Modelagem matemática de faltas de alta impedância e análise comparativa de modelos em diferentes cenários: um estudo sobre aplicabilidade

Abstract

A Falta de Alta Impedância (FAI) é um problema do Sistema Elétrico de Potência que ocorre devido ao contato de condutores elétricos energizados e deteriorados com superfícies de alta impedância. Esse problema vem sendo estudado desde a década de 70, mas ainda não possui uma solução definitiva. Em geral, as pesquisas são direcionadas a detecção e localização de FAI, enquanto estudos voltados às demais características que compõem a natureza desse distúrbio se configuram como minoria. Uma das etapas fundamentais no desenvolvimento de novas técnicas de detecção e localização de FAI, envolve a seleção de um modelo adequado, que possa simular com precisão as características de tensão e/ou corrente associadas à FAI. Nesse contexto, esta pesquisa tem como foco estudar diferentes modelos de FAI, com o objetivo de realizar a modelagem matemática desse distúrbio e uma análise comparativa entre os modelos, considerando diversos cenários nos quais a FAI pode ocorrer. Quatro modelos são escolhidos e validados no alimentador de testes IEEE - 13 barras, onde são examinadas as características típicas de corrente e tensão, assim como a relação tensão-corrente. Na sequência, os modelos são implementados na rede de Zamora para simular os diferentes cenários, incluindo superfícies, tais como, areia seca, asfalto seco, brita úmida, entre outras. Os resultados das simulações são avaliados em comparação com registros oscilográficos reais de FAI. De modo geral, cada cenário foi modelado de maneira eficaz por um dos quatro modelos escolhidos. Um ponto fundamental no desenvolvimento de abordagens inovadoras para a detecção e localização em simulações de FAI é a seleção adequada de um modelo; assim, este estudo traz uma contribuição inédita ao vincular o modelo mais adequado às características específicas de tensão e corrente da FAI em um determinado cenário. Essa escolha é essencial não somente para a precisão das simulações, mas também para reforçar a eficiência e confiabilidade dos sistemas de proteção que são desenvolvidos com base nessas simulações, promovendo uma atuação mais assertiva em eventos reais.