Detecção, classificação e localização de faltas em parques eólicos - Trindade, Elis Caroline de Souza [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
A partir do aumento da competitividade das centrais de geração eólica na comercialização de energia elétrica no país, a integração de parques eólicos ao sistema interligado nacional (SIN) trouxe consigo grandes desafios e inovações, uma vez que os sistemas elétricos de potência (SEP) que contam com esse tipo de geração, apresentam respostas diferentes considerando a geração convencional (geradores síncronos) frente a distúrbios que possam ocorrer. Sabe-se que os SEP estão constantemente expostos a adversidades seja por intempéries, descargas atmosféricas ou desgastes naturais de seus componentes e para garantir a segurança e confiabilidade na incorporação da geração eólica na matriz energética Brasileira é de fundamental importância a agilidade e precisão no processo de restauração da normalidade caso ocorra alguma falta. Com isso, esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um algoritmo de detecção e classificação de faltas e um algoritmo iterativo de localização de faltas em redes coletoras de parques eólicos onshore. Para a detecção e classificação da falta, a metodologia empregada baseia-se no cálculo da distância Euclidiana de amostras do sinal de tensão do sistema e para a localização das faltas utiliza-se uma metodologia baseada em impedância aparente, usando dados de um terminal de medição. Foram realizados inúmeros testes de curtos-circuitos considerando dois parques eólicos, em diferentes condições operativas. Os resultados mostram a eficiência do método proposto ao detectar os 420 casos de faltas testados com 100% de precisão e classificar corretamente 97,14% das faltas aplicadas para resistência de falta de até 100Ω. Para a localização de faltas o método apresentou erro máximo percentual de 9,32% para faltas do tipo fase-terra, também se analisou a influência da resistência de falta, tipo de falta e distância da falta em relação ao terminal de medição para a localização da falta. Salienta-se da importância dos resultados favoráveis excelentes na detecção e classificação da falta, uma vez que a detecção e classificação do tipo de curto-circuito ocorrido é imprescindível no algoritmo de localização de faltas empregado e evidencia-se que os algoritmos aplicados para redes internas de parques eólicos trouxeram bons resultados podendo ser aplicados em casos reais auxiliando as equipes de manutenção no restabelecimento das condições operativas do sistema.

From the increased competitiveness of wind power generation plants in the sale of electricity in the country, the integration of wind farms to the national interconnected system (SIN) brought with it great challenges and innovations, since the electric power systems (SEP) that rely on this type of generation, have different responses compared to conventional generation (synchronous generators) in the face of disturbances that may occur. It is known that the EPS are constantly exposed to adversities, whether due to bad weather, atmospheric discharges or natural wear and tear of their components, and to guarantee safety and reliability in the incorporation of wind generation in the Brazilian energy matrix, agility and precision in the process of restoration of normality in the event of a fault. Thus, this dissertation presents a study on the state of the art regarding the main methodologies used in the detection, classification and location of faults in transmission lines and the development of a robust and complete algorithm, capable of detecting, classifying and locating faults in networks. wind farm collectors. For fault detection and classification, the methodology employed is based on the calculation of the Euclidean distance of samples of the system's voltage signal and for fault location, a methodology based on apparent impedance is used, using data from a measurement terminal. . Numerous short-circuit tests were carried out considering two wind farms, under different operating conditions. The results show the efficiency of the proposed method in detecting the 420 fault cases tested with 100% accuracy and correctly classifying 97.14% of applied faults for fault resistance up to 100Ω. For fault location, the method presented a maximum percentage error of 9.32% for phase-to-earth faults. of the lack. The importance of excellent favorable results in fault detection and classification is emphasized, since the detection and classification of the type of short circuit that occurred is essential in the fault location algorithm employed and it is evident that the algorithms applied to internal networks of wind farms brought good results and can be applied in real cases, helping maintenance teams to restore the operating conditions of the system.
Fault detection, classification and location in wind farms
Keywords: Parques eólicos onshore; Detecção de faltas; Classificação de faltas; Localização de faltas; Distância euclidiana; Sistema de proteção; Wind farms onshore; Fault detection; Fault classification; Euclidean distance; Protection system