Banca de QUALIFICAÇÃO: GUILHERME NASCIMENTO DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GUILHERME NASCIMENTO DA SILVA
DATA : 10/07/2026
HORA: 08:30
LOCAL: Sala DCA001 - Laboratório de Automação
TÍTULO:

Classificação de Faltas Internas em Transformadores de Potência Baseada em Lógica Fuzzy e na Transformada Wavelet Discreta Redundante

PALAVRAS-CHAVES:

Transformadores, Classificação de faltas internas, Sistema Lógico-Fuzzy, Transformada Wavelet Discreta Redundante, Fuzzy-Wavelet.

PÁGINAS: 67
RESUMO:

A confiabilidade dos sistemas elétricos de potência é fortemente afetada por distúrbios ou faltas na rede elétrica, os quais podem ocasionar afundamentos momentâneos ou per manentes de tensão, bem como o surgimento de sobrecorrentes, levando a interrupções no fornecimento de energia elétrica aos consumidores. Grande parte desses distúrbios está associada à ocorrência de curtos-circuitos, expondo os usuários a riscos operacionais e provocando prejuízos significativos às concessionárias. Entre os equipamentos mais vulneráveis à incidência de curtos-circuitos, destaca-se o transformador de potência, responsável pela interligação dos diferentes segmentos do sistema elétrico e pela manutenção da continuidade do fornecimento de energia elétrica. Nos últimos anos, técnicas baseadas em Inteligência Artificial (IA) vêm sendo amplamente aplicadas às estratégias de proteção de sistemas elétricos. Nesse contexto, a classificação de faltas em transformadores de potência apresenta-se como uma área promissora, beneficiando-se tanto dos recursos oferecidos pela proteção diferencial de transformadores de grande porte quanto dos avanços nas metodologias modernas de análise de curto-circuito, permitindo identificar informações relevantes do distúrbio, como as fases atingidas. Dentre as técnicas de IA, a lógica fuzzy destaca-se pela robustez no tratamento das incertezas inerentes ao processo de classificação, favorecendo uma adequada definição das classes de saída do sistema. Em relação ao processamento dos sinais, a transformada wavelet discreta redundante mostrase eficiente na extração de características transitórias associadas aos eventos analisados. A partir da integração dessas abordagens, este trabalho propõe o desenvolvimento de um classificador fuzzy-wavelet destinado à classificação de faltas em transformadores de potência, visando identificar as fases envolvidas no distúrbio. A validação da metodologia foi realizada por meio de simulações utilizando um amplo conjunto de cenários de curtos-circuitos aplicados à zona de proteção do transformador, em um sistema elétrico de potência modelado no MATLAB/Simulink, composto por um transformador trifásico de 300 MVA e relação de transformação de 230:69 kV. Os resultados preliminares, considerando diferentes condições e magnitudes de faltas na rede elétrica, evidenciaram que o classificador foi capaz de identificar, de forma rápida e eficiente, todos os tipos de faltas analisados, fornecendo informações detalhadas acerca das fases afetadas e contribuindo para o aumento da segurança da proteção diferencial do transformador.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1451883 - FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
Interno - 350693 - ANDRE LAURINDO MAITELLI
Interno - 1807863 - FLAVIO BEZERRA COSTA
Interno - 1141792 - RODRIGO PRADO DE MEDEIROS