A Method for the Approximate Location of High Impedance Faults using Neural Networks

Authors

  • Jorge Javier Gimenez Ledesma Universidade Federal da Integração Latino Americana (UNILA), Foz do Iguaçu, Paraná, Brasil https://orcid.org/0000-0002-5979-4955
  • Leandro Ramos de Araujo Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Juiz de Fora, Minas Gerais, Brasil. https://orcid.org/0000-0003-2269-2813
  • Ribeiro Penido de Araújo Ribeiro Penido de Araújo Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Juiz de Fora, Minas Gerais, Brasil. https://orcid.org/0000-0003-1587-1063

Keywords:

Distribution Systems, High impedance fault, Fault analysis

Abstract

This paper describes an algorithm for ground to earth high-impedance fault identification and location in medium-voltage of unbalanced distribution systems. The daily variation of the load is considered, the fault resistance variation, inaccuracy in feeders data, and errors from phasor measurement units. The method is based on artificial neural networks associated with phasor measurement units to detecting the faulty area of the distribution system. Three types of neural network structures are proposed, (i) using phasor inputs, (ii) using non-phasor inputs, and (iii) using inputs to sequence components. To test the proposed method, thousands conditions of normal operation and fault operation were simulated to assemble the database. The method uses the current data obtained from meters that can be allocated at different points of the distribution system. The IEEE 123 test system is used to validate the proposed algorithm.

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Author Biographies

Jorge Javier Gimenez Ledesma, Universidade Federal da Integração Latino Americana (UNILA), Foz do Iguaçu, Paraná, Brasil

Jorge Javier Gimenez Ledesma possui graduação em Engenharia Eletromecânica pela Universidad Nuestra Señora de la Asunción (2009), mestrado (2012). e doutorado (2017) em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Juiz de Fora Professor adjunto da Universidade Federal de Integração Latino-Americana. Atua nos seguintes temas: Análise do sistema de proteção em sistemas de distribuição e programação computacional.

Leandro Ramos de Araujo, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Juiz de Fora, Minas Gerais, Brasil.

Leandro Ramos de Araujo (M’2009; SM’2015) possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Juiz de Fora (1993), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2000) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro/COPPE (2005). Professor associado da Universidade Federal de Juiz de Fora. Atua nos seguintes temas: Metodologias de análise e síntese de sistemas de distribuição e industriais e programação computacional.

Ribeiro Penido de Araújo Ribeiro Penido de Araújo, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Juiz de Fora, Minas Gerais, Brasil.

Debora Rosana Ribeiro Penido (S’1999; M'2009; SM'2013) possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2002), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2004) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro/COPPE (2010). Professora associada da Universidade Federal de Juiz de Fora. Atua nos seguintes temas: Modelos de componentes, metodologias de análise de sistemas de distribuição e planejamento de sistemas de transmissão.

3300

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Published

2021-06-01

How to Cite

Gimenez Ledesma, J. J., Ramos de Araujo, L. ., & Ribeiro Penido de Araújo, D. R. . (2021). A Method for the Approximate Location of High Impedance Faults using Neural Networks. IEEE Latin America Transactions, 19(3), 351–358. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/3300

Issue

Vol. 19 No. 3 (2021): Ordinary Issue

Section

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