Detecção de Fuga à Terra em Sistemas de Neutro Aterrado com Resistor de Alto Valor Utilizando Transformada Wavelet e Aprendizado de Máquina

Abstract

Esse trabalho propõe uma abordagem para identificação de motor com fuga à terra, em sistema elétrico trifásico aterrado com resistor de alto valor ôhmico através da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina e transformada wavelet. Sistemas elétricos aterrados por resistor de alto valor apresentam a vantagem da limitação da corrente de fuga à terra, contudo, a identificação do equipamento que apresentou a falha não e simples, pois, tais correntes podem ser confundidas com correntes provocadas pelo desbalanceamento de fases, por transitόrios, distúrbios elétricos e correntes parasitas, que eventualmente possam ocorrer na instalação. O método proposto consiste na utilização das correntes de sequência zero dos equipamentos na condição de operação normal e na condição de falha por fuga à terra, a fim de classificar estes sinais por meio de suas características latentes e criar um modelo capaz de separar estas classes. Essa abordagem se difere das técnicas existentes pelo fato de não utilizar somente o valor absoluto da corrente residual para identificação da falha. Para a elaboração dos modelos de classificação, foram utilizados os seguintes tipos de descritores extrádos dos sinais de corrente de sequência zero, (i) descritores representados pelos parâmetros estatísticos no domínio do tempo, (ii) descritores representados pelos parâmetros estatísticos no domínio tempo-frequência com a aplicação da transformada wavelet, e (iii) descritores representados pela entropia de Shannon. Os modelos foram constrúdos com a aplicação dos algoritmos Decision Tree, Random Forest e Support Vector Machine. O melhor resultado (f1-score de 97,49%) demonstra a viabilidade da implementação de sistemas automáticos para a detecção de equipamentos com fuga à terra neste tipo de instalação.