Este trabalho apresenta uma técnica alternativa para a proteção de transformadores de potência utilizando a lógica diferencial associada ao uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Este artifício é utilizado na distinção entre faltas internas e correntes de inrush, que surgem durante a energização do transformador. O programa EMTP-ATP (Electromagnetic Transients Program) foi escolhido como ferramenta computacional para a simulação do transformador de potência com o objetivo de gerar dados de treinamento e testes para as RNAs. Um programa em linguagem FORTRAN foi implementado a fim de avaliar o algoritmo completo da proteção diferencial e resultados promissores relativos ao novo método foram obtidos.
Palavras-chave: Proteção de Sistemas Elétricos, Transformadores de Potência, Proteção Diferencial, Redes Neurais Artificiais (RNAs)
Os transformadores de potência são dispositivos que requerem manutenção e cuidados especiais devido à sua importância para o sistema elétrico no qual eles estão conectados. Geralmente, relés diferenciais são utilizados na proteção primária de transformadores de grande porte. Nestes relés, correntes diferenciais são comparadas a um patamar preestabelecido e, no caso de uma falta interna, o transformador deve ser desconectado do resto do sistema. Entretanto, a simples detecção de uma corrente diferencial não é suficiente para distinguir faltas internas de outras situações que também produzem tais correntes. Algumas destas situações surgem durante a energização do transformador (correntes de inrush), saturação dos TCs (transformadores de corrente), dentre outras ( Horowitz e Phadke, 1992; Bertrand et alii, 1997; Ling e Basak, 1989; Sidhu e Sachdev, 1992), as quais podem originar um incorreto acionamento do disjuntor correspondente. A correta e rápida distinção entre faltas internas e algumas das situações mencionadas consiste em um dos desafios para a atual proteção de transformadores de potência. O método tradicionalmente usado para esta finalidade é a lógica diferencial com restrição harmônica (Rahman e Jeyasurya, 1988). Neste método, a situação de inrush no transformador devido à operação de energização é reconhecida com base no conteúdo do componente de 2a harmônica (acima de 16%) obtido por filtros (Nagpal et alii, 1995; Liu et alii, 1992). Entretanto, este processo pode, em algumas vezes, atrasar a operação da proteção. Além disso, componentes de 2a harmônica podem também estar presentes durante faltas internas (Pihler et alii, 1997; Kolla, 1995).
Novos métodos têm sido estudados nos últimos anos, buscando um melhoramento na seletividade, sensibilidade e operação de relés diferenciais, tais como as Redes Neurais Artificiais (RNAs) e a lógica Fuzzy. Diferentes arquiteturas são apresentadas na literatura com bons resultados (Mao et alii, 1998; Bastard et alii, 1995; Perez et alii, 1994).
Este trabalho apresenta um método alternativo utilizando a lógica diferencial associada às Redes Neurais Artificiais com o objetivo de melhorar o desempenho da proteção de transformadores de potência. Em relação à arquitetura proposta, pôde ser observado um melhoramento na capacidade de distinção entre correntes provenientes de faltas internas e de magnetização (inrush), bem como na velocidade de resposta, se comparadas aos métodos similares existentes na literatura. Neste trabalho, o EMTP-ATP é usado no modelamento do transformador para a geração de dados empregados no treinamento e testes das redes neurais. Resultados bastante encorajadores relativos à nova metodologia são apresentados.
Como mencionado anteriormente, a lógica diferencial é utilizada na proteção de grandes transformadores de potência e a mesma é ilustrada na figura 1 a seguir. A ilustração também mostra a conexão dos TCs aos ramos primário e secundário do transformador. N1:N2 é a relação de espiras entre os enrolamentos primário e secundário do transformador e 1:n1 e 1:n2 são as relações de espiras entre os ramos e os TCs, selecionados para fazer N1n1=N2n2. Sob condições normais e de faltas externas a um transformador monofásico, as correntes i1S e i2S (correntes secundárias dos TCs) são iguais.
A fim de corrigir erros introduzidos pelos TCs e pelas mudanças de tap do transformador, um patamar é fixado para que uma pequena corrente diferencial possa ser tolerada, sem desconectar o sistema (Grcar e Dolinar, 1994). Essa relação é mostrada na equação 2.
A figura 2 mostra a característica diferencial do relé incluindo as zonas de operação e restrição. São apresentados alguns ajustes para K (15%, 25% e 40%). CO' é um patamar usado quando uma condição de sobrexcitação é detectada.
Como já citado, certos fenômenos podem causar uma corrente diferencial considerável, mesmo sem existir uma situação de falta e estes falsos sinais são geralmente suficientes para causar o acionamento do relé. Entretanto, nestes casos, a proteção diferencial não deveria desconectar o sistema porque uma falta interna não estaria caracterizada.
Correntes de magnetização (inrush) surgem durante a energização do transformador devido à magnetização e saturação de seu núcleo. A declividade da característica de magnetização na área saturada determina sua magnitude. Em transformadores modernos, altas correntes de inrush podem surgir (Horowitz e Phadke, 1992; Verma e Basha, 1986). Como o lado secundário está aberto na energização do transformador, a corrente diferencial pode alcançar valores suficientemente altos, originando uma operação indevida do relé. A modelagem de tal situação tem sido estudada, mostrando a predominância do componente de 2a harmônica.
Alguns outros fenômenos que podem originar falsas correntes diferenciais são correntes de magnetização ocorridas mediante a remoção de uma falta externa, sobrexcitação do transformador e saturação dos TCs.
A rede de neurônios artificiais foi inspirada no pouco que o homem já conhece sobre o cérebro humano. O mesmo possui as características de robustez, tolerância à falhas, capacidade de ajuste a novos ambientes pelo treinamento, potencial para processar informações ruidosas, além de alta velocidade de processamento. As transmissões e recepções entre neurônios acontecem por aumento ou diminuição do potencial elétrico na célula receptora. O primeiro modelo artificial de um neurônio biológico foi fruto do trabalho pioneiro de Warren McCulloch e Walter Pitts (McCulloch e Pitts, 1943). No trabalho publicado em 1943, foi apresentada uma discussão sofisticada de redes lógicas de nodos, com atenção voltada para os métodos de aprendizado. O primeiro trabalho específico sobre o aprendizado de redes artificiais foi proposto por Donald Hebb (Hebb, 1949). Hebb mostrou como a plasticidade da aprendizagem de redes neurais é conseguida através da variação dos pesos de entrada dos nodos, propondo uma teoria para explicar o aprendizado baseada no reforço das ligações entre os nós excitados. Mais tarde, Widrow e Hoff (Widrow e Hoff, 1960) sugeriram uma regra de aprendizado conhecida como regra delta, que é sustentada no método do gradiente para minimização do erro na saída de um neurônio com resposta linear. Em 1958, Frank Rosenblatt demonstrou seu modelo chamado Perceptron, no qual, se fossem acrescidas de ligações ajustáveis, as RNAs poderiam ser treinadas para classificar certos tipos de padrões, propondo ainda um algoritmo para treinar a rede e executar determinados tipos de funções (Rosenblatt, 1958). Em 1969, Minsky e Papert chamaram a atenção para algumas tarefas que os atuais modelos não eram capazes de realizar, já que só resolviam problemas linearmente separáveis, ou seja, problemas cuja solução pode ser obtida dividindo-se o espaço de entrada em duas regiões através de uma reta (Minsky e Papert, 1969). Nos anos 70, a abordagem conexionista ficou adormecida, com poucos pesquisadores trabalhando na área. Finalmente em 1982, John Hopfield publicou um artigo (Hopfield, 1982) que chamou a atenção das propriedades associativas das RNAs. Este trabalho foi responsável por parte da retomada das pesquisas na área. Não obstante, a descrição do algoritmo de treinamento Backpropagation alguns anos mais tarde (Rumelhart, Hinton e Williams, 1986), mostrou que as visões anteriores sobre o Perceptron eram bastante pessimistas. As RNAs de múltiplas camadas são, sem dúvida, capazes de resolver problemas ''difíceis de aprender''. A partir de meados da década de 80 houve nova explosão de interesse pelas redes neurais artificiais na comunidade internacional. Um outro fator foi responsável pela retomada de interesse na área: o avanço da tecnologia, que vem permitindo a realização física de modelos de nodos e sua interconexão de modo antes impensável. (Carvalho et alii, 1998)
Em relação ao funcionamento das RNAs, um modelo de neurônio artificial binário com limiar unitário foi portanto proposto inicialmente, no qual as entradas do neurônio são ponderadas pelos seus pesos com as saídas da célula anterior ou com os sinais de entrada da rede e que possui estado de ativação definido unicamente por uma função degrau. Mais tarde, implementou-se um modelo de RNA que consiste de um conjunto de células conectadas e com uma regra de propagação. Cada neurônio recebe suas entradas com os pesos associados, vindas de outros neurônios ou de estímulo externo. A função de ativação é usualmente uma somatória agindo nas entradas da rede. Os valores bias de oposição são adicionados à somatória das entradas com pesos. O estado de ativação do neurônio é determinado pela função de saída ou de transferência e geralmente é uma função sigmodal. A saída do neurônio chega, pelas sinapses, até a próxima célula. Portanto, uma RNA completa é formada por um conjunto de neurônios dispostos em uma ou mais camadas, conectados por ligações de pesos variados. A rede Feedforward tem a propagação do sinal para frente, entre células de camadas adjacentes, até a última camada (saída) (SNNS User Manual, 1995). Na fase de treinamento da rede, há a determinação e a correção dos pesos e dos bias, para que a mesma responda de forma desejada. Uma rede neural completa é mostrada na figura 3.
A entrada para um dado neurônio i, com seus pesos correspondentes de uma certa camada m, é definida como: