PROCESSAMENTO ESTATÍSTICO DE SINAIS PARA CLASSIFICAÇÃO DE FALTAS EM SISTEMAS DE POTÊNCIA
Análise de Componentes Independentes. Classificação de faltas. Linhas de transmissão. Redes Neurais Artificiais. Florestas Aleatórias.
As linhas de transmissão de energia elétrica são componentes altamente susceptíveis a faltas. Diversos fatores como animais, falha humana e descargas elétricas podem levar a essa ocorrência. Além disso, a crescente demanda de geração, distribuição e transmissão de energia elétrica tem contribuído cada vez mais para que esse se torne um problema recorrente. Diversos trabalhos já exploraram o uso de inteligência computacional, processamento de sinais e outras técnicas na construção de métodos protetivos para rápida verificação e atuação na ocorrência de faltas nas linhas de transmissão. Dentre as diversas metodologias abordadas, a análise de componente independentes (independent component analysis - ICA) ainda não é um objeto de estudo recorrente como solução para esse tipo de problema, sendo utilizada em apenas alguns
trabalhos. Apesar disso ela já foi explorada e bons resultados foram obtidos em trabalhos na área de qualidade da energia. Dessa maneira, esse projeto visa investigar a utilização da ICA como etapa de pré-processamento e seleção de características na classificação de faltas em linhas de transmissão. Será realizado também um comparativo entre técnicas de reconhecimento de padrões como redes neurais e florestas aleatórias para identificar o tipo da falta que ocorreu.