Um pesquisador da Universidad Europea del Atlántico (Universidade Europeia do Atlântico UNEATLANTICO), colabora em uma pesquisa que apresenta um esquema de proteção de linha de transmissão usando uma combinação híbrida de técnicas de processamento de sinais.
As redes de transmissão de energia desempenham um papel fundamental no fornecimento eficiente e confiável de eletricidade às comunidades. No entanto, à medida que essas redes se tornam mais extensas e complexas, surgem desafios para proteger as linhas de transmissão e manter a estabilidade e a qualidade do sistema de energia. A integração de fontes de energia renovável em grande escala, dispositivos equipados com conversores de energia e cargas não lineares agravam ainda mais esses problemas.
Os métodos tradicionais de detecção de falhas que usam relés de distância geralmente têm limitações na identificação de oscilações de energia, choques de carga e falhas de alta impedância. Em resposta, o Dr. Miró, juntamente com outros pesquisadores, explorou novas técnicas que envolvem processamento de sinais e tecnologias inteligentes para superar as limitações dos relés convencionais.
Os pesquisadores concluíram que o desempenho dos esquemas de proteção pode ser aprimorado com o uso de uma combinação híbrida de abordagens de processamento de sinais para processar os sinais de corrente e tensão. O esquema de proteção é baseado em uma combinação híbrida da transformação de Stockwell (ST) e da transformação de Hilbert (HT).
Resultados do método de proteção
A eficácia do método desenvolvido foi avaliada em diferentes situações, incluindo localização, impedância, ângulo de falha e fluxo de energia reverso. Os resultados mostraram que o algoritmo foi eficaz na identificação de vários tipos de falhas em vários estágios. Além disso, foi determinado que o algoritmo era capaz de detectar falhas em condições variáveis, como diferentes impedâncias de falha, diferentes locais de falha e variações no ângulo de falha. Esses resultados mostram a capacidade do método proposto de classificar e distinguir falhas considerando o número de fases afetadas e o impacto derivado da inter-relação das fases.
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