transformada wavelet aplicada a análise automática de oscilografias de curta duração em

127 Pages·2016·2.24 MB·English

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA

SIDNEI PEREIRA

TRANSFORMADA WAVELET APLICADA A ANÁLISE AUTOMÁTICA
DE OSCILOGRAFIAS DE CURTA DURAÇÃO EM UNIDADES
GERADORAS

DISSERTAÇÃO

PATO BRANCO
2016
SIDNEI PEREIRA

TRANSFORMADA WAVELET APLICADA A ANÁLISE AUTOMÁTICA
DE OSCILOGRAFIAS DE CURTA DURAÇÃO EM UNIDADES
GERADORAS

Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Engenharia Elétrica –
PPGEE – da Universidade Tecnológica
Federal do Paraná – UTFPR, Câmpus
Pato Branco como requisito parcial para
obtenção do título de Mestre em
Engenharia Elétrica.

Orientador: Prof. Dr. Miguel Moreto.
Co-orientador: Prof. Dr. Gustavo Weber
Denardin

PATO BRANCO
2016
P414t Pereira, Sidnei
Transformada wavelet aplicada a análise automática de oscilografias de
curta duração em unidades geradoras / Sidnei Pereira –- 2016.
125f. il 30 cm

Orientador: Prof. Dr. Miguel Moreto
Coorientador: Prof. Dr. Gustavo Weber Denardin
Dissertação (Mestrado) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Pato Branco, 2016
Bibliografia: f. 120 – 125.

1. Sistemas de energia elétrica. 2. Osciladores elétricos. 3. Wavelets
(Matemática). 4. Transitórios (Eletricidade). I. Moreto, Miguel, orient. II.
Denardin, Gustavo Weber, coorient. III. Universidade Tecnológica Federal
do Paraná. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. IV.
Título.
CDD 22. ed. 621.3
Ficha catalográfica elaborada por
Suélem Belmudes Cardoso CRB9/1630
Biblioteca da UTFPR Câmpus Pato Branco
Ministério da Educação
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus Pato Branco
Diretoria de Pesquisa e Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

TERMO DE APROVAÇÃO

Título da Dissertação n° 043

Transformada Wavelet Aplicada à Análise Automática de Oscilografias de Curta Duração em
Unidades Geradoras

por

Sidnei Pereira

Dissertação apresentada às dezesseis horas do dia trinta e um de março de dois mil e
dezesseis, como requisito parcial para obtenção do título de MESTRE EM ENGENHARIA
ELÉTRICA. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (Área de Concentração:
Sistemas e Processamento de Energia), Universidade Tecnológica Federal do Paraná,
Câmpus Pato Branco. O candidato foi arguido pela Banca Examinadora composta pelos
professores abaixo assinados. Após deliberação, a Banca Examinadora considerou o
trabalho APROVADO.

Banca examinadora:

Prof. Dr. Miguel Moreto Prof. Dr. César Rafael Claure Torrico
UFSC/SC (Orientador) UTFPR/PB

__________________________________ __________________________________
Prof. Dr. Flávio Antonio Becon Lemos Prof. Dr. Jean Patric da Costa
UFRGS/RS UTFPR/PB

Prof. Dr. Ricardo Vasques de Oliveira

Coordenador do PPGEE

*A Folha de Aprovação assinada encontra-se na Coordenação do Programa de Pós-Graduação em
Engenharia Elétrica.
Dedico este trabalho a minha família, em especial a minha
esposa Juliane e meus pais Paulo e Tecla.
AGRADECIMENTOS
Agradeço ao amigo Miguel Moreto pelo incentivo na busca pela pós-
graduação, pelo apoio e orientação no decorrer dos estudos, pela compreensão nos
momentos de dificuldades pessoais;

Agradeço a minha esposa Juliane Dalponte Pereira pelo constante
incentivo e companheirismo;

Aos meus pais Paulo e Tecla Pereira pela educação e exemplo de vida,
que me tornaram um eterno aprendiz;

As concessionárias de energia que disponibilizaram dados para os
estudos de caso, mesmo sem serem referenciadas ao longo do trabalho, pela
necessidade de sigilo de tais dados;

Aos professores da banca pelas criticas e sugestões.
“Sempre faço o que não consigo fazer para aprender o que não
sei. Se sabemos exatamente o que vamos fazer, para quê
fazê-lo?”
Pablo Picasso
Pereira, Sidnei. Transformada wavelet aplicada a análise automática de oscilografias
de curta duração em unidades geradoras. 2016. 126 f. Dissertação (Mestrado em
Engenharia Elétrica) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica,
Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Pato Branco, 2016.
RESUMO
Este trabalho tem como foco de estudo a análise automática de registros de
perturbações em unidades geradoras do sistema elétrico. Propõe-se um método,
baseado na transformada wavelet, para aplicar aos registros de perturbações de
curta duração (forma de onda) e detectar instantes de faltas em geradores, realizar a
segmentação dos registros e extrair informações que caracterizem a falta. Como
saída deste método, se obtém um conjunto de informações representativas dos
sinais monitorados em unidades geradoras. Essas informações podem ser aplicadas
a um sistema especialista voltado para a classificação de faltas e demais condições
anormais de operação. O grande volume de dados, produzidos pelos registradores
digitais de perturbações do sistema elétrico, justifica a pesquisa e a busca por
métodos de análise automática que auxiliem o trabalho dos analistas em busca das
causas das perturbações. A revisão bibliográfica apontou as possíveis aplicações
para as oscilografias e o estado da arte dessas. A revisão conceitual do padrão
COMTRADE e da transformada wavelet embasa a escolha do método adequado à
solução do problema. Testes foram realizados para determinar a melhor wavelet
mãe no processo de segmentação. O método proposto foi aplicado a cinco estudos
de casos com registros de oscilografias reais e o resultado obtido confirmou a
eficiência deste. Espera-se, com esta pesquisa, aperfeiçoar o processo de análise
pós-operação de ocorrências no Sistema Interligado Nacional, tendo como resultado
direto a redução no tempo de indisponibilidade de equipamentos, como geradores.
Palavras chave: Sistemas de potência, oscilografias, análise automática, detecção
de faltas, segmentação.
Pereira, Sidnei. Wavelet transform applied automatic analysis of short oscillograms
generating units. 2016. 126 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) –
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Tecnológica
Federal do Paraná. Pato Branco, 2016.
ABSTRACT
The focus of this work is the automatic analysis of disturbance records for electrical
power generating units. The main proposition is a method based on wavelet
transform applied to short-term disturbance records (waveform records). The goal of
the method is to detect the time instants of recorded disturbances and extract
meaningful information that characterize the faults. The result is a set of
representative information of the monitored signals in power generators. This
information can be further classified by an expert system (or other classification
method) in order to classify the faults and other abnormal operating conditions. The
large amount of data produced by digital fault recorders during faults justify the
research of methods to assist the analysts in their task of analysing the disturbances.
The literature review pointed out the state of the art and possible applications for
oscillography records. The review of the COMTRADE standard and wavelet
transform underlines the choice of the method for solving the problem. The
conducted tests lead to the determination of the best mother wavelet for the
segmentation process. The application of the proposed method to five case studies
with real oscillographic records confirmed the accuracy and efficiency of the
proposed scheme. With this research, the post-operation analysis of occurrences is
improved and as a direct result is the reduction of the time that generators are offline.
Palavras chave: Power systems, oscillograms, automatic analysis, fault detection,
segmentation.
LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Análise de oscilografia: visão geral. ........................................................... 16
Figura 2: Rede de coleta de registros. ...................................................................... 21
Figura 3: Registrador Digital de Perturbações Multifunções RPV-310. ..................... 32
Figura 4: Exemplos de registro de oscilografia: arquivo de configuração (.cfg) ........ 34
Figura 5: Exemplos de registro de oscilografia: arquivo de dados (.dat) ................... 35
Figura 6: Exemplos de registro de curta duração. ..................................................... 37
Figura 7: Exemplos de registro de longa duração. .................................................... 37
Figura 8: Exemplos de registro de sequência de eventos. ........................................ 38
Figura 9: a) Sinal de tempo contínuo periódico. b) Decomposição feita pela FT em
sinais de frequências fundamentais. ......................................................................... 41
Figura 10: a) Sinal discreto no tempo. b) Magnitude dos fasores de frequências
distintas que compõem o sinal discreto, obtidas a partir da DFT. ............................. 42
Figura 11: a) Sinal de registro de oscilografia. b) Frequências que compõem o sinal,
obtidas a partir da FT. ............................................................................................... 43
Figura 12: Transformada de Fourier de Tempo Curto (STFT). .................................. 43
Figura 13: a) Trecho de registro de oscilografia com perturbação. b) registro de
oscilografia de curta duração. c) Plano tempo versus frequência, obtido pela STFT.
.................................................................................................................................. 45
Figura 14: Resolução no plano tempo-frequência a) Obtido pela STFT b) Obtido pela
WT. ............................................................................................................................ 46
Figura 15: Wavelet de Haar....................................................................................... 48
Figura 16: Wavelet Chapéu Mexicano. ..................................................................... 49
Figura 17: Wavelet de Morlet. ................................................................................... 49
Figura 18: Wavelets de Daubechies. ......................................................................... 50
Figura 19: Decomposição wavelet com filtros. .......................................................... 53
Figura 20: Exemplo de downsample. a) Sinal original. b) Sinal reamostrado. .......... 53
Figura 21: Decomposição com banco de filtros. ........................................................ 54
Figura 22: Decomposição por banco de filtros na forma de espaços vetoriais. ........ 54
Figura 23: Árvore de decomposição wavelet até o quinto nível. ............................... 55
Figura 24: Visualização da magnitude dos coeficientes de detalhe por escala de
cores. ........................................................................................................................ 56
Figura 25: Visualização da magnitude dos coeficientes de detalhe. ......................... 56
Figura 26: Fluxograma do método proposto: visão geral. ......................................... 59
Figura 27: Variação da energia do coeficiente de detalhe cd3. ................................. 61
Figura 28: Aumento brusco da energia do coeficiente de detalhe cd3: a) em todo o
sinal; b) zoom no momento da falta. ......................................................................... 63
Figura 29: Detalhe da segmentação ......................................................................... 64
Figura 30: Transformada de Clarke-Concórdia. ........................................................ 66
Figura 31: Aplicação da transformada de Clarke-Concórdia. .................................... 67
Figura 32: Método proposto: detecção de transitórios e segmentação. .................... 68