BR102022004933A2 - Equipamento para detecção de faltas de alta impedância e descargas atmosféricas em sistemas de distribuição aérea e método de uso - Google Patents

Abstract

equipamento para detecção de faltas de alta impedância e descargas atmosféricas em sistemas de distribuição aérea e método de uso. a presente patente trata de um equipamento para detecção de faltas de alta impedância (fai) e/ou de descargas atmosféricas (da) em sistemas aéreos de distribuição de energia baseada nos sinais trifásicos de tensão medidos na saída de subestações ou de religadores, e também ao método de uso do equipamento.

Description

SETOR TECNOLÓGICO DA INVENÇÃO

[001] De uma maneira geral, a presente invenção pertence ao setor de distribuição de energia elétrica e se refere, mais especificamente, a um equipamento para detecção de Faltas de Alta Impedância (FAI) e/ou de Descargas Atmosféricas (DA) em sistemas aéreos de distribuição de energia baseada nos sinais trifásicos de tensão medidos na saída de subestações ou de religadores, e também ao método de uso do equipamento.

ESTADO DA TÉCNICA

[002] A impedância elétrica é a medida da capacidade de um determinado circuito de resistir à circulação de uma determinada corrente elétrica, quando aplicada tensão em seus terminais. Diferentes tipos de materiais possuem diferentes impedâncias elétricas, que está diretamente relacionado à composição química desse material. Materiais que apresentam alta impedância podem restringir o fluxo normal de corrente em nível não detectável por sistemas convencionais de proteção de circuitos por sobrecorrente, ocasionando sérios riscos de acidentes ao ambiente, pessoas e animais que podem entrar em contato com redes energizadas rompidas caídas no solo.

[003] As chamadas Faltas de Alta Impedância (FAI) são defeitos incidentes em alimentadores da distribuição aérea onde a amplitude da corrente é reduzida, podendo ficar abaixo dos valores de sensibilização dos elos fusíveis e relés de sobrecorrente. Em um sistema de distribuição aérea, quando um condutor de energia da rede primária entra em contato com o solo, galhos de árvores ou qualquer outra superfície que apresente alta impedância, ou ainda quando ocorrem problemas relacionados a vazamentos de isoladores, cabos caídos sobre cruzetas e isolação de equipamentos com problemas, a restrição gerada no fluxo de corrente não significa que o cabo de energia não esteja energizado, o que pode gerar incêndios quando em contato com a vegetação e, no caso de contato com o solo, apresentar sérios riscos às pessoas, animais, veículos ou qualquer outro objeto que possa entrar em contato com a linha energizada. O risco se estende até mesmo a profissionais das empresas de distribuição encaminhados ao local para verificar o problema, uma vez que diversos dispositivos usuais não são capazes de detectar esse tipo de falha de forma robusta e rápida.

[004] Descargas elétricas que ocorrem próximas aos sistemas de distribuição aérea também podem gerar sérios problemas de segurança, como sobrecargas, desligamentos, rompimentos de cabos de rede, dentre outros. Quando ocorre o rompimento do cabo de distribuição, muitas vezes a linha pode permanecer energizada, o que constitui sérios riscos para o ambiente, pessoas e animais, como os apontados anteriormente. Além disso, a detecção exata do local onde ocorreu a descarga, bem como os problemas ocasionados, não é fácil de ser realizada, sendo necessário o desligamento da linha até a adequada identificação do problema. Isso pode gerar significativos custos à empresa de distribuição e diversos transtornos à população em geral.

[005] A detecção de descargas atmosféricas próximas às redes de distribuição aérea geralmente é feita por meio de equipamentos localizados na própria linha de distribuição, sendo necessária a implementação de diversos dispositivos ao longo da linha para que seja feita a identificação mais precisa do local de ocorrência do problema.

[006] Atualmente, os principais fabricantes mundiais de sistemas de proteção concentram o desenvolvimento de algoritmos para detecção e identificação de FAI não mais na análise da intensidade da corrente de falta, mas sim nas características intrínsecas às formas de onda das correntes de falta. As principais características elétricas sob análise por esses algoritmos são: harmônicas, inter-harmônicas, desequilíbrio e variação de carregamento do sistema de distribuição.

[007] A General Electric (GE), por exemplo, adota os algoritmos desenvolvidos pela Texas A&M University, nos quais a identificação de FAI se concentra na detecção e identificação de arcos elétricos, sendo eles gerados ou não por cabos de energia caídos no chão. Nestes relés digitais, são usados os algoritmos abaixo. • Algoritmo de Energia (Energy Algorithm): a existência de arcos elétricos causa “rajadas” de energia que se espalham por todo o espectro de frequências, sendo estas detectadas em frequências diferentes da fundamental e também nas componentes inter-harmônicas. É analisada a energia presente nas frequências harmônicas pares, ímpares e nas inter- harmônicas médias. Por exemplo, para a frequência fundamental de 60 Hz, são analisadas as frequências de 30, 90, 150, ... , e 750 Hz. Quando o algoritmo detecta uma brusca mudança nos valores de energia e esta variação se sustenta por um período de tempo determinado, o Algoritmo de Energia reporta este evento ao Algoritmo Especialista Detector de Arcos e reinicia a monitoração de uma nova variação. • Algoritmo de Aleatoriedade (Ramdomness Algorithm): este algoritmo compara um meio-ciclo da forma de onda com o ciclo anterior, buscando variações erráticas que indiquem a formação de arco elétrico. Quando um evento é identificado, ele é reportado ao Algoritmo Especialista Detector de Arcos. • Algoritmo Especialista Detector de Arcos (Expert Arc Detector Algorithm): é um sistema especialista que analisa os eventos gerados pelos algoritmos anteriores e, conferindo um determinado grau de confiança a cada um deles (o que é dependente do número de eventos), decide se houve ou não a ocorrência de arcos elétricos. • Algoritmo de Detecção de Eventos de Carga (Load Event Detector Algorithm): este algoritmo examina, fase a fase, a leitura do valor eficaz (RMS) a cada dois ciclos, de cada corrente de fase e também da corrente de neutro, sinalizando os seguintes eventos: sobrecorrente, brusca queda de carga, taxa de variação na carga, evento trifásico importante e disjuntor aberto. A seguir, o Algoritmo de Análise de Carga examina estes sinais. O algoritmo determina então se o arco gerado é, de fato, proveniente de condutores caídos ou entre condutores intactos, inibindo o Algoritmo Especialista Detector de Arcos no caso de o evento ser de sobrecorrente ou disjuntor aberto. • Algoritmo de Análise de Carga (Load Analysis Algorithm): sua função é identificar a diferença entre arcos gerados por condutores caídos ou intactos. Esta identificação é efetuada analisando-se a brusca perda de carga ou uma sobrecorrente que inicia o arco. Quando uma queda de condutor é identificada, o algoritmo procura identificar a fase através da análise da variação da corrente de carga ou da existência de sobrecorrente. • Algoritmo de Extração de Carga (Load Extraction Algorithm): a corrente de carga é subtraída, de tal forma que seja analisada somente a parcela da corrente de neutro referente à falta. Esta informação é transmitida, em seguida, ao Algoritmo de Análise de Padrões de Arcos. • Algoritmo de Análise de Padrões de Arcos (Arc Burst Analysis Algorithm): a corrente de neutro sob falta é correlacionada às tensões de fase. Este dado é utilizado pelo Algoritmo de Análise de Carga se os métodos anteriores não identificarem nenhum tipo de falta. • Algoritmo de Análise Espectral (Spectral Analysis Algorithm): o espectro das componentes inter-harmônicas da corrente de neutro é comparado com o espectro 1/f modelo. Uma alta correlação indica que o evento é de um arco elétrico. • Algoritmo de Identificação de Arcos Suspeitos (Arcing Suspected Identifier Algorithm): a função deste algoritmo é a detecção de arcos esporádicos. Cada evento, individualmente, não gera um alarme, mas seu valor acumulado pode gerar posteriormente um alarme.

[008] Já a ABB (Asea Brown Boveri) adota os algoritmos desenvolvidos pela Lafayette College. Nestes relés digitais, são usadas as três técnicas matemáticas abaixo citadas. • Redes Neurais: A rede neural utilizada é uma rede de duas camadas, sendo que o treinamento foi feito utilizando-se a estratégia de back-propagation com uma curva de aprendizagem adaptativa. O conjunto de dados utilizados para o treinamento da rede neural é resultante dos testes conduzidos na Lafayette College. • Wavelets: é feita a análise de multirresolução dos registros de corrente. O resultado é utilizado na tomada de decisão. Não foi encontrada nenhuma documentação que explique em detalhes o processo utilizado, por se tratar de segredo industrial. • Métodos Estatísticos de Elevada Ordem: são baseados na análise dos espectros de ordem mais elevada “bispectrum” e “trispectrum”, servindo para reduzir a ocorrência de alarmes falsos. O fabricante afirma que, de acordo com os testes conduzidos, a taxa de identificação de FAI é próxima a 100% e que a taxa de eventos falsos gira em torno de 8%.

[009] Outro importante fabricante, a Schweitzer Engineering Laboratories (SEL) utiliza soluções para identificação de FAI simples o suficiente para ser embarcada em seus atuais relés digitais, sem a necessidade de se desenvolver um hardware dedicado a esta função. Em resumo, o algoritmo da SEL opera da seguinte forma: Primeiramente, separam-se as componentes inter-harmônicas das harmônicas. Isto é feito por um filtro denominado SDI (Sum of Differences), que compara continuamente o ciclo atual da corrente com o anterior. O sinal restante é devido ou aos ruídos ou a FAI. O valor é então aplicado a um filtro IIR, que gera um valor médio. Este valor é aplicado a alguns decisores, que definem se houve ou não um evento de geração de arco. O nível de referência dos decisores é obtido de uma função de sintonia adaptativa, que escolhe o patamar de decisão em função do valor médio das inter-harmônicas presentes nos sinais. Esta aprendizagem dá-se de forma contínua, não sendo necessário estabelecer- se um período de aprendizagem. Cada evento (ou seja, a cada vez que o nível de SDI ultrapassa o nível de referência) incrementa dois contadores, um de alarme e um de falta, com pesos que dependem do desvio SDI em relação à referência e também do intervalo de tempo entre dois eventos. A grande diferença do algoritmo da SEL em relação ao da GE é que todas as técnicas de Inteligência Artificial foram substituídas por contadores e comparadores, simplificando significativamente a implementação das funções de proteção.

[0010] A literatura patentária apresenta algumas soluções de dispositivos e métodos para identificação de FAI e de descargas elétricas próximas às redes de distribuição aérea.

[0011] O documento de patente BR 102018071247-0 - MÉTODO E DISPOSITIVO DE DETECÇÃO PARA DETECTAR UMA FALHA DE ALTA IMPEDÂNCIA EM UMA REDE DE FORNECIMENTO DE ENERGIA ELÉTRICA COM UM PONTO NEUTRO ATERRADO apresenta um método para detectar uma falha à terra de alta impedância em uma rede de fornecimento de energia elétrica com um ponto neutro aterrado, no qual um sinal de teste é alimentado com um dispositivo de detecção à rede de fornecimento de energia, em que o sinal de teste tem uma frequência que difere da frequência da rede de fornecimento de energia, sendo que a presença de uma falha à terra de alta impedância é inferida com base em um sinal de medição produzido pelo sinal de teste. Este equipamento foi projetado para identificar apenas FAI, sem a possibilidade de identificação de problemas ocasionados por descargas elétricas.

[0012] O documento de patente US2013050882A1 - HIGH IMPEDANCE FAULT ISOLATION SYSTEM apresenta um sistema para identificação de FAI que utiliza medições de correntes trifásicas para identificar as falhas. Este equipamento não apresenta um método para identificação dos problemas ocasionados por descargas elétricas.

[0013] O documento de patente CN103235241A - THUNDER AND LIGHTNING ELECTROMAGNETIC WAVE DISTRIBUTION MONITORING DEVICE FOR ELECTRIC POWER LINE apresenta um dispositivo para monitorar a distribuição de ondas eletromagnéticas de raios em linhas de distribuição de energia, onde vários sensores de voltagem são instalados em torres ao longo da linha de transmissão e enviam sinais para um conversor A/D conectado a um chip de processamento e a um visor ou osciloscópio. O dispositivo permite a identificação de falhas geradas por descargas elétricas próximas às linhas de distribuição, mas necessita de uma multiplicidade de sensores e não identifica FAI.

[0014] Conforme destacado anteriormente, a detecção de FAI e de falhas geradas por descargas elétricas próximas às linhas de distribuição aérea é indispensável para a segurança das pessoas que transitam próximas a essas linhas, profissionais que atuam nas linhas de distribuição e ao meio ambiente. Ao se observar o estado da técnica, pode-se notar a falta de um dispositivo de uso e construção simples, que seja capaz de identificar tanto uma FAI quanto uma falha originada por descarga elétrica, de forma precisa e eficiente.

[0015] Além dos problemas de segurança supramencionados, a correção dos problemas gerados por FAI e falhas geradas por descargas elétricas próximas às linhas de distribuição aérea envolve o desligamento da linha, gerando prejuízos à distribuidora e transtornos à população em geral, que se vê privada de energia elétrica por significativo tempo, muitas vezes indeterminados.

[0016] Portanto, fica evidente que existe no estado da técnica espaço para o desenvolvimento e aprimoramento de novas tecnologias direcionadas à identificação precisa da ocorrência de FAI e falhas geradas por descargas elétricas próximas aos sistemas de distribuição aérea.

OBJETIVOS DA INVENÇÃO

[0017] O invento descrito nesta patente de invenção consiste de um equipamento para detecção de faltas de alta impedância e descargas atmosféricas em sistemas de distribuição aérea, baseado somente nos sinais trifásicos de tensão medidos na saída da subestação (secundário do transformador de potencial) ou de religadores instalados ao longo da rede de distribuição. Cada um dos esquemas de detecção tem suas particularidades, porém ambos possuem a mesma estrutura de análise: filtragem, detecção do transitório e classificação da falta. O processamento dos dados é realizado em tempo real utilizando algoritmos embarcados (firmware) para detecção dos eventos em sistemas de distribuição de energia elétrica. Dessa forma, através de um único equipamento instalado na saída de subestação, é possível monitorar e identificar FAI e problemas ocasionados por descargas elétricas ao longo da linha de distribuição.

[0018] A presente patente de invenção trata também do método de análise executado pelo dispositivo para a detecção de faltas de alta impedância e descargas atmosféricas em sistemas de distribuição aérea.

[0019] Assim, através do equipamento e método descrito na presente patente de invenção, é possível se realizar a detecção de eventos complexos, como faltas de alta impedância no sistema de distribuição e descargas atmosféricas próximas às redes de distribuição aéreas baseado somente em sinais trifásicos de tensão no TP (Transformador de Potencial) de subestações ou religadores. Nesse sentido, se constitui de um equipamento com dupla função e baixo custo em relação às soluções comerciais disponíveis para detecção de faltas de alta impedância, que não são suficientemente robustas.

DESCRIÇÃO DOS DESENHOS ANEXOS

[0020] A fim de que o presente invento seja plenamente compreendido e levado à prática por qualquer técnico deste setor tecnológico, o mesmo será descrito de forma clara, concisa e suficiente, tendo como base os desenhos anexos, que a ilustram e subsidiam abaixo listados: Figura 1 representa o EQUIPAMENTO PARA DETECÇÃO DE FALTAS DE ALTA IMPEDÂNCIA E DESCARGAS ATMOSFÉRICAS EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO AÉREA instalado em uma saída de subestação. Figura 2 representa os componentes do EQUIPAMENTO PARA DETECÇÃO DE FALTAS DE ALTA IMPEDÂNCIA E DESCARGAS ATMOSFÉRICAS EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO AÉREA. Figura 3 representa as garras para coleta dos sinais de tensão nas fases A, B e C. Figura 4 representa o fluxograma do método para detecção de FAI e descargas elétricas executado pelo equipamento descrito nesta patente de invenção.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO

[0021] Conforme pode ser observado na Figura 1, o EQUIPAMENTO PARA DETECÇÃO DE FALTAS DE ALTA IMPEDÂNCIA E DESCARGAS ATMOSFÉRICAS EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO AÉREA descrito nesta patente de invenção consiste em um equipamento (1) fixo, que deve ser instalado em subestações e religadores, para a detecção de faltas de alta impedância (FAI) e descargas atmosféricas em sistemas de distribuição aérea, sendo capaz de identificar esses tipos de falha ao longo de toda a linha de distribuição. O equipamento (1) possui GPS integrado, não mostrado nas figuras, para realizar o sincronismo de tempo e fontes de alimentação de energia próprias.

[0022] Conforme pode ser observado na Figura 1, que mostra o equipamento (1) instalado em uma saída de subestação, o mesmo possui gabinete (11) metálico ou ABS IP65, que abriga os demais componentes necessários para o funcionamento do equipamento (1), com porta para acesso a parte interna do equipamento (1) e com trilho DIN removível (12) para fixação do equipamento (1) em campo.

[0023] A Figura 2 detalha os componentes internos do equipamento (1), necessários para seu funcionamento. O equipamento (1) é composto por uma entrada IRIG-B elétrica (15) para a sincronização com GPS de tempo, visando sincronizar as amostras e indicar o momento correto em que aconteceu o evento de falha, quatro entradas de tensão (VA, VB, VC e VN) de 69 a 220 Vca, para TPs convencionais, uma porta Ethernet (13) para conectividade com internet possibilitando assim informar o evento ocorrido em tempo real, uma porta serial (14), uma porta SD card (16), uma porta USB (17) e uma entrada de tensão 12V (18), responsáveis pela conectividade (envio de dados para servidor e conexão local por notebook) e gravação de dados (memória de massa). O equipamento possui também suporte aos protocolos HTTP e SSH.

[0024] A Figura 3 mostra as garras (19) para coleta dos sinais de tensão nas fases A, B e C. As garras (19) devem ser colocadas em contato com os fios correspondentes para a coleta.

[0025] A taxa de aquisição das amostras de tensão são de até 2 Msps. Com esta configuração, o equipamento (1) executa o registro de transitórios rápidos de tensão e uso de algoritmos embarcados para detecção de descargas atmosféricas e faltas de alta impedância.

[0026] O método de uso para a detecção de falhas executado pelo equipamento (1) descrito nesta patente de invenção, conforme fluxograma apresentado na Figura 4, consiste nas etapas principais de: a) Filtragem; b) Detecção de Transientes; c) Classificação da Falha; e d) Apresentação do Resultado. O método será detalhado a seguir.

[0027] A filtragem é baseada nas transformações de Park e Wavelet Discreta. O principal objetivo é condensar as tensões trifásicas adquiridas, visando facilitar o processamento do sinal e separar o sinal nas frequência nominal e partes de perturbação para identificação da presença de características das falhas.

[0028] A Detecção de Transientes tem como objetivo detectar inicialmente a eventual ocorrência de eventos. Dessa forma, o bloco de detecção de transientes cumpre este objetivo calculando a energia do coeficiente de detalhe, definindo um limite antes que o evento ocorra, e verificando se ele foi excedido pela varredura do sinal.

[0029] Para a detecção das falhas, o algoritmo utiliza os três sinais de tensão (VA, VB e VC) e realiza os seguintes processos: a) Filtragem a.1) Transformada de Park: componentes no domínio do tempo de um sistema trifásico em um referencial abc, são convertidos nas componentes direto e zero em um referencial rotativo, filtrando o sinal na frequência nominal. a.2) Transformada Wavelet Discreta: processamento de sinal é aplicável na decomposição do sinal em componentes de baixas e altas frequências, respectivamente, coeficientes de aproximação e de detalhe. A Transformada Wavelet Discreta, ou Discrete Wavelet Transform (DWT), permite a análise detalhada das componentes de frequência separadamente de um sinal elétrico, o que é adequado para o estudo das falhas em sistemas elétricos. b) Detecção de Transientes b.1) Cálculo de energia: principal objetivo para realizar o cálculo de energia é visando a melhoria da precisão do processo de detecção. É calculado usando uma configuração de janela móvel para um ciclo da frequência fundamental (no caso, 60 Hz). b.2) Limiar adaptativo: identifica os valores de energia máximo e mínimo dos dois primeiros ciclos de sinal para determinar o limite permitido pelo desvio do valor máximo e taxa de mudança que caracteriza a ocorrência transitória. Este processo é considerado adaptativo porque considera as características e ruído presentes no sinal quando o sistema está operando em estado estacionário. c) Classificação de Falhas: c.1) O evento DA é identificado pela diferença entre os pontos máximos do sinal observados após a ocorrência transitória das componentes direta e zero do sinal. c.2) O evento FAI é identificado quando a energia média do sinal é superior ou igual a 1% da energia de pico do sinal após a ocorrência transitória de componentes direto e zero do sinal. d) Resultado - Como resultado da análise, tem-se o identificador da falha (DA ou FAI) e as 15.360 amostras dos sinais de entrada (VA, VB e VC) para possível validação e comprovação do evento detectado.

[0030] A solução proposta possui aplicação WEB que apresenta a posição georreferenciada de instalação do equipamento na subestação ou religador, o status do equipamento (ligado ou desligado) e os últimos eventos capturados pelo hardware.

[0031] O presente documento tem o intuito de ilustrar o EQUIPAMENTO PARA DETECÇÃO DE FALTAS DE ALTA IMPEDÂNCIA E DESCARGAS ATMOSFÉRICAS EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO AÉREA, tornando compreensíveis as inovações conceituais reveladas nesta solução. Desse modo, as descrições devem ser interpretadas de forma ilustrativa e não limitativa, podendo existir outras formas equivalentes ou análogos de implementação do conceito inventivo inicialmente revelado e que não fujam do espectro de proteção delineado na solução proposta.

Claims (6)

1. EQUIPAMENTO PARA DETECÇÃO DE FALTAS DE ALTA IMPEDÂNCIA E DESCARGAS ATMOSFÉRICAS EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO AÉREA caraterizado por ser composto por gabinete (11) metálico ou ABS IP65 com porta para acesso aos componentes internos, uma entrada IRIG-B elétrica (15) para a sincronização com GPS de tempo integrado, quatro entradas de tensão (VA, VB, VC e VN) de 69 a 220 Vca, para TPs convencionais, uma porta Ethernet (13) para conectividade com internet, uma porta serial (14), uma porta SD card (16), uma porta USB (17), uma entrada de tensão 12V (18), três garras (19) para coleta dos sinais de tensão nas fases A, B e C, e algoritmos embarcados para detecção de descargas atmosféricas e faltas de alta impedância.

2. EQUIPAMENTO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por ser instalado na saída de subestações e/ou religadores.

3. EQUIPAMENTO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por possuir suporte aos protocolos HTTP e SSH.

4. EQUIPAMENTO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por possuir taxa de aquisição das amostras de tensão de até 2 Msps.

5. EQUIPAMENTO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por possuir aplicação WEB para apresentar a posição georreferenciada de instalação do equipamento na subestação ou religador, o status do equipamento (ligado ou desligado) e os últimos eventos capturados pelo hardware.

6. MÉTODO PARA DETECÇÃO DE FALTAS DE ALTA IMPEDÂNCIA E DESCARGAS ATMOSFÉRICAS EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO AÉREA executado pelos algoritmos embarcados no equipamento (1) caracterizado por possuir as etapas de: a) Filtragem: a.1) Transformada de Park: componentes no domínio do tempo de um sistema trifásico em um referencial abc são convertidos nas componentes direto e zero em um referencial rotativo, filtrando o sinal na frequência nominal; a.2) Transformada Wavelet Discreta: processamento de sinal é aplicável na decomposição do sinal em componentes de baixas e altas frequências, respectivamente, coeficientes de aproximação e de detalhe; b) Detecção de Transientes: b.1) Cálculo de energia: visando a melhoria da precisão do processo de detecção, é calculado usando uma configuração de janela móvel para um ciclo da frequência fundamental (no caso, 60 Hz); b.2) Limiar adaptativo: identifica os valores de energia máximo e mínimo dos dois primeiros ciclos de sinal para determinar o limite permitido pelo desvio do valor máximo e taxa de mudança que caracteriza a ocorrência transitória; c) Classificação de Falhas: c.1) O evento DA é identificado pela diferença entre os pontos máximos do sinal observados após a ocorrência transitória das componentes direta e zero do sinal; c.2) O evento FAI é identificado quando a energia média do sinal é superior ou igual a 1% da energia de pico do sinal após a ocorrência transitória de componentes direto e zero do sinal; d) Resultado: como resultado da análise, tem-se o identificador da falha (DA ou FAI) e as 15.360 amostras dos sinais de entrada (VA, VB e VC) para possível validação e comprovação do evento detectado.