Detecção, classificação e estimação espacial de áreas vulneráveis às faltas em sistema de distribuição de energia elétrica considerando a geração distribuída - Faria, Andréia da Silva Santos [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
As interrupções no fornecimento de energia elétrica, provocadas por defeitos em alimentadores, acarretam diversos prejuízos para as distribuidoras de energia e para os consumidores, incluindo perdas financeiras, danos à confiabilidade e a deterioração da qualidade de energia. Assim, a estimação espacial de áreas vulneráveis às faltas, bem como o desenvolvimento de métodos eficientes para detecção e classificação faltas são fundamentais para o planejamento de medidas preventivas e uma rápida restauração do fornecimento de energia elétrica durante eventos de faltas. Nesse contexto, este estudo é dividido em duas etapas principais. Na primeira, incorpora-se o estudo do espaço geográfico para a estimação de áreas vulneráveis às faltas em decorrência de descargas atmosféricas e de vegetação arbórea. Técnicas de análise exploratória de dados geográficos, com métricas ponderadas geograficamente são implementadas, visando avaliar a correlação entre essas variáveis e as interrupções de energia. Mapas temáticos apresentam as correlações positivas em algumas regiões da cidade entre percentual de faltas em transformadores e a densidade de raios, indicando que as descargas atmosféricas estão associadas às faltas. Além disso, foi evidenciada uma correlação positiva entre o percentual de vegetação arbórea e o número de faltas ocasionadas por falhas em transformadores, sugerindo que a presença de árvores está associada às falhas na rede elétrica. A segunda parte deste estudo propõe uma metodologia para detecção e classificação de faltas em cenários com geração distribuída (GD). A vulnerabilidade do sistema de distribuição é avaliada a partir da crescente inserção de GD e da complexidade introduzida pelas fontes renováveis. Na primeira etapa, a fase de pré-processamento foi realizada via transformada wavelet discreta de sobreposição máxima, onde a energia dos sinais de corrente é usada para definir o estado operativo do sistema. A classificação de faltas é realizada via três sistemas de inferência fuzzy considerando os coeficientes característicos das correntes trifásicas. Os resultados evidenciam uma acurácia mínima de 94,9% para os estágios de detecção e classificação em diferentes cenários de faltas, incluindo sistemas fotovoltaicos (PV) e geradores síncronos. Embora satisfatórios, os resultados indicam que a presença de GD impacta em ambos os estágios, reduzindo acurácias e métricas como recall e f1-score no estágio de detecção. Na última etapa, avalia-se o impacto de sistemas PVs no estágio de classificação. Um autoencoder é introduzido na fase de pré-processamento para compressão da janela de dados e extração das principais características dos sinais de corrente. As redes neurais ART-Fuzzy (AF), ART-Euclidiana e perceptron multicamadas (PMC) são implementadas para classificação de faltas. Elas são avaliadas por métricas derivadas da matriz de confusão, como recall, especificidade, precisão, F1-score, além da curva AUC-ROC. Trata-se de um problema multiclasse, onde um único algoritmo é aplicado para classificação dos curtos-circuitos e do estado normal. Resultados comparando o uso da janela completa dos sinais com a janela reduzida via autoencoder mostram a eficácia dele na melhoria dos desempenhos dos algoritmos AF e PMC. Constatou-se que a alta penetração de sistemas PV impacta o estágio de classificação, devido às alterações nos níveis e nas características das correntes de curto-circuito.

Interruptions in power distribution systems caused by faults in feeders result in various losses for power utilities and consumers, including financial losses, damage to reliability, and deterioration in power quality. Therefore, spatial estimation of the fault and the development of efficient fault detection and classification methods are essential for preventive strategies and rapid power restoration during fault events. In this context, this study is divided into two main parts. In the first part, spatial data analysis is incorporated to estimate areas vulnerable to faults caused by lightning and tree vegetation. Geographically weighted metrics and exploratory spatial data analysis techniques are implemented to assess the correlation between these variables and power interruptions. Thematic maps show a moderate positive correlation between the percentage of transformer faults and lightning density in some city regions, indicating that lightning is associated with outages. Additionally, a moderate positive correlation is found between the percentage of tree vegetation and the number of transformer faults, suggesting that trees directly contribute to faults in the power grid. Considering the vulnerability of the distribution system due to the growing integration of distributed generation (DG) units and the complexity introduced by renewable sources, the second part of this study proposes a methodology for fault detection and classification in DG scenarios. In the first study, preprocessing was performed using the maximal overlap discrete wavelet transform, with the energy of current signals used to define the system’s operational state. Fault classification is conducted via three fuzzy inference systems using characteristic coefficients of three-phase currents. The results show a minimum accuracy of 94.9% for detection and classification stages across various fault scenarios, including photovoltaic (PV) systems and synchronous generators. Although satisfactory, the results indicated that DG units impact both stages, reducing accuracy and metrics such as recall and F1-score during detection. In the final stage, the effect of PV systems on classification is evaluated, where an autoencoder is introduced in the preprocessing phase to compress the data window and extract the main features of current signals. Three different artificial neural networks, namely Fuzzy-ART (FA), Euclidean ART (EA), and multilayer perceptron (MLP), are implemented for fault classification and evaluated using confusion matrix metrics such as recall, specificity, precision, F1-score, and AUC-ROC. The problem is a multiclass classification task, applying a single algorithm to classify short-circuits and the normal state. Results comparing the entire signal window with the reduced window processed by an autoencoder demonstrate the autoencoder’s effectiveness in improving the performance of FA and MLP algorithms. It is also found that high PV penetration impacts classification performance, mainly due to changes in the levels and characteristics of short-circuit currents.
Detection, classification, and spatial estimation of areas vulnerable to faults in electric power distribution system considering distributed generation
Keywords: Análise espacial de dados geográficos; Autoencoder; Lógica fuzzy; Geração distribuída; Redes neurais artificiais; Transformada wavelet discreta de sobreposição máxima; Artificial neural networks; Autoencoder; Distributed generation; Fuzzy logic; Maximum overlap discrete wavelet transform; Spatial data analysis