATP (Alternative Transients Program) software to obtain data of operational conditions and fault situations in order to test the developed algorithm. Concerning the validation process, the results were compared to a commercial relay, showing the advantages of the proposed method.

O principal objetivo deste trabalho é implementar uma nova metodologia baseada em Algorítmos Genéticos (AGs) para extração de fasores fundamentais de tensão e corrente em sistemas que possibilite uma proteção de distância mais rápida. Os AGs resolvem problemas de otimização baseados nos princípios da seleção natural. Esta aplicação foi formulada como um problema de otimização, tendo como principal objetivo o de minimizar a estimação do erro entre as formas de ondas em análise. Uma linha de transmissão de 440 kV, com 150 km de extensão foi simulada através do software ATP (Alternative Transients Program) para testar a eficiência do novo método. Os resultados desta aplicação mostram que o desempenho geral do AG foi altamente satisfatório no que diz respeito a velocidade e a precisão na resposta quando comparado ao método tradicional utilizando a Transformada Discreta de Fourier.

The main purpose of this paper is to implement a new methodology based on Genetic Algorithms (GAs) to extract the fundamental voltage and current phasors from noisy waves in power systems to be applied to a faster distance protection. GAs solve optimization problems based on natural selection principles. This application was then formulated as an optimization problem, and the aim was to minimize the estimation error. A 440 kV, 150 km transmission line was simulated using the ATP (Alternative Transients Program) software in order to show the efficiency of the new method. The results from this application show that the global performance of GAs was highly satisfactory concerning speed and accuracy of response, if compared to the traditional Discrete Fourier Transform (DFT).

Este trabalho consiste em apresentar um método para a identificação de cargas lineares e não-lineares comumente encontradas em sistemas elétricos residenciais. Desta identificação, soluções viáveis poderão ser aplicadas com o intuito de mitigar os níveis de emissão das correntes harmônicas geradas, advindas principalmente por cargas com características não-lineares. No desenvolvimento do método, utilizaram-se de técnicas para a seleção de atributos, de forma a minimizar a dificuldade em se identificar as cargas conectadas ao sistema. A etapa posterior de identificação foi realizada pela aplicação de redes neurais artificiais. Todas as situações de distorção harmônica foram geradas em laboratório por uma fonte de alimentação, onde em sua saída foram alocados analisadores de energia, responsáveis pela extração das medidas necessárias sobre as cargas residenciais em análise. Os resultados obtidos foram considerados satisfatórios, mostrando-se que a metodologia proposta pode ser também empregada pelas concessionárias de energia elétrica para que estas obtenham informações sobre o perfil das cargas instaladas em consumidores residenciais.

This work presents a method to identify linear and nonlinear loads commonly encountered in residential electrical systems. From this method, feasible solutions can be applied to mitigate the high levels of harmonic currents, generated mainly by nonlinear loads. Techniques of feature selection were used to data preprocessing and to minimize the effort in identification of loads connected to the electrical system. For the next step, the load identification, artificial neural networks were applied. All harmonic distortion situations were created in laboratory from a power source, and in its outputs were inserted the loads and power quality analyzers, which perform the extraction of all measurements. The obtained results were considered satisfactory, which show that the methodology can be employed by power distribution companies in order to obtain information about the profile of loads used by residential consumers.

Esta pesquisa busca caracterizar o monitoramento automático de eventos de curta duração relacionados à qualidade da energia elétrica (QEE). Toda a metodologia e resultados a serem apresentados tomarão como base um sistema de distribuição real, simulado e analisado via utilização do software ATP (Alternative Transients Program). Duas técnicas foram estudadas e comparadas no intuito de detectar e classificar os eventos de curta duração gerados. Frente às situações analisadas, os resultados obtidos demonstraram a eficiência da transformada Wavelet (TW) em comparação com o cálculo do valor RMS (Root Mean Square). Desta constatação, têm-se pontos relevantes que abrem espaço para aplicações de novas técnicas de análise de sinais, como a TW, em QEE.

This research characterizes the automatic supervision of short-duration events concerning electrical power quality (PQ). The methodology and results are based on an actual distribution electric system that was simulated and analyzed using ATP (Alternative Transients Program) software. Two techniques were studied and compared to detect and classify the short-duration events. Concerning the situation studied, the results obtained have shown that the Wavelet transform (WT) is more efficient than calculation of RMS value. The evidences observed open space to applications of new techniques of analysis of the signal as WT in PQ.

Esta pesquisa apresenta um método para a estimação da freqüência em sistemas elétricos de potência utilizando filtros adaptativos baseados no método dos mínimos quadrados (MMQ). A análise do sistema de potência é realizada através da conversão das tensões trifásicas em um sinal complexo pela aplicação da transformada α β, sendo este direcionado ao algoritmo de filtragem adaptativa. As simulações computacionais, assim como a modelagem dos equipamentos, foram realizadas utilizando-se do software ATP (Alternative Transients Program). Este teve por objetivo, gerar dados das mais diversas e distintas situações para a verificação e análise da metodologia proposta, em comparação a resultados obtidos de um determinado relé comercial, habilitado à supervisão da freqüência do sistema.

This research presents a method for frequency estimation in power system using adaptive filter based on the Least Mean Square algorithm (LMS). In power system analysis, the three-phase voltages are converted to a complex signal with the application of α β-transform whose complex form was submitted to the algorithm of adaptive filtering. The computational simulations were accomplished using the software ATP. This utilization had as objective to generate data for the most severe and different situations for the verification and analysis of the proposed methodology. The results were to those of a commercial relay for validation, showing the advantages of the new method.

Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre ferramentas de análise, aplicável à Qualidade da Energia Elétrica (QEE), enfatizando-se a Transformada de Fourier com Janela (TFJ), a Transformada Wavelet (TW) e Redes Neurais Artificiais (RNAs). Das ferramentas apontadas, a TFJ e a TW, mostram-se aplicáveis à detecção, localização e classificação de distúrbios agregados às formas de ondas de tensão em um sistema de distribuição, com o intuito de prover um diagnóstico preciso das situações enfrentadas. Como será evidenciado, além da detecção, localização e classificação pelas técnicas citadas, os distúrbios também podem ser classificados segundo sua natureza, utilizando-se métodos alternativos, como pela aplicação de RNAs. Os testes efetuados mostraram que as ferramentas mencionadas possuem uma grande potencialidade quanto às suas aplicações na avaliação da QEE. Neste contexto, serão apontadas algumas peculiaridades e características inerentes a cada ferramenta.

This work presents a comparative study amongst tools for the analysis of Power Quality, emphasizing the Windowed Fourier Transform (WFT), the Wavelet Transform (WT) as well as Artificial Neural Networks (ANN). From the tools mentioned, the WFT and WT are applicable to the detection, location and classification of abnormalities related to voltage waveforms in a distribution system for the diagnosis of the present situation. As it will be shown, the classification of the phenomena can also be performed using alternative methods, as the ANN. Tests show that the mentioned tools have great potentiality to be applied to the evaluation of Power Quality. Some peculiarities of each tool will be emphasized.

Este trabalho apresenta uma aplicação da Transformada Wavelet (TW) para analisar os transitórios de alta freqüência em um sistema de transmissão gerados por uma situação de falta, tendo como principal objetivo, a determinação do ponto de ocorrência da mesma, o mais precisamente possível. A abordagem baseia-se na teoria de ondas viajantes, onde, em função do tempo de propagação do sinal entre o ponto de falta e os terminais da linha, revelados pela TW, a localização da falta é estimada. Desta tomada de tempo, obtém-se a indicação da localização de uma determinada situação de falta pela implementação prática de um algoritmo computacional, dispondo-se do software MatLab?. Nesta implementação, o usuário pode escolher dentre as técnicas de localização a ser utilizada, de modo a trabalhar com dados registrados em um ou em ambos os terminais da linha, conforme sua necessidade e/ou disponibilidade dos recursos requeridos. Independente da técnica de localização utilizada, o algoritmo desenvolvido apresenta resultados promissores para localização de faltas sobre diferentes sistemas de transmissão, além de superar algumas limitações impostas aos localizadores de faltas tradicionais.

This work presents an application of Wavelet Transform (WT) to analyze the high frequency transients in a transmission system generated by a fault situation, with the purpose of determining its accurate location. The methodology of fault location used is based on the traveling waves theory, where, in function of the propagation time of the signals between fault point and the terminals of the line utilizing WT, the fault location is determined. The fault location problem is implemented using Matlab software. In this implementation, the user can choose the fault location technique to be used: using registered data in one or in both terminals of the line, depending on his necessity and/or availability of the required resources. Independent of the considered technique, the implemented algorithm presents promising results to the fault location on the different transmission systems. It was possible to overcome some of the limitations imposed by the traditional fault locators.