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ANÁLISE DA CORRELAÇÃO DE DESLIGAMENTO DE LINHAS AÉREAS
DE TRANSMISSÃO POR DESCARGAS ATMOSFÉRICAS
Thiago de Andrade Saldanha
Projeto de Graduação apresentado ao Curso
de Engenharia Elétrica da Escola Politécnica,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte
dos requisitos necessários à obtenção do título de
Engenheiro.
Orientador: Antonio Carlos Siqueira de Lima
Rio de Janeiro
Setembro de 2018
ANÁLISE DA CORRELAÇÃO DE DESLIGAMENTOS DE LINHAS AÉREAS DE
TRANSMISSÃO POR DESCARGAS ATMOSFÉRICAS
Thiago de Andrade Saldanha
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE
ENGENHARIA ELÉTRICA DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE FEDE-
RAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA
A OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO ELETRICISTA.
Examinado por:
Prof. Antonio Carlos Siqueira de Lima, D. Sc.
Prof. Antonio Lopes de Souza, Ph.D
Ana Cristina de Freitas Marotti, M.Sc.
Daniele Rodrigues Ornelas de Lima, M.Sc.
Antônio Paulo Cardillo Magalhães, D. Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ – BRASIL.
SETEMBRO DE 2018
iii
Saldanha, Thiago de Andrade
Análise da Correlação de Desligamentos de Linhas Aéreas
de Transmissão por Descargas Atmosféricas / Thiago de Andrade
Saldanha. – Rio de Janeiro: UFRJ/ Escola Politécnica, 2018.
XVII, 165 p.: il.; 29,7 cm.
Orientador: Antonio Carlos Siqueira de Lima
Projeto de Graduação – UFRJ/ Escola Politécnica/ Curso de
Engenharia Elétrica, 2018.
Referências Bibliográficas: p. 127.
1. Introdução. 2. Revisão Bibliográfica. 3. Sistemas de De-
tecção de Descargas Atmosféricas. 4. Aplicação de Sistemas de
Detecção de Descargas Atmosféricas no Setor Elétrico 5. Resulta-
dos 6. Conclusão 7. Trabalhos futuros. I. Siqueira de Lima, Antô-
nio Carlos. II. Universidade Federal do Rio de Janeiro. III. Análise
da Correlação de Desligamentos de Linhas Aéreas de Transmissão
por Descargas Atmosféricas
iv
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus por me dar o dom da vida e forças para não desistir
dos meus sonhos.
Faço um agradecimento especial à minha supervisora de estágio em FURNAS, Ana
Cristina Marotti, que além de chefe e amiga sempre presente, foi minha co-orientadora, tor-
nando possível a realização deste trabalho.
Agradeço a Ana Carolina Marotti pela ajuda na revisão e formatação final do texto.
Agradeço a toda equipe da RINDAT, e às equipes de meteorologia e de análise de
proteção de FURNAS pelos esclarecimentos, orientações e informações fornecidas. E aos
pesquisadores: Dr. Kleber Naccarato do INPE, à Dra Rachel Albrecht da USP, e ao meteoro-
logista Marco Jusevicius do SIMEPAR, por todo o material e apoio ao desenvolvimento desse
trabalho.
Agradeço também à empresa HOBECO Sudamericana pelo apoio e esclarecimentos
referentes à tecnologia de sistemas de detecção da empresa VAISALA.
Agradeço aos meus pais Carlos Alberto Saldanha e Maria do Carmo de Andrade,
pois mesmo diante das dificuldades que encontrei para chegar até o fim deste projeto de gra-
duação, sempre estiveram ao meu lado.
Agradeço aos meus familiares por todo apoio, incentivo e confiaça em mim, em espe-
cial aos meus tios Georgia Saldanha e Claudio Souza e aos meus queridos primos Julia e Ví-
tor que sempre se mostraram presentes.
Não posso deixar de citar os bons amigos que fiz durante a Faculdade: Christiana Cou-
to, Érika Santos, Jéssica Bezerra, Larissa Verlaine, Leonardo Menezes, Victor Campos e tan-
tos outros que não só ajudei, mas me ajudaram a terminar esse curso.
Agradeço a minha namorada e companheira Fabiana Oliveira por to-
do carinho, suporte e paciência durante a elaboração deste trabalho.
v
Aos fieis amigos que a vida me proporcionou: João Vidal, David Goes, Leandro Ne-
mer, Filipe Casal, Bruno Pompeo, Glaucia Medeiros, Gabriel Carvalho, Jair Felipe, Jonas
Amaro, Raphael Barcelos, Manuela Sena, Laura Rabelo que nunca duvidaram do meu poten-
cial e estiveram ao meu lado em todos os momentos.
Por fim, agradeço ao professor Antonio Carlos Siqueira de Lima por ter aceitado me
orientar nessa etapa final da minha graduação.
vi
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte
dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro Eletricista.
ANÁLISE DA CORRELAÇÃO DE DESLIGAMENTOS DE LINHAS DE TRANS-
MISSÃO POR DESCARGAS ATMOSFÉRICAS
Thiago de Andrade Saldanha
Setembro/2018
Orientador: Antonio Carlos Siqueira de Lima
Curso: Engenharia Elétrica
Este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia para a análise de desliga-
mentos de linhas de transmissão utilizando sistemas de detecção, tratando especificamente das
ocorrências causadas por descargas atmosféricas. Para tanto, primeiramente serão caracteriza-
dos os fenômenos físicos associados à formação dos raios, e apresentadas as redes de detecção
de descargas atmosféricas atualmente existentes e em operação no Brasil, indicando a tecno-
logia correspondente, suas características, constituição, suas aplicações e importância de utili-
zação no sistema elétrico. Em seguida, serão mostrados resultados de estudos de investigação
de causas de desligamentos de linhas de transmissão de uma concessionária de transmissão de
energia elétrica utilizando medições reais obtidas através de sistemas de proteção e de siste-
mas de detecção de descargas atmosféricas.
Palavras Chave: Descargas Atmosféricas, Sistema Elétrico, Linhas de Transmissão, Desliga-
mentos, Sistema de Proteção, Sistemas de Detecção.
vii
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the
requirements for the degree of Engineer.
ANALYSIS OF CORRELATION OF TRANSMISSION LINES SHUTDOWN BY CLOUD-
TO-GROUND LIGHTNING
Thiago de Andrade Saldanha
September/2018
Advisor: Antonio Carlos Siqueira de Lima
Course: Electrical Engineering
This work has for objective to present a methodology for analysis of Transmission
Line Shutdown using detection systems, specifically treating of the occurrences caused by
cloud-to-ground lightning. For this purpose, initially will be characterized the physical phe-
nomena associated to the formation of lightning, and presented the Lightning Location Sys-
tems in operation in Brazil, indicating the corresponding technology, their characteristics,
constitution, their applications and importance for the electrical systems. Then, will be shown
results of investigation studies of cause of Transmission Line Shutdown of electric power
transmission dealership using real measurements obtained through protection systems and
Cloud-to-ground detection systems.
Keywords: Cloud-to-Ground Lightning, Electrical Systems, Transmission Lines, Shutdowns,
Power Systems protection, Lightning Location Systems.
viii
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................................ 1
1.1 MOTIVAÇÃO ........................................................................................................................... 1
1.2 OBJETIVO ................................................................................................................................ 2
1.3 ESTRUTURA DO TRABALHO ............................................................................................. 2
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA .................................................................................................... 3
2.1 MODELOS FÍSICOS E FENÔMENOS ELÉTRICOS DURANTE UMA
TEMPESTADE ............................................................................................................................... 3
2.1.1 CONVECÇÃO ........................................................................................................................ 3
2.1.2 PRECIPITAÇÃO ................................................................................................................... 5
2.1.3 MODELO TRIPOLAR .......................................................................................................... 7
2.2 TIPOS DE RAIO ....................................................................................................................... 9
2.3 FORMAÇÃO DOS RAIOS .................................................................................................... 11
2.3.1 AVALANCHE DE ELÉTRONS ......................................................................................... 11
2.3.2 FORMAÇÃO DE RAIOS NA ATMOSFERA .................................................................. 13
2.4 SISTEMAS DE DETECÇÃO DE RAIOS ............................................................................ 21
2.4.1 LF (LOW-FREQUENCY) ................................................................................................... 22
2.4.2 VLF (VERY LOW FREQUENCY) .................................................................................... 22
2.4.3 VHF (VERY HIGH FREQUENCY) .................................................................................. 23
ix
2.4.4 SISTEMAS ÓPTICOS ......................................................................................................... 24
3 SISTEMAS DE DETECÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS .................................. 27
3.1 TECNOLOGIAS EMPREGADAS ........................................................................................ 27
3.1.1 TECNOLOGIA MDF .......................................................................................................... 27
3.1.2 TECNOLOGIA TOA ........................................................................................................... 28
3.1.3 TECNOLOGIA TOA+MDF ............................................................................................... 29
3.1.4 TECNOLOGIAS EMPREGADAS EM DETECÇÃO POR SATÉLITE ....................... 30
3.2 REDES DE DETECÇÃO NO CENÁRIO MUNDIAL ........................................................ 31
3.3 REDES DE DETECÇÃO NO BRASIL ................................................................................ 34
3.3.1 DETECÇÃO VIA SATÉLITE (GLM) ............................................................................... 34
3.3.2 STARNET ............................................................................................................................. 37
3.3.3 WWLLN ................................................................................................................................ 38
3.3.4 GLD360 ................................................................................................................................. 40
3.3.5 BRASILDAT......................................................................................................................... 42
3.3.6 RINDAT ................................................................................................................................ 44
4 APLICAÇÕES DE SISTEMAS DE DETECÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS
NO SISTEMA ELÉTRICO .......................................................................................................... 52
4.1 MOTIVAÇÃO ......................................................................................................................... 52
4.2 INCIDÊNCIA DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS EM LINHAS DE
TRANSMISSÃO............................................................................................................................ 53
4.2.1 CONSIDERAÇÕES IMPORTANTES .............................................................................. 53
x
4.2.2 DESLIGAMENTOS DE LINHAS DE TRANSMISSÃO DEVIDO A DESCARGAS
ATMOSFÉRICAS DIRETAS – FUNDAMENTOS TEÓRICOS ............................................ 54
4.3 BENEFÍCIOS DOS SISTEMAS DE DETECÇÃO PARA O SETOR ELÉTRICO ......... 62
4.3.1 MAIOR PRECISÃO NA CLASSIFICAÇÃO DAS CAUSAS DOS
DESLIGAMENTOS DE LINHAS DE TRANSMISSÃO ................................................... 63
4.3.2 AS CONCESSIONÁRIAS DE ENERGIA ELÉTRICA PODEM OBTER
SUBSÍDIOS PARA ISENÇÕES DE EVENTUAIS PENALIDADES E DESCONTOS DE
RECEITAS NOS ATIVOS DE TRANSMISSÃO ............................................................... 63
4.3.3 MONITORAMENTO METEOROLÓGICO EM TEMPO REAL (ALERTA
ANTECIPADO AOS ÓRGÃOS DE OPERAÇÃO) ............................................................ 64
4.3.4 MELHORIA DE DESEMPENHO DE LINHAS DE TRANSMISSÃO ................... 66
4.3.5 SUBSÍDIOS AOS ÓRGÃOS DE PROJETO .............................................................. 70
5 RESULTADOS ........................................................................................................................... 74
5.1 SISTEMAS DE TRANSMISSÃO DE FURNAS .................................................................. 74
5.2 ANÁLISE DO DESLIGAMENTO DE LINHAS DE TRANSMISSÃO POR
DESCARGAS ATMOSFÉRICAS ............................................................................................... 75
5.2.1 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA 3: LINHA DE 345 KV ADRIANÓPOLIS –
ITUTINGA C2 EM 05/01/2017 .................................................................................................... 82
5.2.1.1 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES OBTIDAS PELO SISTEMA DE PROTEÇÃO ..... 82
5.2.1.2 INFORMAÇÕES DE CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS POR MEIO DE
IMAGENS DO SATÉLITE GOES .............................................................................................. 84
5.2.1.3 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES FORNECIDAS PELO SISTEMA DE
DETECÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS RINDAT ................................................ 85
xi
5.2.2 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA 13: LINHA DE 345 KV ADRIANÓPOLIS –
ITUTINGA C2 EM 24/02/2017 .................................................................................................... 88
5.2.2.1 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES OBTIDAS PELO SISTEMA DE PROTEÇÃO ..... 88
5.2.2.2 INFORMAÇÕES DE CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS POR MEIO DE
IMAGENS DO SATÉLITE GOES .............................................................................................. 90
5.2.2.3 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES FORNECIDAS PELO SISTEMA DE
DETECÇÃO DE DESCARGAS ATMOFÉRICAS RINDAT .................................................. 91
5.2.3 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA 42: LINHA DE 345 KV ADRIANÓPOLIS –
JACAREPAGUÁ C1 EM 15/02/2018 .......................................................................................... 95
5.2.3.1 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES OBTIDAS PELO SISTEMA DE PROTEÇÃO ..... 95
5.2.3.2 INFORMAÇÕES DE CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS POR MEIO DE
IMAGENS DO SATÉLITE GOES .............................................................................................. 97
5.2.3.3 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES FORNECIDAS PELO SISTEMA DE
DETECÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS ................................................................. 98
5.2.4 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA 45: LINHA DE 345 KV BARRO BRANCO – OURO
PRETO C1 EM 03/03/2018 ......................................................................................................... 100
5.2.4.1 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES OBTIDAS PELO SISTEMA DE PROTEÇÃO ... 100
5.2.4.2 INFORMAÇÕES DE CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS POR MEIO DE
IMAGENS DO SATÉLITE GOES ............................................................................................ 104
5.2.4.3 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES FORNECIDAS PELO SISTEMA DE
DETECÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS RINDAT .............................................. 104
5.3 CASOS EXEMPLOS DE ROMPIMENTO DE CABOS OPGW EM LINHAS DE
TRANSMISSÃO POR INCIDÊNCIA DIRETA DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS .... 108
xii
5.3.1 EVENTO NA LINHA DE 345 KV MARIMBONDO – PORTO COLÔMBIA (LT
MRCL) ......................................................................................................................................... 108
5.3.2 EVENTO NA LINHA DE 750 KV ITABERÁ – TIJUCO PRETO (LT IATP 3) ........ 112
5.4 UTILIZAÇÃO DA REDE GLOBAL GLD360 NA ANÁLISE DE DESLIGAMENTOS
DE LINHAS DE TRANSMISSÃO ............................................................................................ 116
5.4.1 DADOS E METODOLOGIA APLICADA ...................................................................... 117
5.4.2 RESULTADOS ................................................................................................................... 119
5.4.3 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................ 121
6 CONCLUSÕES ........................................................................................................................ 123
7 TRABALHOS FUTUROS ....................................................................................................... 125
8 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................... 127
ANEXO A: MAPA DO SISTEMA DE TRANSMISSÃO DE FURNAS................................ 133
ANEXO B: PLANILHA DE OCORRÊNCIAS DE DESLIGAMENTOS POR DESCARGA
ATMOSFÉRICA ......................................................................................................................... 134
ANEXO C: RELATÓRIOS DE PERTURBAÇÕES DO SISTEMA FURNAS .................... 135
1
1 INTRODUÇÃO
1.1 MOTIVAÇÃO
Com a evolução dos sistemas elétricos de potência e devido a uma demanda cada vez
maior pelo consumo de energia elétrica, tem se tornado cada vez mais importante o estudo de
perturbações destes sistemas. Isso porque diversos fatores podem causar falhas no funciona-
mento dos sistemas elétricos de potência, produzindo assim as chamadas perturbações no sis-
tema elétrico, sendo que tais perturbações podem ser ocasionadas por fatores das mais diver-
sas origens, como falha humana, incêndios, rajadas de ventos e descargas atmosféricas, as
quais podem gerar as chamadas condições anormais de operação, que acarretam situações
indesejadas nos circuitos elétricos, tais como os curto-circuitos, restrições operativas de equi-
pamentos, variações em excesso na tensão da rede elétrica, dentre outros fatores [1].
As altas tensões e grandes correntes de pico associadas com as descargas atmosféricas
nuvem-solo que atingem às linhas de transmissão podem causar problemas e até danificar os
sistemas de proteção e o isolamento de equipamentos, provocando interrupção da transmissão
de energia elétrica por um tempo indesejado, gerando assim grandes desafios para os operado-
res dos sistemas elétricos em todo território nacional.
O estudo em tempo real e por meio de dados históricos obtidos pelos chamados sis-
temas de detecção de raios (LLS – Lightning Location Systems) são uma das formas usadas
para obtermos informações que sejam compatíveis com as falhas no sistema elétrico, fazendo
com que seja possível descobrirmos se a causa de um dado desligamento forçado da linha de
transmissão ocorreu devido a uma descarga atmosférica.
Dados obtidos pelos LLS, onde as informações de local e hora são fornecidas, nos
permitem achar uma relação entre as falhas, de modo que possamos averiguar de modo preci-
so se uma dada falha na linha de transmissão foi causada por um raio. Uma correlação positi-
va pode permitir com que o operador de uma dada concessionária de energia elétrica possa
justificar que não houve falha do operador do sistema elétrico.
Uma vez que uma linha de transmissão ou algum equipamento do sistema de transmis-
são fica desligado por um tempo superior a 3 minutos, não desempenhando seu papel corre-
2
tamente, a concessionária responsável é penalizada, segundo resoluções normativas da ANE-
EL [2].
1.2 OBJETIVO
O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia para análise de falhas no Sis-
tema Elétrico Brasileiro, contemplando a identificação das causas do desligamento de linhas
de transmissão, através da correlação temporal e espacial de informações provenientes do
Sitema de Proteção e de Sistemas de Detecção de Descargas Atmosféricas, tendo em vista que
os raios são responsáveis por um grande número de desligamenstos de linhas no setor elétrico.
Para tanto, serão apresentados exemplos reais de ocorrências no sistema de transmissão da
concessionária Furnas Centrais Elétricas.
1.3 ESTRUTURA DO TRABALHO
O presente trabalho está estruturado em sete capítulos. O capítulo 1, Introdução, indica
o seu objetivo e sua estrutura de apresentação. O capítulo 2, Revisão Bibliográfica, apresenta
os conceitos físicos referentes a descargas atmosféricas e as teorias envolvidas nos sistemas
de detecção de raios. O capítulo 3, Sistemas de Detecção de Descargas Atmosféricas, se cons-
titui na apresentação, caracterização e aplicabilidade das diferentes redes de detecção de des-
cargas atmosféricas atualmente existentes. O capítulo 4, Aplicação de Sistemas de Detecção
de Descargas Atmosféricas no Sistema Elétrico, foca na importância da aplicação dos siste-
mas de detecção de descargas atmosféricas no setor elétrico, caracterizando a importância de
ser estudado o tema, mais especificamente no Sistema de Transmissão da concessionária de
energia elétrica, Furnas Centrais Elétricas, considerando as redes de detecção utilizadas por
essa empresa. O capítulo 5, Resultados, apresenta os resultados recentes da aplicação de redes
de detecção de descargas atmosféricas de superfície na identificação das causas de falhas e
desligamentos em linhas de transmissão da concessionária Furnas Centrais Elétricas. O capí-
tulo 6, Conclusões, mostra as conclusões obtidas das análises dos resultados apresentados no
capítulo 5. E por fim, o capítulo 7, Trabalhos Futuros, apresenta sugestões para eventuais tra-
balhos futuros.
3
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Iniciaremos essa monografia com uma revisão bibliográfica de como as descargas elé-
tricas são formadas na atmosfera terrestre e suas diferentes formas de propagação no ar. Para
isso serão revisadas algumas das principais teorias envolvidas na sua modelagem.
2.1 MODELOS FÍSICOS E FENÔMENOS ELÉTRICOS DURANTE UMA TEMPESTA-
DE
As tempestades são caracterizadas por nuvens com grande extensão vertical, chamadas
cumulonimbus (Cbs), devido à presença de acentuadas correntes ascendentes e descendentes
de ar em seu interior. Associadas a estas nuvens de tempestades, frequentemente, observam-se
fenômenos tais quais precipitação intensa, rajadas e ventos fortes, descargas atmosféricas e
até tornados. É importante destacar que as descargas atmosféricas (objeto deste estudo) só
ocorrem na presença destas nuvens de tempestade.
No que diz respeito ao estudo de Descargas Atmosféricas, deve-se, antes de tudo,
compreender quais fenômenos físicos ocorrem durante uma tempestade de raios. Para isso,
existem alguns modelos para explicar este fenômeno. São eles:
Convecção;
Precipitação, e
Tripolo.
Muito embora a primeira e a segunda hipótese já tenham caído em desuso, ainda
são consideradas importantes, pois servem para explicar alguns dos fenômenos da teoria
tripolar, que é o modelo mais atual no que diz respeito à teoria de eletrificação de nuvens.
2.1.1 CONVECÇÃO
A hipótese de carregamento por convecção foi formulada por Gaston Grenet, da Uni-
versidade de Paris em 1947 e por Bernard Vonnegut da universidade de Nova York, em 1953.
Tal modelo propõe que as correntes ascendentes, isto é, ventos verticais no interior da nuvem
transportam íons livres positivos até o topo da nuvem. Estas cargas positivas, por sua vez,
atraem íons “livres” negativos, o que acarreta a formação de uma blindagem e, posteriormente
4
faz com que as correntes descendentes desloquem as cargas negativas para baixo, como ilus-
tra a Figura 2.1.
Figura 2.1 – Modelo de convecção [4]
Basicamente, pode ser feita uma analogia deste modelo com o Gerador de Van der
Graaf, mostrado na Figura 2.2, que transporta cargas positivas ou negativas por meio de uma
esteira de borracha do terminal de mais baixa para o terminal de mais alta tensão.
5
Figura 2.2 – Exemplo do gerador de Van der Graaf [5]
Além disso, para a atmosfera, este modelo de polarização propõe duas fontes externas
de íons livres, sendo elas:
A Primeira fonte está relacionada aos raios cósmicos que ionizam as moléculas de ar
na região acima da nuvem, as quais realizam a separação das cargas positivas e negativas [4].
A Segunda fonte é decorrente da forte influência do campo elétrico sobre objetos pon-
tiagudos que estão distribuídos sobre a superfície terrestre, os quais produzem as chamadas
“descargas de corona” de íons positivos, ou até mesmo devido ao decaimento radioativo dos
materiais [4].
Com isso, pode-se dizer que à medida que íons positivos são levados para a parte su-
perior da nuvem eles atraem os íons negativos formados por raios cósmicos acima da nuvem.
Portanto, os íons negativos acabam entrando na nuvem e se agregam às partículas lá presen-
tes. E, devido as correntes descendentes no interior da nuvem, estas correntes carregam cargas
elétricas negativas para a parte inferior da nuvem, configuração esta que consiste no chamado
“dipolo positivo” [4].
2.1.2 PRECIPITAÇÃO
Esta hipótese foi formulada primeiramente pelos físicos alemães Julius Elster e Hans
Friederich Geitel em 1885, e sugere que a gravidade induz o movimento descendente das go-
tas de chuva que são mais pesadas (granizo e partículas de gelo como graupel) e, como conse-
quência, elas colidem com partículas menores de água e gelo que estão suspensas ou com
movimentos descendentes menores, o que acarreta uma transferência de cargas positivas para
as partículas menores e de cargas negativas para as partículas mais pesadas, conforme mos-
trado na Figura 2.3 [4].
6
Figura 2.3 – Modelo de precipitação [4]
Assim, por meio do princípio da conservação de cargas elétricas, as cargas positivas
são transferidas para as gotículas de água e cristais de gelo suspensos no ar [4].
Porém, para que isto funcione, é necessário um campo elétrico na atmosfera, de modo
que os hidrometeoros (gotas d’agua, granizo, graupel) sejam polarizados. O mecanismo de
captura de íons serve para explicar como as partículas ficam carregadas positiva e negativa-
mente. Este mecanismo sugere que os hidrometeoros ao precipitarem se tornam polarizados
devido à ação do campo elétrico, como mostra a Figura 2.4 [4].
Figura 2.4 – Processo de eletrização devido à colisão entre as partículas dentro de uma nuvem [4]
Para que o mecanismo de precipitação seja válido, é admitido que os íons que se mo-
vem devido à ação do campo elétrico possuam velocidade menor que a velocidade de queda
dos hidrometeoros. Se a velocidade dos íons for superior à velocidade dos hidrometeoros,
somente íons de uma única polaridade seriam capturados, sendo os outros repelidos, o que
levaria a uma redução da carga líquida ou até mesmo uma neutralização de cargas. Porém, o
que acontece na verdade, é que quando existem quantidades iguais de íons positivos e negati-
7
vos presentes, a polarização dos hidrometeoros pode ocorrer de forma preferencial, sendo que
esta preferência varia de acordo com as diferentes regiões em que essas se encontram no inte-
rior da tempestade [4].
Muito embora, conforme mencionado anteriormente, as teorias da convecção e da pre-
cipitação já não estejam mais em uso, elas servem de base para explicar alguns dos processos
envolvidos na teoria mais atual (Teoria Tripolar), tal como a chamada captura de íons, que
mostra como realmente a nuvem fica polarizada [6].
2.1.3 MODELO TRIPOLAR
O modelo de Tripolar ou de Tripolo é o mais atual quando o assunto é o estudo de
formação de descargas atmosféricas em nuvens de tempestades. Neste modelo, é levada em
consideração a existência de três centros de carga, como mostra a Figura 2.5.
O primeiro situado na parte superior da nuvem e se estendendo até o topo desta, estan-
do positivamente carregado;
Um localizado no interior da nuvem, onde a temperatura é próxima de -10ºC, carrega-
do negativamente;
E um terceiro menor, polarizado positivamente, na parte inferior da nuvem.
Figura 2.5 – Modelo tripolar [7]
8
Além destes centros de cargas, como mostra a Figura 2.6, há finas camadas de cargas
que são formadas por meio da chamada captura de íons da atmosfera pela nuvem [4], sendo
que estas constituem as chamadas “camadas de blindagem”, conforme mencionado em [8].
No estágio de amadurecimento de uma tempestade conforme ilustrado na Figura 2.6,
um fluxo de cargas no sentido ascendente é estabelecido no interior da nuvem.
Figura 2.6 – Estrutura elétrica de uma nuvem de tempestade com base no modelo tripolar, baseado em
[8]
Contudo, no estágio de precipitação, a parte inferior da nuvem polarizada positiva-
mente precipita, expulsando, por meio de correntes descendentes de alta intensidade, as cargas
positivas para fora da nuvem [8].
Entretanto, estudos recentes mostram que a distribuição de cargas no interior das nu-
vens das tempestades é muito mais complexa que o modelo em questão. Em geral, as nuvens
apresentam múltiplas camadas de cargas positivas e negativas dispostas de forma horizontal e
que dependem da altitude em que se encontram como ilustra a Figura 2.7. Nesse tipo de estru-
tura, que é conhecida como “Multipolar” existem regiões de correntes de cargas ascendentes,
as quais possuem seus centros de cargas em alturas que aumentam à medida que a velocidade
dos íons livres aumenta, e chegam a apresentar em sua formação até seis centros de cargas
[8].
9
Figura 2.7 – Exemplo de Nuvem com Múltiplas Camadas [9]
Até o momento, foi mostrado como ocorre o processo de carregamento das nuvens.
Contudo, nosso interesse é nas Descargas Atmosféricas e seu processo de formação. Durante
a etapa de carregamento da nuvem, um campo elétrico é estabelecido dentro desta e conforme
este campo vai aumentando em intensidade, aumentam-se assim as chances de ocorrer à rup-
tura da rigidez dielétrica do ar. Quando tal ruptura ocorre, os raios se iniciam.
2.2 TIPOS DE RAIO
Na atmosfera terrestre, os tipos de raios mais comuns são:
● Nuvem-terra ou Nuvem-solo (CG - Cloud-to-Ground);
● Em Nuvem (IC - Intra-Cloud), e
● Entre Nuvens (CC - Inter-Clouds).
Sendo que os raios do tipo Nuvem-Terra (CG) são os mais perigosos. Porém os raios
do tipo CG são muito menos numerosos que os raios IC e CC, cerca de 70% do total de raios
são do tipo intra ou inter-nuvens, as Figuras 2.8, 2.9 e 2.10 ilustram os três tipos de raios [10].
10
Figura 2.8 - Diferentes Tipos de Raios Existentes [11]
Figura 2.9 - Exemplo de Raios Nuvem-Terra [12]
11
Figura 2.10 - Exemplo de raios intra-nuvem [13]
2.3 FORMAÇÃO DOS RAIOS
2.3.1 AVALANCHE DE ELÉTRONS
Ao estudar os processos de formação das descargas atmosféricas, deve-se fazer um es-
tudo preliminar de como ocorre o aumento da condutividade do ar.
Devido a ionização do ar por conta dos chamados raios cósmicos (partículas e radia-
ções que chegam à terra oriundas do espaço) e pela ação de gases radioativos gerados pela
superfície terrestre, estima-se que na troposfera, região onde são formadas as tempestades, à
cada 1 cm³ de ar contém 10 elétrons livres [14].
Em geral, o ar é um bom isolante elétrico enquanto o campo elétrico na atmosfera for
inferior a 63.10 /V m em condições atmosféricas padrão (0ºC e 1 atm). Quando o campo elé-
trico ultrapassa esse valor crítico ( 63.10 /V m ), o ar se torna um condutor considerado media-
no, tornando possível a movimentação de correntes elétricas na atmosfera [14].
Os elétrons livres que estão no ar ficam livres por curtos intervalos de tempo (alguns
nano-segundos). Com isso, devido à ação de campos elétricos maiores que um valor crítico,
ocorre uma movimentação de íons presentes na atmosfera e à medida que estes são acelerados
eles ganham energia e, com isso, ocorrem colisões entre átomos e moléculas, elétrons livres e
12
átomos e entre elétrons livres e moléculas e, assim, parte da energia dos elétrons livres são
transferidas para as outras partículas presentes. Se o campo elétrico da atmosfera for mantido
constante, as infinitas colisões começam a energizar as partículas, de modo que, uma vez com
um alto conteúdo de energia acumulada, átomos e moléculas começam a ejetar elétrons das
suas camadas mais externas de modo simultâneo às colisões, fazendo com que elétrons livres
surjam, seguindo um padrão geométrico, conforme ilustrado nas Figuras 2.11 e 2.12. Sendo
tal fenômeno denominado “Avalanche de elétrons” [14].
Figura 2.11 - Modelo simplificado de como ocorre uma avalanche de elétrons [4]
Figura 2.12 – Formação de uma avalanche de elétrons [14]
13
2.3.2 FORMAÇÃO DE RAIOS NA ATMOSFERA
A teoria da convecção mostra que, durante uma atmosfera estável, existe um elevado
número de cargas positivas encontradas na atmosfera, conforme mostra a Figura 2.13.
Figura 2.13 – Distribuição de cargas na atmosfera em condições de campo elétrico em atmosfera estável
[15]
Segundo a teoria da convecção, devido ao campo elétrico presente na atmosfera duran-
te a fase inicial da formação da nuvem (etapa cúmulos) ocorre à formação de um fluxo ascen-
dente de íons positivos provenientes das proximidades do solo. Com isso, estas cargas positi-
vas se ligam as partículas que já estão presentes na base da nuvem, o que faz com que as par-
tículas carregadas negativamente oriundas das vizinhanças da nuvem sejam atraídas para o
topo da nuvem, formando assim uma camada de cargas negativas, conforme mostra a Figura
2.14 [15].
Figura 2.14 – Segunda etapa do processo de eletrificação da nuvem [15]
14
Conforme mostram as Figuras 2.15 e 2.16, são mostrados como ocorrem os fenôme-
nos da convecção e de transporte de cargas pelas correntes ascendentes e descendentes, duran-
te as fases seguintes da vida da nuvem: maturação e dissipação (quando começa a ocorrer a
precipitação), respectivamente.
Figura 2.15 – Movimentação de cargas na nuvem ao longo do processo convectivo [15]
Figura 2.16 – Processo de Liberação de Cargas do Solo por Dispersão Corona [15]
15
Já no processo indução de cargas (semelhante à indução eletrostática), a existência de
um campo elétrico em condições de tempo bom, faz com que as partículas formadas na preci-
pitação sejam carregadas com cargas de sinais opostos. Tal fenômeno ocorre da mesma ma-
neira como ocorre na indução eletrostática com esferas e corpos carregados.
O campo elétrico gerado em condições climáticas de instabilidade neutra, o qual apon-
ta para o solo, induz quantidades iguais de carga positiva e negativa nas diferentes partículas
geradas por precipitação. Isso porque, as partículas estão se movimentando em direções dife-
rentes ou com diferentes velocidades, o que acarreta em colisões entre as mesmas. Durante
essas colisões, parte da carga induzida em cada partícula é neutralizada, fazendo com que
estas após as colisões possuam excesso de cargas positivas ou negativas, conforme mostrado
na Figura 2.17.
Figura 2.17 – Diagrama esquemático do processo de carregamento das partículas na atmosfera [15]
Existe uma variedade de tipos de partículas que podem colidir. Quando duas gotículas
de água colidem, elas em geral ficam unidas. Caso haja apenas uma colisão, não haverá neu-
tralização de cargas, visto que não há cargas induzidas devido à neutralização de parte da car-
ga de cada gota. Deste modo, a colisão entre duas partículas de água não irá gerar uma sepa-
ração de cargas [15].
Caso a colisão ocorra entre duas partículas de gelo, neste tipo de colisão as partículas
de gelo não neutralizam muita carga, uma vez que tais partículas não ficam em contato por
16
muito tempo, e também porque a carga não flui com tanta facilidade através do gelo quanto
ocorre através da água [15].
Se a colisão ocorrer entre partículas de gelo e partículas de água, estas partículas se
unem, formando o granizo mole (Graupel) onde parte das cargas é neutralizada. Porém, como
as partículas possuem diferentes dimensões, estas acabam adquirindo cargas de magnitudes e
sinais diferentes. Contudo, é comprovado que o processo de indução puro de cargas elétricas
não é forte o suficiente para gerar um campo elétrico em condições de tempo bom e, com isso,
criar uma tempestade de raios [15].
Para uma explicação mais viável do processo de formação das tempestades, existe um
processo chamado de não indutivo, o qual não requer a existência de um campo elétrico já
formado. No interior da nuvem, quando o granizo mole (Graupel) colide com cristais de neve
em meio a partículas de agua em estado metaestável, dependendo da temperatura que as gotí-
culas de água se encontram, o Graupel pode ser carregado tanto positivamente quanto negati-
vamente enquanto que o cristal fica com carga de sinal oposto ao do Graupel [15].
Em temperaturas inferiores à -15ºC, o granizo fica carregado negativamente e as partí-
culas menores positivamente. Os diferentes tamanhos e velocidades destes dois tipos de partí-
culas fazem com que estas se separem verticalmente no interior da nuvem após a colisão. O
graupel carregado negativamente tende a se acumular no meio da nuvem e o cristal menor é
movido para as regiões mais altas da nuvem através das correntes ascendentes. Em temperatu-
ras superiores à -15ºC, estas polaridades de carregamento invertem-se, sendo que, esta tempe-
ratura de reversão de carga pode variar também dependendo do conteúdo de água líquida da
nuvem. A Figura 2.18 explica de forma esquemática como são formados os centros de carga
em uma tempestade [15].
17
Figura 2.18 – Esquema do processo não indutivo de cargas [15]
A Figura 2.18 mostra por meio das etapas A, B e C como esse processo explica a exis-
tência dos três principais centros de carga em uma tempestade. Onde A e C são os centros de
carga positiva superior e inferior, respectivamente, e B é o centro principal de cargas negati-
vas.
Grande parte das tempestades possui distribuição de carga dipolar (ou tripolar), con-
forme mostra a Figura 2.19. Segundo estudos do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espa-
ciais) e da RINDAT (Rede Integrada Nacional de Detecção de Descargas Atmosféricas),
grande parte das descargas atmosféricas que atingem o solo são as que fazem um transporte
de cargas negativas. Em termos percentuais, 10% do total de descargas transportam cargas
positivas e também é comprovado que as descargas positivas possuem picos de correntes ele-
vadas, podendo atingir valores de até 300 kA, que são muito maiores que as descargas negati-
vas, que possuem picos de corrente em média de 10kA [14].
18
Figura 2.19 – Distribuição de cargas em uma tempestade [15]
Ao observar a Figura 2.19, são mostrados os esquemas de distribuição de descargas
positivas e negativas, à esquerda é apresentado como se comportaram as descargas positivas
estudadas em regiões de planícies dos Estados Unidos [15].
Nos parágrafos anteriores, foi visto como ocorre o processo de eletrificação da nuvem,
que nada mais é do que a primeira etapa do processo de formação dos raios. Na sequência
será apresentada a descrição de como os raios realmente ocorrem.
Conforme mencionado anteriormente, existem três tipos de raios. Contudo, os raios in-
tra e inter-nuvem (Intra/Inter-cloud – IC) não são o foco principal deste estudo.
O que tem como base o nosso estudo, são as chamadas descargas nuvem-solo (NS ou
CG – cloud-to-ground). Existem também as chamadas descargas ascendentes, que nada mais
são do que aquelas descargas que partem do solo e vão para a nuvem. Conforme foi mencio-
nado anteriormente, a maioria das descargas nuvem-solo é carregada negativamente, ou seja,
transportam cargas negativas da nuvem para o solo.
A maioria das descargas nuvem-solo começa com um processo de ruptura prévia do
isolamento do ar (ou ruptura do dielétrico). Em que um dos centros de carga, que estão na
região mais baixa da nuvem, também estão envolvidos nesse tipo de descarga. Ao olhar a Fi-
gura 2.20, tem-se um exemplo de descarga nuvem-solo [16].
19
Figura 2.20 – Descarga nuvem-solo [15]
Sobre a formação dos raios, estes em sua essência se iniciam com uma descarga prévia
ainda dentro da nuvem e que envolve a região central da nuvem, que contém tanto regiões
com concentração de cargas negativas quanto positivas, sendo estas situadas próximas à base
da nuvem. A partir daí, uma descarga elétrica contendo somente cargas negativas é formada.
Sendo que tal descarga começa a se mover para o solo, tal descarga é o chamado raio-líder
escalonado. Esse raio é chamado de “escalonado”, pois ele avança em etapas, sendo que cada
etapa ou passo de movimento do raio é de cerca de 50 metros [15].
Cada etapa de propagação do raio tem uma duração muito curta, durando menos de 1
microssegundo cada, e produzem os clarões luminosos popularmente chamados de relâmpa-
gos. Fazendo uso da física básica, como cada passo de 50 metros do líder-escalonado é per-
corrido em poucos milissegundos obtém-se uma velocidade média de propagação do raio que
é da ordem de 810 metros por segundo, fazendo que em poucos instantes o raio viaje alguns
quilômetros na atmosfera até atingir o solo. Conforme mostra a Figura 2.21 [15].
20
Figura 2.21 – Propagação do raio líder escalonado [15]
A partir do momento que o raio-líder escalonado está nas proximidades da superfície
terrestre, este intensifica o campo elétrico no ar, de modo que são geradas descargas positivas
em sentido ascendente, sendo que algumas destas descargas se encontram com o raio-líder
escalonado e, desta maneira é determinado onde que o raio atingirá o solo, conforme mostra a
Figura 2.22 [15].
Figura 2.22 – Propagação do raio líder e encontro das descargas ascendentes [15]
O ponto de encontro das descargas ascendente e a proveniente da nuvem se dão em
média a uma distância compreendida entre 10 e 20 metros acima do solo e entre 20 e 100 me-
tros para alguns tipos de edificações. Estes valores de distância são levados em conta em pro-
jetos dos Sistemas de Proteção contra Descargas Atmosféricas (SPDA), porém o estudo des-
tes sistemas de proteção não é o foco deste trabalho. Na Figura 2.23 são apresentadas de for-
ma esquemática as chamadas descargas de conexão, que nada mais é que o encontro do raio-
21
líder escalonado e a descarga de conexão, que liga a nuvem até a superfície terrestre por meio
de um pico de corrente, formando assim a descarga de retorno [15].
Figura 2.23 – Diagrama esquemático da primeira descarga de retorno (solo-nuvem) [15]
Foi visto até aqui como se formam os raios e as teorias envolvidas neste processo. A
partir de agora serão apresentados os sistemas de detecção de raios.
2.4 SISTEMAS DE DETECÇÃO DE RAIOS
Pode-se dizer que os raios são como antenas e, à medida que as descargas atmosféricas
se propagam no meio em que estão contidas (no caso, o ar), elas emitem energia (radiação)
eletromagnética que se propaga na atmosfera e pode ser observada em diversas bandas do
espectro eletromagnético (VHF, VLF, LF). Sendo que as bandas de frequência de radiação
emitida estão diretamente relacionadas à forma de onda dos picos de corrente associados aos
raios.
As principais redes de detecção de raios utilizam sensores de banda larga que operam
entre dezenas de kHz (um pouco abaixo do início da banda de frequência de rádio AM –
550kHz) para que possam localizar onde os raios incidiram no solo. Já os sinais de frequência
VLF são capazes de se propagar em milhares de quilômetros e são utilizados em sistemas de
localização de longo alcance.
22
Medidas da radiação eletromagnética geradas pelos raios são de grande importância
para os sistemas de transmissão e de distribuição de energia elétrica, tendo grande importân-
cia para os sistemas de proteção, visando o bom funcionamento dos mesmos. Tais sistemas de
detecção de descargas atmosféricas utilizam medidores que possuem sua frequência variando
desde alguns poucos Hertz até algumas centenas de Mega-Hertz [16].
Os sistemas atuais são baseados na medida da radiação eletromagnética gerada pelos
raios. Em geral, por meio de conjuntos de sensores distribuídos no solo com uma configura-
ção adequada. De acordo com a frequência da radiação medida, diferentes características dos
raios podem ser observadas [17]. De modo geral os sistemas de detecção são baseados em
campos eletrostático, eletromagnético e óptico.
2.4.1 LF (LOW-FREQUENCY)
Sistemas nas faixas de frequência LF (Low-Frequency), cuja frequência de operação
varia de algumas dezenas até centenas de quilohertz (frequencias superiores a 100 kHz), têm
em seus fundamentos de operação o tempo de ocorrência da descarga atmosférica (TOA –
Time of Arrival) e a direção de onde vem a radiação emitida pelo mesmo (MDF – Magnetic
direction Finding). Estes métodos possibilitam a obtenção de informações do raio com maior
riqueza de detalhes. Contudo, esses tipos de medição cobrem uma área menor, mesmo que
com um mesmo número de sensores VLF, varrendo assim, algumas centenas de milhares de
quilômetros quadrados [17].
2.4.2 VLF (VERY LOW FREQUENCY)
Este tipo de sistema, aonde as frequências vão até algumas dezenas de quilohertz (5 a
15 kHz), usam como princípio a coincidência no tempo da ocorrência do relâmpago, da mes-
ma forma que é registrado em diversos sensores, obtendo algumas grandezas, como tempo de
chegada (TOA – “time of arrival”). Além disso, este sistema de medição permite monitorar
com poucos sensores, regiões de dimensões continentais, porém sua desvantagem está no fato
que suas informações se restrinjam somente à ocorrência do relâmpago. [15]
Nesse sistema, as descargas atmosféricas emitem um ruído ou estática, conhecido co-
mo “sferics”. Tal ruído pode se propagar sobre alguns milhares de quilômetros de distância,
entre o guia de onda formado pela superfície terrestre e a ionosfera [15].
23
2.4.3 VHF (VERY HIGH FREQUENCY)
Nos sistemas que operam nessa faixa de frequência, que podem variar desde algumas
dezenas até algumas centenas de mega-hertz (30 a 300 MHz), tem seu fundamento no chama-
do tempo de chegada do relâmpago (TOA – “time of arrival”), o qual é baseado em diferença
de fase dos pulsos eletromagnéticos que são obtidos por diferentes sensores.
Apesar deste método de detecção monitorar áreas menores que os dois sistemas vistos
até então (dezenas de milhares de quilômetros quadrados) usando um número igual de senso-
res em comparação com as tecnologias LF e VLF, a tecnologia VHF possibilita o mapeamen-
to do canal do relâmpago em 3 dimensões de espaço, isso se deve ao fato que o sistema VHF
além de mapear o canal de descarga, também pode ser aplicado para localização pontual como
os sistemas LF e VLF [15].
A Figura 2.24 ilustra os diferentes tipos de faixas de frequência para cada fenômeno
eletromagnético e na Figura 2.25 são mostradas as faixas de frequência do espectro eletro-
magnético e sua relação com os diferentes métodos de detecção de superfície.
Figura 2.24 – Diferentes faixas de frequência do espectro eletromagnético [4]
24
Figura 2.25 – Faixas de frequência do espectro eletromagnético e sua relação com a detecção de raios
[18]
Conforme foi mencionado anteriormente, a detecção das descargas atmosféricas é li-
mitada pela frequência de observação. Sendo que a frequência define o tipo de raio a ser ob-
servado, bem como a distância máxima a ser medido além da resolução.
A Figura 2.25 mostra um diagrama esquemático do guia de ondas na ionosfera terres-
tre, o que permite que as emissões VLF (3 – 30 kHz) geradas por tempestades de raios, se
propaguem por alguns milhares de quilômetros por meio de reflexão de ondas. Vale ressaltar
aqui que as tecnologias empregadas pelos sensores de detecção (MDF e TOA) serão detalha-
das no próximo capítulo.
2.4.4 SISTEMAS ÓPTICOS
Os sistemas óticos detectam mudanças momentâneas do brilho das nuvens, sendo que
estas são iluminadas por descargas elétricas, conforme ilustrado na Figura 2.26.
25
Figura 2.26 – Brilhos observados devido à descargas atmosféricas (esquerda), nuvens (centro) e luzes
da cidade (direita) [4]
À medida que uma descarga elétrica se propaga, ela aquece o meio de propagação (em
valores que ultrapassam 3000ºC) e, com isso, as moléculas são dissociadas e os átomos ioni-
zados. Por meio de análises espectrais das descargas elétricas, observa-se que os raios indicam
que exista emissão contínua de radiação, que variam na faixa de 5 a 10 kHz [19].
Como não se consegue distinguir os tipos de raios que existem, os sistemas óticos de-
tectam as descargas “totais”, uma vez que os relâmpagos são do tipo IC, CG ou CC (intra-
nuvem, nuvem-solo ou inter-nuvem). Tais instrumentos conseguem medir o tempo de duração
do evento, a energia irradiada e a localização por meio de sistemas de georreferenciamento
[19].
No final de 2016, com o lançamento do satélite geoestacionário GOES-R (16), foi en-
viado um sensor, chamado GLM (Geostationary Lightning Mapper). A Figura 2.27 mostra
uma imagem por meio do mapeamento do satélite em Fevereiro de 2018 [19].
26
Figura 2.27 – Mapeamento obtido por meio do GLM que está a bordo do satélite GOES-R 16 [20]
27
3 SISTEMAS DE DETECÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS
No Capítulo 2, foram apresentadas descrições dos fenômenos físicos associados à
formação de descargas atmosféricas, assim como uma breve explicação dos sistemas de de-
tecção de raios. Neste capítulo, primeiramente será feita uma revisão das tecnologias empre-
gadas nos sistemas de detecção de superfície e de detecção por satélite. Em seguida, serão
apresentadas as redes de detecção de descargas atmosféricas atualmente existentes e em ope-
ração, indicando a tecnologia correspondente, suas características, constituição, área de cober-
tura no Brasil e suas aplicações.
3.1 TECNOLOGIAS EMPREGADAS
Os sistemas de detecção, tanto de superfície como os de satélite operam em algumas
condições específicas. Serão apresentadas as tecnologias empregadas nos sistemas de detec-
ção de superfície, visto que como o próprio nome diz, seus sensores estão localizados em ter-
ra. Seguido disto, será feita uma breve apresentação a respeito das tecnologias empregadas
nos sistemas por satélite.
3.1.1 TECNOLOGIA MDF
Esta tecnologia de geolocalização de detecção de superfície, MDF – Magnetic Direc-
tion Finding é baseada em comparações de medidas entre três ou mais sensores, e afirma que
a localização da descarga atmosférica que atingiu o solo é dada pela interseção de azimutes
(em duas ou três dimensões espaciais). O princípio de funcionamento do MDF é baseado na
direção com que a radiação eletromagnética emitida por uma descarga atmosférica chega até
os sensores de medição, sendo que estes devem estar devidamente calibrados (isto é, tendo
um azimute de referência – relativo ao norte geográfico terrestre) fazendo com que, por meio
de um processo de otimização chamado triangulação, seja obtida a melhor localização da des-
carga atmosférica [21].
Quando três ou mais sensores detectam um raio, a técnica de triangulação faz com que
o erro na precisão da localização seja minimizado, estimando que a localização do raio seja no
centro geométrico do polígono formado, para o caso de três sensores, temos um triângulo (Ba-
ricentro), a Figura 3.1 mostra um exemplo desta técnica [21].
28
Figura 3.1 – Localização da descarga atmosférica por meio da triangulação [21]
3.1.2 TECNOLOGIA TOA
Além da tecnologia de localização MDF, outra tecnologia utilizada pelos sistemas de
detecção de superfície é o emprego do tempo de chegada ou TOA – Time of Arrival.
Este método tem como princípio a medição dos tempos de propagação das ondas ele-
tromagnéticas desde o local em que o raio incidiu até a localização dos sensores. Dessa ma-
neira, como as ondas eletromagnéticas se movem com a velocidade da luz, os sensores esti-
mam a que distância do sensor se encontra o raio. Porém, como não verifica o azimute, cada
sensor define um lugar geométrico dos possíveis pontos de onde veio a onda emitida pelo raio
(uma circunferência) e a localização é obtida quando se obtém a interseção destas circunfe-
rências. Da mesma maneira que ocorre no método MDF, o método TOA precisa de pelo me-
nos três sensores para que seja fornecida uma localização mais precisa da descarga atmosféri-
ca, isso porque, ao serem usados dois sensores sempre existirá uma grande probabilidade des-
tas circunferências se encontrarem em mais de um ponto, tornando a medição imprecisa. As-
sim, quanto maior o número de sensores utilizados, maior será a precisão na localização da
descarga. A Figura 3.2 mostra um exemplo de como é obtido o ponto no qual está localizada a
descarga [21].
29
Figura 3.2 – Diagrama esquemático do método TOA [21]
Outra coisa importante relacionada a esse método é que ele pode ser combinado com o
método de direção magnética, fazendo com que ele seja o mais usado atualmente nos sistemas
de detecção.
3.1.3 TECNOLOGIA TOA+MDF
Ao combinar os dois métodos vistos anteriormente, isto é, combinando as informações
de azimutes (MDF) e a distância do raio aos sensores, pode-se aperfeiçoar ainda mais o méto-
do do tempo de chegada (TOA) por meio de circunferências combinadas com os azimutes,
fazendo com que se obtenha um resultado melhor do que o obtido ao usar cada método isola-
damente. Isso ocorre porque ao combinarmos os dois métodos, são obtidas localizações mais
precisas mesmo em condições em que se tenha um número reduzido de sensores, como quan-
do só se tem dois sensores. Um exemplo disso é o caso em que uma descarga ocorre sobre
uma linha reta que liga dois sensores quaisquer (linha de base), se for detectada por apenas
dois sensores, ela será localizada com precisão devido a interseção das duas linhas de azimute
e os dois círculos ao redor dos sensores. A Figura 3.3 ilustra o método TOA-MDF combina-
do, mostrando os dois azimutes calculados pelo método MDF e os raios obtidos pelo TOA,
sendo que as interseções entre os dois azimutes e os dois círculos definem o local de descarga
[21].
30
Figura 3.3 – Combinação MDF + TOA [21]
3.1.4 TECNOLOGIAS EMPREGADAS EM DETECÇÃO POR SATÉLITE
Esse tipo de detecção, conforme foi mostrado no Capítulo 2, se constituem os chama-
dos sistemas ópticos, cujos componentes principais deste tipo de sensor são os sistemas aco-
plados de carga, do inglês: CCD – Charged Couple Device. O CCD opera na faixa de com-
primento de onda de 774 nanômetros (Região do Infravermelho) situado na região acima das
partes superiores das nuvens. Sendo que eles identificam a ocorrência de uma dada descarga
atmosférica por meio da diferença da imagem de fundo obtida pelo mesmo. Portanto, para um
recebimento contínuo de informações no tempo, o sistema óptico é capaz de identificar dife-
rentes percursos de descargas elétricas posicionadas no espaço. A Figura 3.4 mostra um
exemplo do sistema de carga acoplado, mais a frente serão vistos alguns princípios de funcio-
namento do GLM [4].
31
Figura 3.4 – Modelo de CCD [4]
3.2 REDES DE DETECÇÃO NO CENÁRIO MUNDIAL
Primeiramente, as redes de detecção de raios são grupos de pesquisa científicos que,
por meio de equipamentos situados no solo ou via satélite, monitoram atividades atmosféricas
que possam produzir raios. Os quais podem causar danos nos mais diversos setores da eco-
nomia onde esta rede se situa e, como por exemplo, as indústrias, a aviação e também no setor
elétrico.
Existem diversas redes de detecção de raios em operação no mundo. Estas estão pre-
sentes atualmente em 120 países e geram informações que são usadas por mais de cinco mil
instituições. Tais dados são utilizados por diversos setores dos mais variados serviços, como a
meteorologia, agropecuária e setores diversos da engenharia. As redes se dividem em redes de
superfície e as redes que atuam por satélite (sistema óptico). A Tabela 3.1 mostra as principais
redes de detecção de superfície no mundo. Quanto às redes que atuam via satélite, temos que,
atualmente só está em operação o GLM, que funciona devido a uma parceria entre a Agência
Espacial Norte Americana (NASA) e Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NO-
AA) cuja tecnologia GLM se encontra a bordo do satélite GOES-16. Já existe um projeto em
andamento para a implantação de uma nova rede de detecção por satélite, o METEOSAT
Third Generation, cujo lançamento está previsto para 2020.
33
Tabela 3.1 – Redes de detecção de descargas atmosféricas no cenário mundial [23]
Rede de Detecção Frequencia utilizada Tipos de Descargas Detectados Área de Cobertura Site
NLDN (US National Lightning Detection Network) LF Principalmente NS Estados Unidos http://www.vaisala.com/
CLDN (Canadian Lightning Detection Network) LF Principalmente NS Canadá
http://www.ec.gc.ca/foudrelightning/
default.asp?
lang¼En&n¼D88E34E8-1
EUCLID(European Cooperation for Lightning Detec-
tion) LF Principalmente NS Europa http://www.euclid.org
RINDAT(Rede Integrada Nacional de Detecção de
Descargas Atmosféricas) LF Principalmente NS
Região Centro-sul do
Brasil http://www.rindat.com.br/
LINET (LIghtning location
NETwork) VLF, LF Todos os Tipos (IN e NS) Europa http://www.pa.op.dlr.de/linet/
LDAR (Lightning Detection ans Ranging) VHF Todos os Tipos (IN e NS) Flórida (EUA) http://branch.nsstc.nasa.gov/PUBLIC/LDARII/
LMA (Lightning Mapping Array) VHF Todos os Tipos (IN e NS)
Estados Unidos,
Novo México,
Oklahoma, Norte do
Alabama, Texas,
Colorado, Atlanta
Washington DC,
Espanha
http://lightning.nmt.edu/nmt_lms/
ENTLN (Earth Networks Total
Lightning Networks) ELF – HF
Todos os Tipos (IN e NS) e Princi-
palmente NS Global http://www.earthnetworks.com/
STARNET (Sferics Timing and
Ranging NETwork) VLF Principalmente NS
América do Sul e
Leste da África http://www.zeus.iag.usp.br/
WWLLN (World Wide Lightning
Location Network) VLF Principalmente NS Global http://wwlln.net/
Vaisala GLD360 (Global Lightning Dataset 360) VLF Principalmente NS Global http://www.vaisala.com/
GLN (Global Lightning Network) VLF Principalmente NS Global http://www.uspln.com/gln.html
ATDnet (Met Office’s Arrival
Time Difference network) VLF Principalmente NS Global http://www.metoffice.gov.uk/
34
3.3 REDES DE DETECÇÃO NO BRASIL
Segundo dados do Grupo de Eletricidade atmosférica do Instituto Nacional de Pesqui-
sas Espaciais (ELAT/INPE), no Brasil ocorrem em média 78 milhões de raios a cada ano,
tornando o nosso país o número um neste tipo de acontecimento. No tocante ao Sistema Elé-
trico Nacional, as descargas atmosféricas são responsáveis por grande parte dos desligamen-
tos das linhas de transmissão e distribuição de energia elétrica. Segundo o INPE, estima-se
que no Brasil, os desligamentos ocasionados por fenômenos naturais possam atingir cerca de
40% do total de ocorrências no sistema elétrico por causas diversas. Do exposto, caracteriza-
se a importância do estudo e de medições de descargas atmosféricas através de redes de de-
tecção para o setor elétrico, visto que, as concessionárias de energia podem alcançar diversos
benefícios por meio desses sistemas.
No Brasil, existem diversas redes de detecção, sendo elas divididas em redes de detec-
ção de superfície e a rede de detecção via satélite. Quanto às redes de detecção de superfície,
estas se dividem de acordo com a faixa de frequência em que estas operam, sendo que, no
Brasil, os sistemas de superfície operam nas faixas de LF (Low-Frequency) e na faixa de VLF
(Very Low Frequency). Enquanto que a detecção via satélite opera com o sistema óptico
GLM. Conforme mostrado abaixo, um resumo de como são divididas as redes de acordo com
a faixa de frequência em que operam.
Redes de Detecção de Superfície:
Faixa VLF (frequência inferior a 100 kHz): STARNET, WWLLN e GLD360;
Faixa LF (frequência superior a 100 kHz): BrasilDAT e RINDAT.
Redes de Detecção por Satélite:
Geostationary Lightning Mapper (GLM).
A seguir, serão apresentadas cada uma das redes de detecção realcionadas acima.
3.3.1 DETECÇÃO VIA SATÉLITE (GLM)
Esta tecnologia, cujo alcance é global, é produto de uma parceria forte entre a NASA
(National Aeronautics and Space Administration – Administração Nacional da Aeronáutica e
35
Espaço) e a NOAA (“National Oceanic and Atmospheric Administration” – Administração
Oceânica e Atmosférica Nacional). Sendo que esta utiliza como meio de detecção o CCD
(ver item 3.1.4) e possui sistema óptico para detecção de raios e está a bordo do satélite GO-
ES-R 17, que foi lançado em março de 2018. Antes de entrar em detalhes sobre as caracterís-
ticas da Rede GLM, se faz necessário falar um pouco sobre o satélite que contém esta rede de
detecção em orbita terrestre. O GOES – “Geostationary Operational Environmental Satellite”
(Satélite geoestacionário de operações ambientais) em sua versão mais atual (série R) é o que
existe de mais moderno no que diz respeito a sistemas de observações climáticas no planeta.
Tal satélite é provido de sistemas de medição em tempo real das condições climáticas na at-
mosfera e, além disso, ele é capaz de fornecer imagens de alta resolução para análise do clima
por todo o planeta.
De acordo com informações contidas em [24], o GOES-R carrega consigo a tecnologia
que é foco deste item, o GLM – Geostationary Lightning Mapper, que fornece informações
importantes no que diz respeito ao estudo de tempestades. Uma informação importante a res-
peito do GLM é que ele não é um tipo de câmera que capta imagens, na verdade ele é um de-
tector de eventos (na região do infravermelho) de raios e tem como finalidade fazer o mapea-
mento, durante todo tempo, de atividades de meteorológicas, com uma resolução espacial em
uma escala de visualização de até 8 quilômetros. Com isso, se faz possível obterem dados
atualizados em intervalos menores que 20 segundos nos continentes Americanos e também
em regiões oceânicas próximas ao hemisfério ocidental. Além disso, em 2017 o GOES-R pas-
sou por algumas melhorias, o que o tornou mais preciso para algumas funcionalidades, em
especial a previsão de fenômenos catastróficos. A Figura 3.5 mostra uma ilustração do satélite
GOES-R (incluindo o GLM), já a Figura 3.6 mostra um diagrama de densidade climatológica
em todo o globo terrestre.
36
Figura 3.5 – Foto do satélite GOES-R com tecnologia GLM a bordo [24]
Figura 3.6 – Cobertura do GLM com a climatologia de raios [20]
Além disso, suas principais características estão no fato de possuir cobertura de todo
território nacional, estar fazendo detecção via satélite e também por possuir uma alta eficiên-
cia de detecção de raios, próximo de 90%. A razão disso é que o GLM tem uma alta velocida-
de de Transmissão de dados para os seus softwares e hardwares, o que tornou possível que ele
detecte e consiga diferenciar raios mais fracos e pulsos de eventos eletromagnéticos que não
37
necessariamente sejam descargas atmosféricas. Por isso este satélite não é capaz de diferenci-
ar com precisão a natureza de uma descarga qualquer, o que torna este não muito útil para o
foco principal deste trabalho, que está diretamente ligado a falhas no setor elétrico causadas
por descargas atmosféricas [25].
3.3.2 STARNET
A STARNET (Sferics Timing And Ranging NETwork), é uma rede de detecção de
superfície na faixa VLF cujo órgão responsável é o IAG/USP (Instituto de Astronomia, Geo-
física e Ciências Atmosféricas da Universidade de São Paulo) é uma rede de detecção de esca-
la continental, possuindo 14 sensores operacionais na América Latina que empregam a tecno-
logia de detecção TOA para detecção, atuando em diferentes partes do território nacional,
possuindo antenas receptoras em diversas regiões do país e em algumas regiões da América
Central e África [26]. Esta rede possibilita o monitoramento de tempestades severas com reso-
lução temporal atualizada a cada 5 minutos e permite o monitoramento de modo contínuo das
atividades elétricas nas regiões em que está presente obtendo informações importantes com
respeito aos raios, tal como polaridade da descarga. Com uma eficiência de detecção de 70%
para raios nuvem-solo e de até 5% para intra/inter-nuvem e uma precisão de localização de até
8 quilômetros. Esta rede possui capacidade de monitoramento constante das atividades elétri-
cas em grandes áreas, cujas aplicações em tempo real são de grande utilidade para áreas de
meteorologia, aviação e setor energético [25]. A Figura 3.7 mostra o mapa de cobertura desta
rede enquanto a Figura 3.8 mostra os dados obtidos em tempo real dia 4 de agosto de 2018.
Figura 3.7 – Mapa de localização de sensores da rede STARNET [25]
38
Figura 3.8 – Localização de descargas elétricas em tempo real [26]
3.3.3 WWLLN
A WWLLN (World Wide Lighning Location Network – Rede global de detecção de
descargas atmosférica) é uma rede de superfície que funciona sob a responsabilidade de pes-
quisadores Universidade do Washington, e a operação no Brasil, existe por meio de uma par-
ceria com o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), possuindo atualmente 4 senso-
res instalados no Brasil. Sendo esta uma rede de detecção de escala Global, conta com mais
de 70 sensores instalados no mundo, sendo que 11 (que empregam a tecnologia TOA de de-
tecção) destes estão situados na América Latina, conforme mostra a Figura 3.9 são mostrados
os locais no planeta em que a WWLLN atua com seus sensores, enquanto na Figura 3.10 é
exibido um mapa com as localizações de raios obtidas por esta rede em tempo real, obtidos no
dia 4 de Agosto de 2018.
39
Figura 3.9 – Mapa de localização de sensores da rede global WWLLN [25]
Figura 3.10 – Mapa de localização de descargas atmosféricas em tempo real pela WWLLN [27]
Segundo informações obtidas na rede WWLLN, ao observar a Figura 3.10, os pontos
estão coloridos em ordem cronológica: em azul são as descargas obtidas nos últimos 10 minu-
tos passando para os pontos verdes, seguidos de amarelo e por fim os pontos em vermelho são
os mais antigos, tendo ocorrido num período entre 30 e 40 minutos antes da medição mais
recente. É importante dizer que a WWLLN possui uma boa eficiência de detecção na região
amazônica, possuindo cobertura total desta região do território nacional, com eficiência de
detecção de até 60% para raios nuvem solo e de até 5% para raios inter/intra-nuvem, além de
possuir precisão de localização de até dois quilômetros.
40
3.3.4 GLD360
Ainda sobre redes de detecção de superfície VLF, existe uma rede de detecção global,
o GLD360 da empresa finlandesa VAISALA INC., sendo que atualmente possui 14 sensores
operacionais no Brasil (cujas localizações a empresa responsável não divulga), e é uma rede
de detecção de longo alcance cujos sensores empregam as tecnologias MDF e TOA, tendo
uma precisão de localização de descargas nuvem-solo entre 1,5km ee 2,5km na costa do Bra-
sil e de aproximadamente 1000 km a leste do Atlântico Sul e de 4 km ao se aproximar da cos-
ta oeste do continente Africano. A Figura 3.11 mostra a localização de descargas obtidas pelo
GLD360 [25].
Figura 3.11 – Mapa de localização de descargas atmosféricas em tempo real pelo GLD360 [28]
Segundo dados fornecidos pelo ILDC (International Lightning Detection Conference)
de 2018, a rede GLD360 possui cobertura completa de todo o território Brasileiro e possui
uma eficiência de detecção de descargas NS maior que 70% e menor que 80% nas regiões a
leste do Atlântico Sul e entre o Brasil e a costa oeste da África e de mais de 80% no território
nacional. Além disso, possui uma eficiência de detecção de até 5% para descargas intra/inter-
nuvem [25].
O GLD360 (Global Lightning Dataset 360) da empresa VAISALA INC. é constituído
de um sistema que fornece dados sobre relâmpagos em tempo real tanto para detecções de alta
como para as de baixa precisão. É vendido para as empresas como serviço, não sendo neces-
sário, para as empresas, gastos com aquisição de equipamentos e custos de manutenção. Bem
como dito anteriormente, também serve para monitoramento de condições atmosféricas ad-
versas. Por ser provido de sensores de frequência muito baixa e de longo alcance, cujo alcance
41
é de nível global, o GLD360 é capaz de detectar 70% do total de raios ocorridos no mundo
todo, a precisão de localização, porém, é baixa [29].
Sendo projetado para aperfeiçoar análises de previsão do tempo, é capaz de ser aplica-
do nos mais diversos setores, tais como aviação, sistemas de defesa e em especial para este
trabalho, sistemas elétricos. Os sistemas de detecção de raios (LLS – Lightning Location Sys-
tems) fornecem dados de relâmpagos quase que em tempo real. Por meio de receptores sensí-
veis a uma faixa de frequência muito baixa, do tipo VLF (3 – 30 kHz) os LLS de longo alcan-
ce tiram proveito de uma orientação eficiente das guias de onda que partem da terra até a io-
nosfera nas frequências VLF, de modo que são capazes de medir impulsos de ondas de rádio
provenientes das descargas atmosféricas [30].
Uma central de processamento (CP – Central Processor) da mesma forma que a TLP
(usada pela RINDAT, que será vista mais a frente) agrupa medições de vários sensores de
modo a calcular o instante e o local aproximado de incidência do raio. Além disso, os cálculos
realizados na CP estimam com boa precisão informações importantes com respeito às descar-
gas atmosféricas, tais como pico de corrente e polaridade da descarga. De modo geral, os LLS
de longo alcance possuem um desempenho inferior quando comparadas aos sistemas de de-
tecção de superfície com alcance menor, visto que possuem menor precisão de localização
[31].
Vale ressaltar que as redes de abrangência continental possuem uma melhor eficiência
de detecção para as descargas nuvem-solo (NS ou CG) que possuam uma alta amplitude de
pico de corrente. Contudo, as redes de detecção com bandas mais curtas de faixa de frequên-
cia (LF: 30 – 300 kHz) e média frequência (MF: 300 kHz – 3 MHz) detectam flashes com
uma melhor resolução espacial, podendo obter precisão de até várias centenas de metros [31].
Este método de detecção utiliza um algoritmo de reconhecimento de forma de onda
para que possa identificar características especificas que são geradas por descargas atmosféri-
cas individuais e também para estimar se a descarga é positiva ou negativa [31].
Para se corrigir os erros de medição, é empregado o algoritmo de tempo de chegada
(TOA) em uma série de distancias e condições de propagação dos pulsos eletromagnéticos.
Modelos de atenuação também são aplicados à amplitude da forma de onda, sendo que esta é
42
usada para recuperar a estimativa da magnitude do pico de corrente. De acordo com [18], a
rede GLD360 emprega a combinação do TOA com o MDF, o que é uma característica exclu-
siva desta rede de detecção, quando comparada as outras LLS de longo alcance. Uma caracte-
rística importante desta rede é que ela não classifica as descargas como nuvem-solo ou in-
tra/inter-nuvem, para ele todos os eventos são caracterizados como nuvem-solo, o que para o
sistema elétrico pode ser um fator inconveniente [31].
A rede GLD360 por possuir cobertura global uniforme (ou seja, que não possui falhas
na obtenção de dados), tem detecção em tempo real em qualquer lugar (terra ou mar, sem in-
tervalos de tempo significativos) e melhor acurácia, superando todos os sistemas de detecção
de longa distância, incluindo as redes de detecção via satélite [31].
3.3.5 BRASILDAT
A BrasilDAT (Sistema Brasileiro de Detecção de Descargas Atmosféricas) é uma rede
de superfície de monitoramento de descargas atmosféricas que funciona sob responsabilidade
do Grupo de Eletricidade Atmosférica do INPE – ELAT e funciona por meio de uma parceria
com a rede de detecção global Earth Networks, de modo que assim, esta possa operar em ter-
ritório nacional. Contando com 58 sensores espalhados pelas regiões Sul, Sudeste, Centro-
Oeste e parte do Nordeste do País, esta rede é capaz de obter, para as descargas nuvem-solo a
localização e o instante em que ela ocorreu com precisão [25]. Além disso, ela é capaz de re-
gistrar características físicas importantes a respeito do raio, tal como sua intensidade, pico de
corrente e polaridade, e densidade de raios de descargas elétricas por região. Para descargas
inter/intra-nuvem, esta rede é capaz de fornecer o instante preciso do evento e a localização
média de onde esta ocorreu na atmosfera. É uma rede que atua na faixa de frequência LF
(Low Frequency) e emprega a tecnologia TOA para detecção de raios NS. Possui uma efici-
ência de detecção de 90% para descargas NS e precisão de alcance da ordem de 500 metros.
A Figura 3.12 mostra o mapa com a área de cobertura da BrasilDAT, enquanto a Figura 3.13
mostra dados de raios obtidos pela rede no dia 24 de agosto de 2018 às 23:10 (UTC) [32].
43
Figura 3.12 – Mapa de localização de sensores da BrasilDAT [25]
Figura 3.13 – Mapa de localização de descargas atmosféricas em tempo real pela BrasilDAT [33]
44
3.3.6 RINDAT
A RINDAT (Rede Integrada Nacional de Detecção de Descargas Atmosféricas) é uma
parceria firmada entre FURNAS (Grupo Eletrobrás), INPE (Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais), CEMIG (Companhia Energética de Minas Gerais) e o SIMEPAR (Sistema Meteo-
rológico do Paraná) que tornou possível a integração dos sistemas de detecção de raios opera-
dos por essas quatro empresas.
Mais especificamente, a RINDAT é uma rede de superfície que atua na faixa LF com a
tecnologia VAISALA INC., cuja área de cobertura de medições é predominantemente a
região centro-sul do Braisl. É composta de sensores especializados e centrais de
processamento que permitem detectar, em tempo real, a maior parte das descargas
atmosféricas nuvem-solo. A Figura 3.14 mostra o mapa atual de localização dos sensores
dessa rede atualmente em operação, sendo que estes sensores empregam as tecnologias MDF
e TOA para detecção.
Figura 3.14 – Mapa de localização dos sensores da RINDAT- referência: março de 2018 [22]
45
Quanto à eficiência desta rede, ela possui uma eficiência de detecção de raios nuvem-
solo de mais de 90% do total de ocorrências de raios nuvem-solo, uma eficiência entre 10 a
20% para raios intra-nuvem (não sendo foco da rede este tipo de detecção), e uma precisão de
localização de até 500 metros. A Figura 3.15 mostra à localização de descargas elétricas em
tempo real obtido em 22 de Janeiro de 2018 às 19h30min.
Figura 3.15 – Localização de descargas atmosféricas em tempo real pela RINDAT [22]
Esta rede tem como principais objetivos:
Troca de informações referentes aos sinais obtidos pelos diferentes sensores das dife-
rentes instituições envolvidas, visando assim possuir uma maior área de cobertura e a
otimização das informações obtidas por tais sensores;
Agregar métodos de análise, manutenção e operação conjunta dos órgãos envolvidos,
de forma a diminuir custos e reduzir perdas de informações para que se aumente a re-
dundância da rede;
Troca de dados técnico-científicos baseados nas diferentes tecnologias disponíveis
[23].
46
Além disso, a RINDAT apresenta algumas características importantes (além das já
mencionadas no item 3.5.1), são elas:
Precisão média da estimativa do pico de corrente das descargas variando de 20 a 50%;
Capacidade de discriminação entre as descargas nuvem-solo e intra-nuvem variando
de 80 a 90%;
Os valores aqui apresentados podem variar de acordo com a região onde está sendo
feita a aferição de dados [25].
A RINDAT utiliza a tecnologia VAISALA e o sensor adotado nas últimas instalações
de sensores é o LS7002. Este sensor, que opera na faixa LF, combina os algoritmos de MDF e
TOA, de forma que possam obter uma maior eficiência de detecção quando comparado aos
modelos anteriores. As Figuras 3.16 e 3.17 ilustram o sensor LS7002 em campo.
Figura 3.16 – Sensor LS7002 em operação no município de Castro no Paraná [34].
47
Figura 3.17 – Sensor LS7002 em operação em Brasília (DF) [34]
É importante dizer que nem todos os sensores da RINDAT, no momento, são modelo
LS7002, pois alguns ainda são modelos antigos que estão sofrendo atualizações, contudo, por
serem de tecnologia VAISALA, os sensores conseguem se comunicar entre si, apenas com
algumas distinções quanto aos recursos disponíveis. Até pouco tempo atrás os sensores utili-
zados eram modelos LS7001 e LS7000. A Tabela 3.2 apresenta as características técnicas do
sensor LS 7002.
Tabela 3.2 – Especificações operacionais do sensor LS7002 [35]
Tipos de Raios
Eficiência
de detec-
ção da
Rede
Precisão de
Localização
da rede
Número míni-
mo de sensores
por rede
Monitoramento
do desempe-
nho
Com
ção Remota
Raios Nuvem-
Solo(NS) e In-
tra/Inter-Nuvem(IN)
95% Para
Raios NS e
50% Para
IN
250 m Quatro
Calibração
automática
completa do
sistema e auto-
teste com re-
curso manual
Os Parâmetros
são configurá-
veis remota-
mente
O sensor modelo LS 7002, indicado nas Figuras 3.16 e 3.17, detecta baixas frequên-
cias eletromagnéticas devido aos sinais de baixa intensidade que são gerados pelos raios, de
modo a fornecer com uma boa precisão a geolocalização da descarga atmosfera. Este sensor é
que possui a melhor relação custo-benefício no que diz respeito à tecnologia de detecção de
raios, possuindo alta precisão, alta confiabilidade e facilidades de instalação e manutenção.
48
Além disso, o LS7002, bem como sua versão anterior, o LS7001 mostrado na Figura 3.18
combina os algoritmos de tempo de chegada (TOA) e o de busca de direção magnética (MDF
– Magnetic Direction Finding), de forma que possuem uma maior eficiência de detecção
quando comparados aos demais sensores. Além disso, esse sensor possui uma maior área de
cobertura usando um número menor de sensores, possuindo assim, menores custos do que
qualquer outra tecnologia similar que possa ser empregada [36].
Figura 3.18 – Sensor Vaisala LS7001 [36]
A seguir será mostrado como as medições pela RINDAT são processadas desde o mo-
mento que a descarga atmosférica é detectada por um sensor até o momento em que estas in-
formações chegam as centrais de processamento/banco de dados de cada uma das quatro em-
presas que integram a RINDAT, conforme indicado esquematicamente na Figura 3.19.
49
Figura 3.19 – Fluxograma de detecção de descargas e armazenamento de dados detectados pela RIN-
DAT [22]
Como mostra a Figura 3.19, para os sensores desta rede e nas diferentes faixas de fre-
quência, após detectarem uma descarga atmosférica, as informações obtidas são repassadas
para uma central de processamento, a TLP (Total Lightning Processor), que realiza o proces-
samento dos dados brutos medidos. Nesta central, por meio de algoritmos próprios, são obti-
dos diversos parâmetros para cada descarga atmosférica detectada, tais como, localização,
hora de ocorrência, polaridade, valor do pico de corrente e dentre outras características.
Na TLP são processados os raios nuvem-solo e intra/inter-nuvem. No setor elétrico
raios nuvem-solo tem aplicação direta para estudo de desligamentos não programados de li-
nhas de transmissão, tema principal deste trabalho. Raios intra/inter-nuvem são mais comu-
mente utilizados pela meteorologia, visto que esses tipos de descargas atmosféricas servem
para o monitoramento do progresso de uma tempestade.
O algoritmo de processamento dos dados de descargas atmosféricas na TLP diferencia
eventos de flashes e de strokes durante as tempestades. Os strokes, pontos de encontro do ca-
nal líder com o canal ionizado de conexão no interior da nuvem ou em direção ao solo, obe-
decem padrões de espaço e tempo, tornando possível diferenciar os diferentes do flashes [37].
50
Contudo a TLP não é capaz de distinguir ainda se uma dada descarga é ascendente ou
descendente, o que será possível após a implementação dos algoritmos de forma de onda da
radiação emitida pelo raio [36].
As informações de vários sensores são verificadas por meio de uma série de critérios
previamente estabelecidos, tais como espaço e tempo, e então são agrupados em eventos.
Após processados pela TLP, estes dados são armazenados e disponíveis para visualização
através de um banco de dados proprietário, a TLD (Total Lightning Database) [38].
Após serem processados pela TLP e armazenados na TLD, os dados podem ser visua-
lizados e utilizados através de softwares específicos, possibilitando, inclusive, a visualização
de dados em tempo real referentes às descargas atmosféricas detectadas. Além disso, os dados
de raios armazenados também podem ser acessados posteriormente, para análises de distúrbio
em linhas de transmissão, por meio de outro software específico para análises de ocorrências,
como o programa Falls [39], desenvolvido e comerciaizado pela empresa VAISALA, através
do acesso às informações processadas e armazenadas no banco de dados da TLD [38]. A Fi-
gura 3.20 ilustra de forma esquemática como ocorre o processo desde a detecção da descarga
atmosférica pelos sensores da rede e armazenamento das informações na central de processa-
mento, até a vizualização e utilização das informações por usuários, através de softwares es-
pecíficos para análises.
Figura 3.20 – Diagrama esquemático da conexão dos sensores com central de processamento e armaze-
namento da RINDAT
52
4 APLICAÇÕES DE SISTEMAS DE DETECÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS
NO SISTEMA ELÉTRICO
Neste capítulo será apresentada a importância de análises envolvendo descargas at-
mosféricas e dos benefícios da utilização de um sistema de detecção para o Setor Elétrico.
4.1 MOTIVAÇÃO
As descargas atmosféricas são responsáveis por grande parte dos desligamentos das li-
nhas de transmissão e distribuição de energia elétrica. Segundo estudos da Agencia Nacional
de Energia Elétrica – ANEEL estima-se que, no Brasil, os desligamentos ocasionados por
fenômenos naturais possam atingir cerca de 40 a 70% do total de desligamentos por causas
diversas. A Figura 4.1 mostra descargas atmosféricas nas proximidades de uma linha de
transmissão.
Figura 4.1 – Descargas próximas a linhas de transmissão [3]
O desligamento de uma linha acarreta sérios problemas de ordem econômica e social,
o que confere um caráter estratégico a expectativa de desempenho das linhas de transmissão.
Uma ocorrência específica de muito interesse prático refere-se à incidência direta de
descargas atmosféricas em linhas de tansmissão. Em função da distância comumente elevada
53
entre as fontes geradoras de energia (usinas) e os maiores centros de consumo, as linhas de
transmissão são muito longas. Tal aspecto acarreta a possibilidade elevada de desligamentos
dessas linhas por solicitação de seus isoladores devido à sobretensões de origem atmosférica.
A relevância desse tipo de ocorrência para a engenharia motiva a consideração do as-
sunto nesse item, aonde serão apresentados, primeiramente, os aspectos técnicos relativos à
incidência de descargas atmosféricas em linhas de transmissão, que podem determinar o seu
desligamento e, em sequência, serão apresentados quais são os benefícios da utilização dos
sistemas de detecção para o setor elétrico.
4.2 INCIDÊNCIA DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS EM LINHAS DE TRANSMIS-
SÃO
4.2.1 CONSIDERAÇÕES IMPORTANTES
Uma descarga atmosférica pode causar descontinuidade nos sistemas de transmissão
devido à incidência direta ou indireta em função de sobretensões induzidas causadas por pul-
sos eletromagnéticos gerados por correntes de retorno que surgem nas proximidades das li-
nhas.
As descargas indiretas são em geral mais frequentes do que as descargas de natureza
direta. Contudo, na prática, as sobretensões induzidas por descargas indiretas, em geral, pos-
suem uma amplitude relativamente baixa, atingindo valores próximos ou inferiores a 300 kV,
quando comparada as descargas diretas. Desta forma, tal fenômeno não costuma gerar inter-
rupções nos sistemas de transmissão, sendo mais comumente determinantes em desligamentos
de linhas de distribuição de energia e/ou por danos causados em redes elétricas e eletrônicas
de nível de tensão reduzido, como a de telecomunicações [40].
Isso se deve ao fato de que as linhas de transmissão possuem nível de tensões nomi-
nais superiores a 69 kV, e que o nível básico de isolamento destas linhas (NBI ou TSI) é pró-
ximo ou superior a 450kV, conforme mostrado na Tabela 4.1, a qual indica tanto os valores
mínimos de tensão suportável ao impulso atmosférico para o nível de tensão da linha, bem
como os valores mais usuais de NBI/TSI, superiores aos mínimos devido ao emprego de mai-
or número de discos na cadeia de isoladores [40].
54
Tabela 4.1 – Nível básico de isolamento × nível de tensão [40]
Nível de tensão
de operação da
linha (kV)
Valor mínimo da
Tensão Suportável
ao Impulso: NBI
(kV)
Valor usual de TSI
ou NBI (kV)
69 380 450
138 650 850
230 975 1200
345 1240 1350
500 1612 1750
Do exposto, nos itens subsequentes desse trabalho, focaremos apenas na incidência de
descargas diretas em linhas de transmissão (tensão nominal igual ou superior a 138 kV).
4.2.2 DESLIGAMENTOS DE LINHAS DE TRANSMISSÃO DEVIDO A DESCARGAS
ATMOSFÉRICAS DIRETAS – FUNDAMENTOS TEÓRICOS
As longas extensões das linhas de transmissão determinam uma probabilidade elevada
de incidência direta de descargas atmosféricas nestas, com possibilidade de desligamentos em
decorrência da solicitação dos isoladores pelas sobretensões associadas.
Fundamentalmente, o desligamento de uma linha de alta tensão (tensão igual ou supe-
rior a 138 kV) pode decorrer de dois tipos de ocorrências: a incidência direta nos cabos ener-
gizados e a incidência nos cabos de blindagem. Os mecanismos associados a cada ocorrência
serão considerados resumidamente a seguir.
a) Mecanismo de Ruptura de Isolamento em Linha de Transmissão sem cabo de
blindagem: o “Flashover”
O flashover é o mecanismo de ruptura do isolamento de uma linha associado a uma
incidência direta do raio e é chamado de descarga ruptiva de isolamento. Este mecanismo
ocorre quando uma descarga incide direto em uma linha a qual não possui o chamado cabo
guarda, ou até mesmo quando este não atua corretamente protegendo a fase da linha que foi
atingida. Quando isso ocorre, uma alta onda de sobretensão pode se estabelece na linha, mais
especificamente entre a fase condutora e a terra, podendo haver o curto entre condutores e a
55
torre [40]. Como as sobretensões são ondas cujas frequências variam entre centenas de kHz
indo até alguns poucos MHz, a impedância de surto idealizada da linha SZ pode ser aproxi-
mada para a equação (1) abaixo.
S
LZ
C (1)
onde L e C representam respectivamente a indutância e capacitância por unidade de compri-
mento da linha.
Para explicar melhor este fenômeno, considere o exemplo citado em [40]. Consideran-
do uma linha monofásica, após uma descarga incidir diretamente na linha, assume-se que a
corrente de retorno se divide de forma aproximadamente igual para cada lado da linha. A cada
onda de corrente que se propaga na linha, teremos uma sobretensão, onde sua amplitude é
aproximadamente igual ao produto da impedância de surto com o valor de pico da corrente
PV , conforme a equação (2).
.P S PV Z I (2)
A Figura 4.2 mostra desde a incidência do raio na linha (1ª etapa), seguido da propa-
gação da onda de sobretensão pela linha (2ª etapa), a partir daí, observa-se que, na 3ª etapa,
quando as ondas de corrente e tensão circulantes na linha alcançam a primeira estrutura ater-
rada, o isolamento que separa o condutor energizado da estrutura (o qual está eletricamente
ligado ao solo) fica submetido a esta sobretensão. Geralmente, devido ao valor elevado de
sobretensão, esta pode causar a ruptura do isolamento, fazendo com que se estabeleça um arco
elétrico entre o condutor e a estrutura aterrada, conforme mostra a 4º etapa da Figura 4.2.
56
Figura 4.2 – Sobretensão resultante em uma linha atingida por uma descarga atmosférica (flashover),
baseado em [41]
Porém, em muitos casos o arco elétrico se mantem, visto que a própria tensão de ope-
ração da linha o mantém. Uma vez estabelecido o arco elétrico, o valor da impedância no seu
percurso é reduzida, fazendo com que se configure um curto-circuito, o qual pode ter uma
natureza altamente destrutiva para o sistema elétrico, visto que a corrente de baixa frequência
do sistema elétrico passa a fluir por meio do arco em direção ao solo. Com isso, após um de-
terminado período de fluxo desta corrente de curto-circuito por meio do arco faz com que os
relés do sistema de proteção sejam sensibilizados, acarretando no desligamento da linha [41].
b) Mecanismo de disrupção em uma Linha de Transmissão Blindada: o “Back-
flashover”
Outro mecanismo importante quando se estuda a incidência direta de raios em linhas é
o Backflashover. Este evento geralmente ocorre quando a descarga incide sobre os cabos de
guarda ou de blindagem. Tais cabos são colocados sobre os condutores das fases da linha, de
modo a assegurar a interceptação destes cabos com as descargas, visto que na ausência destes,
as descargas poderiam incidir diretamente sobre as fases da linha. Contudo, mesmo com essa
medida de precaução, podem ocorrer falhas no isolamento da linha. Quando um raio atinge
57
uma linha, sabemos que o que acontece em termos de corrente elétrica é que uma parte da
onda de corrente elétrica associada à descarga flui por meio das estruturas das torres que sus-
tentam as linhas de transmissão. Como os cabos de blindagem são ligados a terra, quando a
onda de corrente alcança a primeira estrutura aterrada, parte dessa onda continua a fluir pelos
cabos de blindagem, mas a maior parte desta corrente desce pela estrutura em direção ao solo.
Esta sobretensão viaja para o solo por meio das estruturas da torre, cuja impedância de surto é
muito maior que a impedância de aterramento da linha. Por causa disso, quando esta onda de
corrente atinge o solo, devido a uma descontinuidade referente à impedância de cada meio, a
onda de sobretensão sofre reflexão ao mudar de meio em que se propaga, fazendo com que
parte da sobretensão retorne para a estrutura gerando assim uma superposição de ondas de
tensão incidente e refletida na cadeia de isoladores, mostrada na Figura 4.3, elemento deter-
minante na ruptura dos mesmos [41].
Figura 4.3 – Evolução da onda de tensão no tempo para o fenômeno Backflashover, baseado [41]
58
A Figura 4.4 apresenta de forma aproximada as formas de onda de sobretensão inci-
dente e refletidas para o topo de uma torre de linha de transmissão.
Figura 4.4 – Composição de ondas de sobretensão no topo de uma torre, baseado em [41]
Desta maneira, conforme podemos ver na Figura 4.4 se uma dada onda de sobretensão
sobre uma cadeia de isoladores ultrapassa o nível básico de isolamento, então se estabelece
um arco elétrico, uma vez que também depende da reflexão na base da torre, conforme é ilus-
trado na Figura 4.5.
Figura 4.5 – Descarga atmosférica gerando uma falha nos isoladores (Backflashover), baseado em [41]
59
Vale ressaltar que na prática o que interessa é a sobretensão resultante através da ca-
deia de isoladores, o qual é dado pela diferença de tensão entre o topo da torre e os condutores
de fase, as quais levam em consideração fatores como o efeito de acoplamento entre fases e
cabos de blindagem. Visto que, em geral, a tensão de fase da linha tem sua amplitude muito
menor que a sobretensão que ela venha a estar sujeita [41].
O desempenho das linhas de transmissão devido à incidência de raios, além dos parâ-
metros associados a estes, dependem basicamente de quatro fatores:
Tensão suportável de impulso das estruturas (NBI ou TSI);
Cabos para-raios;
Aterramento nas estruturas e isoladores;
Para-raios de resistor não linear de óxido de zinco, em locais apropriados.
Tensão suportável de impulso das estruturas (NBI ou TSI)
A tensão suportável de impulso (TSI) ou tensão critica de descarga é o valor máximo
associado a uma onda de tensão para o qual não ocorre uma descarga disruptiva em uma ca-
deia de isoladores. Para os isoladores de linhas aéreas, a suportabilidade frente à incidência
direta de descargas atmosféricas é testada utilizando-se uma onda padrão de 1,2/50 μs, mos-
trada na Figura 4.6 [42].
Figura 4.6 – Forma de onda 1,2/50 μs
60
A principal causa de desligamento de linhas aéreas de média tensão e alta tensão são
surtos de tensão provocados por descargas atmosféricas diretas. Além do TSI, o desligamento
da linha depende dos seguintes fatores:
Intensidade do pico de corrente da descarga atmosférica;
Altura da estrutura;
Impedância de surto do canal de descarga atmosférica;
Densidade de descargas atmosféricas por km², que se relaciona com o índice
ceráunico da região (O índice ceráunico indica o número de dias de descargas
numa determinada região por ano).
Cabos para-raios
Cabos para-raios servem para evitar a incidência de descarga atmosférica sobre os
condutores fase. Entretanto, o desempenho de uma linha de transmissão está sujeito ao fenô-
meno denominado no item 4.2.3, o backflashover, o qual depende essencialmente da resistên-
cia de aterramento da estrutura por onde escoa a descarga. Ao escoar para terra pelo cabo de
aterramento da estrutura e pela resistência de aterramento são desenvolvidas tensões da fase
para terra nos isoladores. Se a tensão for superior ao TSI haverá disrupção semelhante à queda
de uma descarga sobre o condutor. Para não haver disrupção nos isoladores devido ao fenô-
meno de backflashover, a resistência de aterramento deve ser menor ou igual a um percentual
do TSI. Para isso, verifica-se que somente o uso de cabos para-raios para evitar o desligamen-
to das linhas de distribuição por descargas atmosféricas em regiões de alta resistividade do
solo e alto nível ceráunico não é um recurso viável, embora reduzam a tensão induzida nas
linhas aéreas devido a descargas laterais e com isto atenuam a paralisação destas devido a tais
descargas [42].
Aterramento nas estruturas de suporte dos isoladores
O aterramento das estruturas é necessário para escoar as descargas atmosféricas na
formação do arco em torno dos isoladores. Com o uso do cabo para-raios, que interliga os
aterramentos das estruturas, forma-se um caminho de menor impedância de retorno para as
correntes de fuga para terra de forma permanente, auxiliando a atuação da proteção de falta a
terra para essas fugas [42].
61
Cabo para-raios ou para-raios de resistor não linear nas cadeias de isoladores
A aplicação de para-raios em torno das cadeias de isoladores tem sido objeto de inten-
sos estudos. Algumas companhias de transmissão de energia elétrica estão aplicando com
sucesso esse método para reduzir os desligamentos das linhas devido a descargas atmosféri-
cas. Em linhas sem cabos para-raios, a incidência de descargas atmosféricas diretamente sobre
a estrutura, em geral, leva o para-raios de óxido de zinco (ZnO) ao colapso, mesmo que ele
seja de alta capacidade. Atualmente têm sido desenvolvidos para-raios especiais com gaps
próprios para essa aplicação. Tais equipamentos são disponíveis para linhas de transmissão
[42].
No caso de haver cabos para-raios, o escoamento da corrente através dos isoladores é
em geral indireto devido ao fenômeno de Backflashover, isto é, descargas que incidem no
cabo para-raios ou próximo a linha e as correntes circulam do cabo para a fase. Nestes casos
as energias requeridas pelos para-raios são menores, elevando sua vida útil. Portanto, caso
sejam aplicados cabos para-raios, uma solução é utilizar para-raios de óxido de zinco associa-
dos aos isoladores, desde que os aspectos de substituição eventual sejam solucionados [42].
Em resumo, observa-se que para aumentar o desempenho de uma linha frente às des-
cargas atmosféricas, é necessário analisar muitos fatores, tais como:
Características da descarga atmosférica;
Índice ceráunico da região;
Resistividade do solo;
Presença ou não de cabos para-raios;
TSI das estruturas e isoladores;
Presença ou não de para-raios nas fases.
Outro tópico de investigação relevante refere-se aos danos causados em cabos tipo
OPGW (Optical Ground Wire) por correntes de descarga diretas. Tais cabos estão posiciona-
dos sobre os condutores energizados das linhas de transmissão, com a finalidade de blindá-los
quanto à incidência de eventuais descargas atmosféricas. Estes cabos contêm uma parte exter-
na constituída de condutores de liga de alumínio, que envolvem uma blindagem metálica, em
cujo interior está posicionado um conjunto de fibras ópticas para transmissão de infomação.
Esse é um meio eficiente de comunicação, que tira proveito do percurso pré-existente da linha
62
de transmissão. Os primeiros cabos desse tipo, que substituíram os tradicionais cabos de blin-
dagem de fios de aço, tinham diâmetro relativamente elevado. Por isto eram muito afetados
por correntes de descargas, dada a menor intensidade de corrente de descargas incidentes. A
evolução no projeto dos cabos OPGW determinou a redução de seus diâmetros. A partir daí,
passaram a serem verificados danos frequentes nesses cabos quando da incidência de descar-
gas, com a ruptura de tentos (condutores enlaçados no núcleo do cabo). Em alguns casos, ve-
rifica-se a destruição da camada protetora das fibras ópticas e até a ruptura total do cabo [40].
No Capítulo 5 será mostrado um exemplo real de ruptura de cabos OPGW em linhas
de transmissão devido à incidência de descargas diretas em linhas de transmissão de FUR-
NAS, que ocorreram recentemente [40].
Do exposto anteriormente, justifica-se a importância do estudo e do conhecimento das
características das descargas atmosféricas para as concessionárias de energia elétrica, tendo
em vista subsidiar as análises referentes aos desligamentos de linhas de transmissão e de me-
lhoria de desempenho, dentre outros benefícios que serão apresentados no próximo item.
4.3 BENEFÍCIOS DOS SISTEMAS DE DETECÇÃO PARA O SETOR ELÉTRICO
Nos itens anteriores desse capítulo foram apresentados os efeitos ocasionados pela in-
cidência de descargas atmosféricas em linhas de transmissão. Diante disso, o estudo e medi-
ções das características dos raios são imprescindíveis de serem analisados. Sistemas de detec-
ção de descargas atmosféricas tornam-se relevantes e indispensáveis dadas às diversas aplica-
ções e benefícios para as concessionárias de energia elétrica, os quais serão mostrados em
sequência.
No que tange a aplicação de redes de detecção de descargas atmosféricas no setor elé-
trico, serão enumeradas a seguir, as principais aplicações de sua utilização por concessioná-
rias de transmissão de energia elétrica, exemplificando-as através de análises realizadas pela
concessionária de geração e transmissão de energia, Furnas Centrais Elétricas.
Os principais benefícios da utilização de sistemas de detecção de descargas atmosféri-
cas no setor elétricos são citados nos subitens 4.3.1 ao 4.3.5.
63
4.3.1 MAIOR PRECISÃO NA CLASSIFICAÇÃO DAS CAUSAS DOS DESLIGA-
MENTOS DE LINHAS DE TRANSMISSÃO
Essa aplicação é o foco deste trabalho. Desta forma, os resultados de diversas análises
de desligamento de linhas do sistema de transmissão de Furnas ocasionados por descargas
atmosféricas, utilizando os dados reais de uma rede de detecção, serão apresentados no Capí-
tulo 5.
4.3.2 AS CONCESSIONÁRIAS DE ENERGIA ELÉTRICA PODEM OBTER SUBSÍ-
DIOS PARA ISENÇÕES DE EVENTUAIS PENALIDADES E DESCONTOS DE RE-
CEITAS NOS ATIVOS DE TRANSMISSÃO
Quando da ocorrência de uma perturbação em sistemas de transmissão, se o tempo de
duração de desligamento de uma linha de transmissão ou qualquer componente do sistema de
transmissão for superior a três minutos, ocorre à chamada incidência da parcela variável por
indisponibilidade (PVI), que nada mais é do que uma multa devido à interrupção do forneci-
mento de energia elétrica. Porém, uma vez que for identificado por meio de uma correlação de
dados dos sistemas de proteção e de sistemas de detecção que a causa do desligamento foi por
fenômenos naturais, no caso por descargas atmosféricas, a ANEEL – Agência Nacional de
Energia Elétrica pode conceder uma redução da parcela variável e assim, aplicará uma penali-
zação menor para a concessionária, fazendo com que a empresa pague um valor que pode ser
reduzido do valor total da multa (Resolução Normativa ANEEL, n. 729, de 28 de Junho de
2016) [2].
A Tabela 4.2 apresenta exemplos de penalidades aplicadas a uma concessionária oca-
sionadas pela interrupção da transmissão de energia ocasionada pelo desligamento de linhas
de transmissão.
64
Tabela 4.2 – Penalidades aplicadas a uma concessionária devido à interrupção da transmissão ocasiona-
da pelo desligamento de uma Linha de Transmissão [43]
Linha de Transmissão V (kV) Data
Duração da
Interrupção da
linha
[HH:MM]
Desconto na Par-
cela Variável
Itumbiara - Rio Verde 1 230 24/07/2011 55:34 R$ 730.988,97
Adrianópolis - Resende 500 18/10/2013 482:41 R$ 313.164,33
Rio Verde - Cachoeira Dourada 1 230 21/11/2013 73:03 R$ 199.056,89
Campos - Macaé 2 345 25/05/2014 180:53 R$ 249.714,20
Itumbiara - Porto Colômbia 345 07/01/2015 149:55 R$ 347.366,20
Itumbiara - Rio Verde 1 230 25/04/2015 60:26 R$ 320.998,37
Rio Verde - Barra do Peixe 1 230 28/05/2015 98:52 R$ 360.440,98
Rio Verde - Barra do Peixe 2 230 28/05/2015 137:42 R$ 455.101,81
Itumbiara - Rio Verde 2 230 24/11/2015 125:42 R$ 345.300,70
Itumbiara - Rio Verde 2 230 05/02/2016 111:36 R$ 345.300,70
Total R$ 3.667.433,15
4.3.3 MONITORAMENTO METEOROLÓGICO EM TEMPO REAL (ALERTA AN-
TECIPADO AOS ÓRGÃOS DE OPERAÇÃO)
O uso das informações de descargas atmosféricas em tempo real no monitoramento
das condições meteorológicas permite antecipação do desenvolvimento de tempestades, sendo
importante ferramenta na previsão nowcasting (de curto prazo) pelas equipes de meteorologia,
com aplicação para o setor elétrico, defesa civil, aviação, agricultura, dentre outras atividades
da economia.
Na operação do Sistema Interligado Nacional (SIN) estas informações são utilizadas
para emissão de aviso/alerta de tempo severo, subsídio ao remanejamento em tempo real da
geração e da transmissão, de forma a assegurar o atendimento da carga do país.
Nas Figuras 4.7 a 4.9, podem ser visualizadas telas de monitoramento em tempo real
de descargas atmosféricas obtidas com auxílio do software LTraX [44]. Este software é utili-
zado para monitoramento em tempo real das descargas detectadas pela RINDAT na concessi-
onária Furnas Centrais Elétricas.
65
Figura 4.7 – Descargas atmosféricas acumuladas entre 16h44min do dia 03/09/2018 e 16h44min do dia
04/09/2018 e agrupadas pelo software LTraX
Figura 4.8 – Descargas atmosféricas acumuladas entre 16h15min e 17h15min do dia 04/09/2018 e agru-
padas pelo software LTraX
Figura 4.9 – Descargas atmosféricas acumuladas entre 16h46min do dia 03/09/2018 e 16h46min do dia
04/09/2018 e agrupadas pelo software LTraX
66
4.3.4 MELHORIA DE DESEMPENHO DE LINHAS DE TRANSMISSÃO
Conforme mencionado no item 4.2.2 deste capítulo, o desempenho das linhas de
transmissão devido à incidência de raios, além dos parâmetros associados a estes, dependem
básicamente de quatro fatores:
Tensão suportável de impulso das estruturas (NBI ou TSI);
Cabos para-raios;
Aterramento nas estruturas e isoladores;
Para-raios de resistor não linear de óxido de zinco, em locais apropriados.
A aquisição dos para raios de ZnO tem sido uma prática utilizada pelas concessioná-
rias transmissoras de energia elétrica para melhoria de desempenho quando uma linha de
transmissão apresenta um número elevado de desligamentos transitórios, provocados por des-
cargas atmosféricas [42].
Para tanto, sistemas de detecção de descargas atmosféricas podem ser utilizados para
avaliar a melhor localização, ao longo da extensão de uma linha de transmissão, para instala-
ção destes equipamentos. Do exposto, a seguir será apresentado um exemplo de utilização de
informações de redes de detecção para esse propósito [42].
O exemplo abordado aqui se trata de uma linha de transmissão de Furnas Centrais Elé-
tricas, que foi a pioneira em 2009, no estudo e aplicação de para-raios de óxido de zinco
(ZnO) em linhas de transmissão de 345 kV. Até então, no Brasil, esses equipamentos haviam
sido instalados principalmente em LTs de 69 e 138 kV [45].
A linha de transmissão de 345 kV Ouro Preto – Vitória (LT 345kV VTOP), que entrou
em operação em março de 2005, atravessa uma extensa região com solo de alta resistividade,
principalmente em locais próximo à cidade de Ouro Preto-MG, que apresenta um alto valor de
resistividade [45].
Logo após sua entrada em operação e também nos anos seguintes, foi registrado um
número elevado de desligamentos transitórios dessa LT, provocados por descargas atmosféri-
cas, com médias anuais de perturbações superiores a 10 ocorrências/ano, conforme indicado
abaixo na Tabela 4.3 [45].
67
Tabela 4.3 – Desempenho da LT 345 kV Ouro Preto – Vitória de 2005 à 2010[45]
Ano Número Máximo de Desli-
gamentos [d/100km/ano]
2005 9
2006 11
2007 17
2008 14
2009 18
2010 8
Conforme os critérios estabelecidos pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANE-
EL), o índice de desligamento de uma linha está resumido na Tabela 4.4. Assim, a LT VTOP
só poderia ter no máximo 3 desligamentos/100 km/ por ano.
Tabela 4.4 – Índices de desligamentos de linhas por nível de tensão [40]
Nível de tensão
de operação da
linha (kV)
Número Máximo de
Desligamentos
[d/100km/ano]
69 10-15
138 10
230 5
345 2-3
500 500
Após estudos da engenharia de manutenção de FURNAS, observou-se através de da-
dos da RINDAT, Rede Integrada Nacional de Detecção de Descargas Atmosféricas, que a
grande incidência das descargas ocorria nas cidades mineiras de Itabirito, Mariana e Ouro
Preto, conforme indicado na Figura 4.10 [45].
68
Figura 4.10 – Densidade de Descargas Atmosféricas através de dados da RINDAT na região de traves-
sia da LT345 kV Ouro Preto- Vitória de Furnas [45]
A extensão da LT nesse trecho é de cerca de 120 km. Essa região possui três caracte-
rísticas que favorecem de forma preponderante a ocorrência de desligamentos da LT por des-
cargas atmosféricas; são elas: relevo com elevada altitude, região com elevada densidade de
descargas atmosféricas e um solo com uma alta resistividade elétrica. Além disso, todo esse
trecho mais crítico da LT está situado em altitudes médias superiores a 1300 metros, possuin-
do ainda uma grande predominância de solos rochosos e pedregosos. Em várias estruturas que
tiveram uma nova avaliação dos seus níveis de resistência de aterramento, foram constatados
valores superiores a 150 ohms, quando o recomendado por projeto está na faixa de 20 ohms.
Desta forma, ficou praticamente inviável a implantação dos métodos convencionais para di-
minuição das resistências de aterramento, através da instalação de cabos contrapesos, pois
nesses tipos de solo a implantação das cordoalhas de aterramento nas estruturas pouco dimi-
nui as suas resistências.
Após a análise na busca de soluções que pudessem minimizar essas faltas nessa linha,
foi estudada a alternativa da implantação dos para-raios de óxido de zinco ao longo da LT.
69
O processo de aquisição por FURNAS foi iniciado em 2009, para compra do primeiro
lote de quarenta e cinco para-raios, e só foi concluído no final de 2011, devido a seu ineditis-
mo e também pela necessidade de vários estudos de modo a garantir seu sucesso. Após sua
aquisição, a instalação foi iniciada imediatamente e concluída, essa primeira etapa, em maio
de 2012 [45].
A Tabela 4.5 a seguir apresenta a contabilização do desempemho da linha em estudo,
logo após a instalação dos para-raios de ZnO para melhoria de seu desempenho, em destaque
nos anos de 2012 e 2013.
Tabela 4.5 – Detaque para os anos de 2012 e 2013 - Desempenho da LT 345 kV Ouro Preto –
Vitória após instalação de para-raios de ZNO [45]
No Número Máximo de Desli-
gamentos [d/100km/ano]
2005 9
2006 11
2007 17
2008 14
2009 18
2010 8
2012 5
2013 3
Como pode ser observado houve uma redução significativa de desligamentos dessa li-
nha devido a incidência de descargas atmosféricas, após a instalação de para-raios de ZnO,
estrategicamente localizados utlizando as informações do sistema de detecção RINDAT.
A Figura 4.11, a seguir, apresenta mostra os para-raios de ZnO instalados na linha de
345 kV Ouro Preto – Vitória.
70
Figura 4.11 – Para-raios de ZnO instalados na linha de 345 kV Ouro Preto – Vitória de Furnas [45]
4.3.5 SUBSÍDIOS AOS ÓRGÃOS DE PROJETO
O uso de informações integradas de descargas atmosféricas provenientes de diversas
redes de detecção e diferentes sensores a bordo de satélite, disponíveis nos últimos cinco
anos, podem gerar informações mais precisas sobre a incidência de descargas atmosféricas de
alta intensidade em nosso país, através da elaboração de mapas de incidência das descargas
atmosféricas para diferentes intensidades para todo o país. Tais informações são fundamentais
devido a grande incidência do fenômeno no Brasil. Atualmente, as informações, que estão
disponíveis para utlização no setor elétrico, consistem em um mapa de densidade de descargas
atmosféricas desenvolvido pelo INPE em 2012, conforme indicado na Figura 4.12. No entan-
to, este não permite diferenciar as descargas por suas intensidades, o que limita o uso das in-
formações em aplicações voltadas a projetos de linhas de transmissão e de proteção de linhas
de transmissão.
71
Figura 4.12 – Mapa de Densidade de Descargas atmosféricas elaborado pelo INPE em 2012 [16]
Atualmente, com o uso das novas técnicas de detecção de descargas atmosféricas exis-
tentes, como aquelas apresentadas no capítulo 3, aliadas aos novos modelos de eficiência de
detecção existentes, é possível desenvolver uma nova metodologia para integrar as diferentes
bases de dados e mapear o fenômeno para diferentes intensidades do pico de corrente, uma
vez que atualmente alguns sistemas de detecção de descargas atmosféricas fornecem a estima-
tiva do valor do pico de corrente, e mais recentemente, a forma e onda da corrente.
Sobre essas características, o parâmetro valor de pico de corrente da descarga influ-
encia, sobretudo, na definição do nível da sobretensão resultante em sistemas atingidos por
descargas atamosféricas. Tal sobretensão pode, em muitos casos, ser capaz de ocasionar a
ruptura do isolamento do sistema. Isso porque quando o condutor de uma linha de transmissão
é atingido por uma descarga, a amplitude da sobretensão resultante neste é aproximadamente
proporcional ao valor de pico da corrente [40].
72
Muito recentemente alguns sistemas de detecção de descargas atmosféricas de surpefi-
cie, com a evolução da tecnologia dos sensores, são capazes de fornecer também a forma de
onda da corrente de descarga. No entanto, é relevante informar que, conforme informações
obtidas de fabricantes, nenhum dado de forma de onda é extraído em VHF. Desta forma, no
que se refere à rede de detecção RINDAT, apenas o sensor LS7002, e a parte LF do sensor
TLS200 possuem este recurso. Os sensores do tipo LS8000 integram dados de VHF à ângulos
extras e valores de potência, e portanto, não possuem esse recurso disponível. As Figuras 4.13
e 4.14 mostram exemplos de formas de onda fornecidas por sensores da RINDAT [46].
Figura 4.13 – Formas de onda fornecida por um sisema de detecção de descargas atmosféricas
Figura 4.14 – Exemplo de forma de onda fornecida pela RINDAT e armazenada na TLP
Ainda sobre o fornecimento da forma de onda de corrente por sensores da RINDAT,
os dados da forma de onda são gerados pelos sensores e, opcionalmente, transmitidos de volta
à TLP. O algoritmo de localização no TLP usa um conjunto de parâmetros extraídos das for-
mas de onda que é transmitido em um fluxo de dados em tempo real de cada sensor. O algo-
73
ritmo de localização no TLP usa um conjunto de parâmetros extraídos das formas de onda,
incluindo o tempo de chegada, direção de chegada e outros parâmetros de forma de onda que
usamos para determinar o tipo de fonte, polaridade e corrente de pico. Os parâmetros usados
pelo algoritmo de localização do TLP são extraídos das formas de onda no sensor, portanto,
não precisamos transmitir as formas de onda completas de volta ao TLP através do link de
comunicação em tempo real [37].
Cabe mencionar que, as redes de detecção globais atualmente não fornecem a forma
de onda da corrente de descarga. Embora os sensores do GLD360 extraiam um conjunto simi-
lar de parâmetros de forma de onda como os sensores LS7002 / TLS200, e sejam usados pelo
algoritmo de localização e armazenados em registros, atualmente a formas de onda completas
não é armazenada nos sensores do GLD [31].
Complementarmente, vale ressaltar que, atualmente, a única rede de detecção global
que fornece o valor de pico da corrente é a GLD360 de tecnologia Vaisala Inc., conforme
poderá ser visualizado no capítulo de resultados.
74
5 RESULTADOS
Neste capítulo serão apresentados exemplos de análises de desligamentos de linhas de
transmissão que ocorreram no Sistema de Transmissão de Furnas Centrais Elétricas causados
por incidência direta de descargas atmosféricas. Será mostrada uma metodologia utilizando a
correlação temporal e espacial entre informações provenientes dos sistemas de proteção das
linhas e aquelas obtidas através de redes de detecção de descargas atmosféricas quando da
ocorrência de um distúrbio.
5.1 SISTEMAS DE TRANSMISSÃO DE FURNAS
Primeiramente, um sistema de transmissão é um conjunto de linhas de transmissão, as
quais são interligadas por meio de subestações, e atravessam várias regiões do país. Do siste-
ma de transmissão nacional, atualmente, mais de vinte mil quilômetros de linhas fazem parte
dos sistema de transmissão de Furnas Centrais Elétricas S.A., sendo que elas estão configura-
das em linhas de 138, 230, 500, 750 e 600 kV, passando por oito estados e pelo Distrito Fe-
deral.
Conforme mencionado em [47] o sistema Furnas é supervisionado pelo Centro de ope-
ração do Sistema (localizado no Rio de Janeiro) em parceria com os centros de operação regi-
onais. Esses centros regionais têm como função principal a coordenação de manobras e a
normalização do sistema elétrico diante de possíveis perturbações. São quatro os centros de
operação existentes:
Centro Regional Minas, localizado na Usina Hidrelétrica de Furnas, que pos-
sui também em sua área de responsabilidade as usinas do rio Grande;
Centro Regional Rio, localizado na Subestação de Jacarepaguá, que possui
em sua área de responsabilidade os troncos de alimentação de todo o Rio de
Janeiro e também o estado do Espírito Santo;
Centro Regional São Paulo, localizado na Subestação de Campinas, possuin-
do responsabilidade os troncos de alimentação da Grande São Paulo e o Siste-
ma de transmissão da Usina Hidrelétrica de Itaipu;
Centro Regional Goiás, localizado na Usina de Itumbiara, tendo responsabili-
dade os troncos de alimentação dos estados de Goiás, Mato Grosso, parte do
estado do Tocantins e Distrito Federal.
75
O Anexo A contém o mapa do Sistema de Transmissão de Furnas.
5.2 ANÁLISE DO DESLIGAMENTO DE LINHAS DE TRANSMISSÃO POR DESCAR-
GAS ATMOSFÉRICAS
Conforme apresentado na Figura 5.1, para o período de Janeiro de 2017 a Março de
2018 foram contabilizados que 16% do total de desligamentos de linhas de transmissão de
Furnas foram causados por descargas atmosféricas.
Figura 5.1 – Total de desligamentos de LTs × Desligamentos por descargas atmosféricas no periodo de
Janeiro/2017 a Março/2018 [50]
A tabela contida no Anexo B apresenta 50 ocorrências de desligamento de linhas de
transmissão ocasionadas por incidência direta de descargas atmosféricas, considerando o perí-
odo de janeiro de 2017 a março de 2018. Essa planilha contempla informações obtidas através
do sistema de proteção das linhas de transmissão e também aquelas obtidas através do sistema
de detecção de descargas atmosféricas RINDAT.
As informações do sistema de proteção das linhas de transmissão de Furnas constantes
nas colunas de 3 a 7 da Tabela no Anexo B, data e hora do desligamento, data e hora do resta-
belecimento e duração do desligamento, são provenientes de sistemas oscilográficos dos relés
de proteção e dos RDP (Registradores de Perturbações) localizados nas subestações terminais
de cada uma das linhas relacionadas na coluna 2, quando da atuação da proteção pela ocor-
rência do distúrbio que ocasionou o desligamento destas.
Desligamentos Causadospor descargas atmosféricas(90 desligamentos)
Demais Causas (460Desligamentos)
16%
84%
76
Já as informações constantes nas colunas de 8 a 11 desta Tabela (contida no Anexo B),
referentes ao sistema de detecção de Descargas Atmosféricas (RINDAT) são provenientes dos
dados de descargas atmosféricas e armazenadas na central de processamento de dados utiliza-
da pela rede, a TLD (Total Lightning Database), e visualizadas para análise através do pro-
grama FALLS.
O Software FALLS é um sistema de localização de raios nuvem-solo e inter/intra-
nuvem que possibilita a análise de faltas no sistema elétrico e permite que um usuário deter-
mine se um relâmpago afetou ou não um equipamento [39].
Neste item, serão apresentadas análises de perturbações de algumas linhas de trans-
missão constantes na Tabela do Anexo B, para a constatação da causa de desligamento destas
devido a incidência de descargas atmosféricas. Para tanto, será realizada uma investigação
pós-distúrbio dos dados detectados e armazenados na TLD da RINDAT, com auxílio do sof-
tware de análise de falhas e localização de relampagos da VAISALA INC., o FALLS (versão
5.2.1) [38]. O fluxograma apresentado na Figura 5.2 indica as etapas para realização de análi-
ses no FALLS, seguindo a metodologia adotada pelas equipes de meteorologia e proteção das
linhas de transmissão de FURNAS.
Figura 5.2 – Fluxograma sequencial para realização de análises no Falls
77
A primeira etapa (Identificação da Linha) consiste em localizar no software FALLS a
linha que sofreu desligamento. É importante dizer que os traçados das linhas de transmissão
do Falls foram obtidos pelo sistema de georeferenciamento de Furnas, o GIS Furnas, a locali-
zação da linha de transmissão é obtida por meio do código de identificação das subestações,
ou usinas que são interligadas por essa linha. Como exemplo, a linha de transmissão que liga
a subestação de Adrianópolis-RJ à subestação de Itutinga-MG é obtida ao localizar no mapa a
linha que liga STIT (Itutinga) até STAD (Adrianópolis), obtendo assim a linha ADIT. A Figu-
ra 5.3 mostra como é feita essa primeira etapa por meio da interface do FALLS.
Figura 5.3 – Interface do Falls exibindo a LT ADIT
Após a primeira etapa do processo de identificação da linha, é feita a análise de des-
cargas atmosféricas que ocorreram na região em que a linha de transmissão está inserida. Para
isso, fazemos a análise regional com o software, a Figura 5.4 mostra a interface do software
para que sejam obtidos os strokes (pontos que foram atingidos pela descarga atmosférica).
78
Figura 5.4 – Análise de regional feita pelo FALLS
A Figura 5.4 mostra como é feito o acesso à base de dados do software. Para este tra-
balho, as informações são obtidas por meio de:
Real Time strokes: que dá acesso à base de dados que chegam a TLP (Total
Lightning Processor) em Tempo real, a qual foi usada para esse trabalho;
Reprocessed strokes: nessa base de dados os dados são diariamente processa-
dos, considerando uma distância máxima do sensor de 2000 quilômetros (sen-
do esta a única diferença para o real time strokes, cuja distância máxima dos
sensores é de 625 quilômetros) [38].
Na segunda etapa, uma vez que foram obtidos todos os strokes que caíram na região
em estudo, é feito por meio de observação a análise dos strokes que ocorreram nas proximi-
dades da linha. A Figura 5.5 ilustra a interface do software no momento em que esta análise
foi feita. Por meio da análise do FALLS conseguimos obter informações importantes a respei-
to da descarga atmosférica, como a latitude e longitude da incidência, polaridade e pico de
corrente associados a um stroke.
79
Figura 5.5 – Localização dos strokes e informações relevantes
A última etapa da análise é feita por meio das elipses traçadas pelo próprio software, a elipse
de confiança é obtida por meio de modelos estocásticos (distribuição de probabilidade normal
em três dimensções) e mede a precisão da estimativa em termos percentuais e são usadas para
fornecer uma melhor estimativa da localização da incidência da descarga atmosférica. Por
exemplo, para uma elipse de confiança de 99%, existe 1% de chance de que o ponto real do
raio esteja fora da região da elipse. Com isso, a elipse (desenhada em vermelho no FALLS)
representa, a confiabilidade (O FALLS trabalha com 50%, 90% ou 99% de confiabilidade) a
região onde incidiu uma descarga atmosférica, Como exemplo, na Figura 5.6 como a elipse
cortou a linha, existe uma grande probabilidade de essa descarga ter atingido a linha e conse-
quentemente, ter sido a causa do seu desligamento [39].
80
Figura 5.6 – Elipse de confiança (em vermelho) traçada pelo FALLS
Para apresentação da metodologia de análise de desligamentos de linhas de transmis-
são por descargas atmosféricas, foram selecionadas quatro das 50 ocorrências da tabela conti-
da no Anexo B, com maior tempo de duração do desligamento da linha de transmissão e/ou
ocorrências de descargas com número significativo número de strokes em 2017 e 2018, a sa-
ber:
1. Ocorrência 3: Linha de Transmissão Adrianópolis/Itutinga (LT 345 kV
ADIT C2 RJ/MG) no dia 5 de Janeiro de 2017 às 15h22min;
2. Ocorrência 13: Linha de Transmissão Adrianópolis/Itutinga (LT 345 kV
ADIT C2 RJ/MG) no dia 24 de Fevereiro de 2017 às18:22;
3. Ocorrência 42: Linha de Transmissão Adrianópolis/Jacarepaguá (LT 345
kV ADJP C1 RJ) no dia 15 de Fevereiro de 2018 às 00h06min;
4. Ocorrência 45: Linha de Transmissão Barro Branco/Ouro Preto (LT 345
kV BBOP 2 C1 MG) no dia 3 de março de 2018 às 13h26min.
A metodologia de análise de identificação de causa de desligamentos de linhas de
transmissão utilizada tem suas etapas apresentada no fluxograma da Figura 5.7.
81
Figura 5.7 – Fluxograma resumido da metodologia de análise utilizada para identificação da causa do
desligamento de linhas de transmissão por descargas atmosféricas
A primeira etapa do fluxograma consiste em analisar as informações do sistema de
proteção da linha de transmissão, visando a obtenção do instante da ocorrência e de uma esti-
mativa de localização da falha. Sendo, o instante de ocorrência da falha obtido através dos
registros de oscilografia fornecidos por meio dos Registradores Digitais de Perturbação
(RDP), que estão localizados nas subestações terminais da linha. Quanto à localização da fa-
lha, esta pode ser estimada por meio de algoritmos computacionais de localização de faltas,
cujos dados de entrada são informações obtidas através dos registros de oscilografia, e dos
relés de proteção que atuaram quando da ocorrência do distúrbio da linha de transmissão
A segunda etapa constitui-se em obter informações sobre as condições meteorológicas
na região em que a linha está situada por meio de imagens do satélite GOES-16, de modo a se
comprovar que realmente existia uma condição de tempo adverso quando da ocorrência do
distúrbio.
A terceira etapa é realizada através da análise das informações provenientes das redes
de detecção, através de uma correlação temporal e espacial com aquelas fornecidas pelo sis-
tema de proteção. As informações obtidas pelas redes detecção são o tempo e a localização da
incidência das descargas atmosféricas, que ocorreram no momento do distúrbio e a estimativa
de pico de corrente destas. A partir dessas informações é possível verificar por meio de parâ-
metros estatísticos (elipses de confiança), se uma linha de transmissão foi ou não atingida por
um raio.
82
5.2.1 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA 3: LINHA DE 345 KV ADRIANÓPOLIS – ITUTIN-
GA C2 EM 05/01/2017
5.2.1.1 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES OBTIDAS PELO SISTEMA DE PROTEÇÃO
O desligamento da linha ocorreu às 15h22min do dia 05/01/2017 na linha de 345 kV
Adrianópolis – Itutinga (LT ADIT C2 RJ/MG).
Com base no relatório de perturbações encontrado no Anexo C, a perturbação em aná-
lise teve inicio com o desligamento automático da LT 345 kV Adrianópolis - Itutinga C2 por
atuação das proteções primária e alternada de distância para faltas a terra em zona 1, em am-
bos os terminais devido a uma falta monofásica envolvendo a fase Vermelha (Fase A) causa-
da por descarga atmosférica.
A falta foi eliminada em 86ms, conforme pode ser verificado na Figura 5.8. a qual
apresenta os registros oscilográficos obtidos através dos Registradores Digitais de Pertuba-
ções (RDP), localizados nas subestações terminais da linha, e analisadas com auxílio do pro-
grama SINAPE (Sistema Integrado de Apoio à Análise de Perturbações) desenvolvido CE-
PEL [48].
Notamos que a análise dos registros oscilográficos da figura 5.8 permite constatar o
horário da ocorrência da perturbação com precisão.
Horário da ocorrência 3: 14h21min53seg535mseg
82
Figura 5.8 – Registros oscilográficos obtidos através de RDP – Ocorrência 3: LT 345 kV ADIT C2
83
Uma análise espacial de localização do defeito também pode ser obtidas com as in-
formações fornecidas pelo sistema de proteção, com auxílio de ferramenta computacional
desenvolvida por FURNAS, utilizando o método de impedâncias por 2 terminais para o calcu-
lo da distância da falta, conforme mostra a Figura 5.9 [49].
LOCALIZAÇÃO DE FALTAS (DAPRO)
MAIO /2013
Analise realizada em 06/01/2017 as 15:36
-------------------------------------------------------------------------------
Registro de: STIT (05/01/2017 15:21:53.714252)
-------------------------------------------------------------------------------
Condicoes do Sistema Eletrico mostradas no oscilograma (Valores RMS)
Pre Falta: Van => 205.4 / 0.0 (kV/Graus)
Ia => 245.56 / 13.3 (A/Graus)
Tipo de Curto: Fase A-terra
Na Falta: Van => 172.8 / 3.5 (kV/Graus)
Vbn => 206.2 / 123.5 (kV/Graus)
Vcn => 209.1 /-115.3 (kV/Graus)
3V0 => 31.4 /-168.2 (kV/Graus)
Na Falta: Ia => 1589.86 / -75.3 (A/Graus)
Ib => 189.37 /-140.3 (A/Graus)
Ic => 192.93 / -25.6 (A/Graus)
3I0=> 1794.97 / -76.1 (A/Graus)
-------------------------------------------------------------------------------
Linha => ADRIANO - ITUTINGA345 # 2 / Comprimento = 199.0km
Imp da Linha => 73.98 (Ohm prim) / 84.8 (graus)
Localizacao no ponto escolhido
Resistencia de falta => 5.19 (Ohm prim)
Local da falta (1Pt) => 65.5 % ( 130.3 Km ) de STIT
Local da falta (2Pt) => 20.6 % ( 41.0 Km ) de SE ADRIANOPOLIS
Resultados Medios
Resistencia de falta => 7.50 (Ohm prim)
Local da Falta => 67.2 % a partir de STIT
<F>im, <T>abela de resultados, <G>rafico =>
Figura 5.9 – Saída do Programa Computacional utilizando o Método de Impedâncias por 2 Terminais
para o calculo da distância da falta para a Ocorrência 3
Do exposto, a falta foi localizada com auxílio de ferramenta computacional a 41 km
do terminal da Subestação de Adrianópolis.
84
Por fim, a LT foi liberada 2 minutos após a ocorrência, porém mesmo estando liberada
para restabelecimento às 15h23min pela eliminação da falta, somente foi religada às
23h11min, tendo como tempo total de duração de desligamento 7h49 min. Isso se deve ao
fato de que também houve a atuação do esquema de religamento automático sem sucesso de-
vido à atuação de proteção de discordância de polos do DJ8144 no terminal Itutinga. Furnas
realizou a manutenção corretiva no circuito de comando do DJ8144 sob a CDI EM STIT
007/2017 efetuando regulagem em chave cames, reaperto em régua de bornes e testes de co-
mando de fechamento. O DJ8144 foi liberado às 17h57min permanecendo a linha desligada
por conveniência operativa (controle de tensão) [50]
5.2.1.2 INFORMAÇÕES DE CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS POR MEIO DE IMA-
GENS DO SATÉLITE GOES
No instante dessa ocorrência foram observadas localmente, pelos operadores das su-
bestações terminais dessa linha, condições meteorológicas adversas. Essa condição de tempo
pode ser constatada por meio de imagens do satélite GOES-13 [52], verificando-se a existên-
cia de células de tempestade na região que contém a linha de transmissão em questão (trecho
entre Rio de Janeiro e Minas Gerais), indicando a presença de nuvens de tempestades na regi-
ão mais próxima do terminal de Adrianópolis, e comprovando que a condição meteorológica
era adversa. A Figura 5.10 mostra a imagem obtida pelo satélite no período do desligamento,
onde as regiões coloridas são as células de tempestade e em destaque se encontra a região que
em análise.
Figura 5.10 – Imagem realçada do satélite GOES-13, no canal infravermelho, do dia 05 de Janeiro de 2017 às
16h30min [52]
85
5.2.1.3 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES FORNECIDAS PELO SISTEMA DE DETEC-
ÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS RINDAT
O estudo realizado através do programa Falls mostra as descargas atmosféricas detec-
tadas pela RINDAT no período compreendido entre 15h20min e 15h25min do dia 05/01/2017
nos arredores da LT ADIT, conforme indicado nas Figura 5.11 e 5.12.
Figura 5.11 - Tela do programa computacional Falls – Análise da Ocorrência 3
Figura 5.12 – Descargas Atmosféricas detectadas pela RINDAT (em azul), próximas a LT ADIT entre 15h20min
e 15h25min no dia 05/01/2017
LT ADIT
86
Nas Figuras 5.13 a 5.15 são apresentados trechos da linha que possívelmente foram
atingidos por uma descarga atmosférica. As elipses traçadas em vermelho possuem 99% de
confiabilidade, o local de impacto de descargas atmosféricas, polaridade e picos de corrente
são apresentados nas figuras.
Figura 5.13 – Descarga Atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação de
Adrianópolis, incluindo a Elipse de 99% de Confiança, as 15h21min30seg910mseg no dia 05/01/2017
Figura 5.14 – Descarga Atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação de
Adrianópolis, incluindo a Elipse de 99% de Confiança, as 15h21min48seg728mseg no dia 03/01/2017
87
Figura 5.15 – Descarga Atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação de
Adrianópolis, incluindo a Elipse de 99% de Confiança, as 15h21min48seg849mseg no dia 03/01/2017
A Tabela 5.1 mostra a análise temporal para os strokes associados a esta ocorrência.
Tabela 5.1 – Resumo da análise temporal da ocorrência 3 [40]
Atuação da proteção
[hora:min:seg:mseg]
Momento de Incidência do Stroke
[hora:min:seg:mseg]
Δt
Pico de
Corrente
(kA)
15:21:53:535
15:21:30.910 (figura 5.13) 22seg625mseg 7
15:21:48.728 (figura 5.14) 4seg767mseg 5
15:21:48.849 (figura 5.15) 4seg686mseg 8
Através de uma análise temporal comparativa entre o tempo de atuação da proteção da
LT 345 kV Adrianópolis – Itutinga C2 e os tempos de incidências dos strokes, apresentados
na Tabela 3, pode-se afirmar que o tempo de atuação da proteção (14h21m53seg535mseg) foi
muito próximo ao tempo que ocorreu o Stroke da Figura 5.15 (15h21min48s849mseg), obtido
por meio da análise no programa FALLS. Embora a RINDAT não consiga detectar 100% das
descargas atmosféricas ocorridas, principalmente as de mais baixa intensidade, o horário da
incidência do raio é a informação mais precisa do sistema.
88
Por meio da correlação espacial das informações fornecidas pelo sistema de proteção
da linha juntamente com algoritmos de localização de faltas somado as informações das des-
cargas atmosféricas obtidas com auxílio do programa FALLS, que utiliza dados do sistema de
detecção da RINDAT, constata-se uma equivalência entre a localização da perturbação e o
local de incidência do raio que atingiu a linha de transmissão.
Do exposto, comprova-se que a causa da ocorrência 3, que provocou o desligamento
da LT345 kV Adrianópolis – Itutinga C2 em 05/01/2017 foi a incidência de Descarga Atmos-
férica.
5.2.2 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA 13: LINHA DE 345 KV ADRIANÓPOLIS – ITU-
TINGA C2 EM 24/02/2017
5.2.2.1 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES OBTIDAS PELO SISTEMA DE PROTEÇÃO
O desligamento da linha ocorreu às 18h22min do dia 24/02/2017 na linha de 345 kV
Adrianópolis – Itutinga (LT ADIT C2 RJ/MG).
Com base no relatório de perturbações encontrado no Anexo C, a perturbação em aná-
lise consistiu no desligamento automático da LT 345kV Adrianópolis – Itutinga C2 devido a
uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), causada por descarga atmosférica.
A falta foi eliminada em 63 milssegundos pela atuação das proteções de distância em
zona 1 em ambos os terminais, como pode ser visto na Figura 5.16.
Notamos que a análise dos registros oscilográficos da Figura 5.16, obtidos por meio
dos Registradores Digitais de Pertubações (RDP) localizados nas subestações terminais da
linha, e analisadas com auxílio do programa SINAPE (Sistema Integrado de Apoio à Análise
de Perturbações) do CEPEL permitem constatar o horário da ocorrência da perturbação com
precisão [48].
Horário da ocorrência 13: 18h21min32seg588mseg
89
Figura 5.16 – Registros oscilográficos obtidos através de RDP – Ocorrência 13: LT 345 kV ADIT C2
90
O defeito foi localizado a 65 km do terminal de Itutinga, sendo que o restabelecimento
do circuito ocorreu 1,6 segundos após a falta através da atuação do religamento automático
tripolar. O retabelecimento da linha ocorreu as 18h23min [50].
5.2.2.2 INFORMAÇÕES DE CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS POR MEIO DE IMA-
GENS DO SATÉLITE GOES
No momento da perturbação foram observadas pelos operadores das subestações ter-
minais dessa linha condições meteorológicas adversas. Por meio de imagens do satélite GO-
ES-13, verificou-se a existência de células de tempestade no trecho onde passa a linha, sendo
observado que a presença de tempestades era na região mais próxima do terminal de Itutinga
[52]. A Figura 5.17 mostra a imagem obtida pelo satélite no horário nas proximidades em que
a perturbação ocorreu(destacado em vermelho).
Figura 5.17 – Imagem realçada do satélite GOES-13, no canal infravermelho, do dia 24 de
Fevereiro de 2017 às 18h00min [52]
91
5.2.2.3 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES FORNECIDAS PELO SISTEMA DE DETEC-
ÇÃO DE DESCARGAS ATMOFÉRICAS RINDAT
O estudo realizado através do programa Falls mostra as descargas atmosféricas detec-
tadas pela RINDAT no período compreendido entre 18h20min e 18h22min do dia 24/02/2017
nas vizinhanças da LT ADIT, conforme indicado na Figura 5.18.
Figura 5.18 – Descargas atmosféricas detectadas pela RINDAT (em azul), próximas a LT ADIT entre
18h20min e 18h22min no dia 24/02/2017
Nas Figuras 5.19 a 5.21 são apresentados trechos da linha que possívelmente foram
atingidos por uma descarga atmosférica. As elipses traçadas em vermelho indicam com 99%
de confiabilidade, o local de impacto de descargas atmosféricas cujos maxímos picos de cor-
rente estão indicados nas Figuras.
LT ADIT
92
Figura 5.19 – Descarga atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação de Itu-
tinga, incluindo a elipse de 99% de confiança, as 18h21min13seg809mseg no dia 24/02/2017
Figura 5.20 – Descarga atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação de Itu-
tinga, incluindo a elipse de 99% de confiança, as 18h21min18seg379mseg no dia 24/02/2017
93
Figura 5.21 – Descarga atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação de Itu-
tinga, incluindo a elipse de 99% de confiança, as 18h21min32seg752mseg no dia 24/02/2017
Através do programa FALLS foi possível a identificar com precisão a localização do
distúrbio. Ao comparar o tempo de atuação da proteção (18h21min32seg588mseg) com o
instante que ocorreu o stroke da figura 5.21 temos a menor diferença de tempo, constatando
assim que este stroke foi a possível causa do defeito na linha de transmissão Adrianópolis –
Itutinga. A tabela 5.2 mostra a análise temporal associada a ocorrência 13.
94
Tabela 5.2 – Resumo da análise temporal da ocorrência 13 [50]
Atuação da proteção
[hora:min:seg:mseg]
Momento de Incidência do
Stroke
[hora:min:seg:mseg] Δt
Pico de
Corrente
(kA)
18:21:32:588
18:21:13.809(Figura 5.19) 18seg779mseg 8
18:21:13:884 18seg704mseg 11
18:21:17.633 14seg955mseg 13
18:21:17.857 14seg731mseg 9
18:21:17.900 14seg688mseg 13
18:21:18.249 14seg339mseg 17
18:21:18.379 (Figura 5.20) 14seg209mseg 10
18:21:18.462 14seg126mseg 8
18:21:23.181 9seg407mseg 20
18:21:32.752 (Figura 5.21) 0seg164mseg 29
18:21:32.779 0seg191mseg 23
18:21:32.826 0seg238mseg 16
18:21:32.867 0seg279mseg 13
18:21:33.123 0seg535mseg 8
18:21:53.414 20seg826mseg 15
18:21:56.888 24seg300mseg 10
Na Tabela 5.2, para os eventos destacados, como o intervalo de tempo entre o instante
de cada ocorrência é da ordem de milissegundos, existe a possibilidade de que esses quatro
strokes sejam todos associados a um mesmo flash, e muitas vezes é o que acontece, é como se
os raios “abracassem” a linha de transmissão. Outro fato que deve ser verificado são os picos
de corrente. Pois, em geral o que possui pico de maior amplitude é o primeiro stroke (líder).
Esse tipo de análise de grande relevância, pois confirma os aspectos físicos associados a for-
mação de descargas atmosféricas abordados no capítulo 2.
Do exposto, comprova-se que a causa da ocorrência 13, que provocou o desligamento
da LT345 kV Adrianópolis – Itutinga C2 em 24/02/2017 foi a incidência de Descarga Atmos-
férica.
95
5.2.3 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA 42: LINHA DE 345 KV ADRIANÓPOLIS – JACA-
REPAGUÁ C1 EM 15/02/2018
5.2.3.1 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES OBTIDAS PELO SISTEMA DE PROTEÇÃO
O desligamento da linha ocorreu às 00h06min do dia 15/02/2018 na linha de 345 kV
Adrianópolis-Jacarepaguá (LT ADJP C1 RJ).
Com base no relatório de perturbações encontrado no Anexo C, a perturbação em aná-
lise consistiu no desligamento automático da LT 345 kV Adrianópolis – Jacarepaguá devido a
uma falta monofásica, envolvendo a fase Vermelha (fase A), causada por descarga atmosféri-
ca.
A falta foi eliminada em 67ms por atuação das proteções primária e alternada de dis-
tância para faltas a terra em zona 1 em ambos os terminais. Podem ser verificados na Figura
5.22, os registros oscilográficos obtidos através dos Registradores Digitais de Pertubações
(RDP) localizados nas subestações terminais da linha, e analisadas com auxílio do programa
SINAPE (Sistema Integrado de Apoio à Análise de Perturbações) do CEPEL [48].
Pela análise dos registros oscilográficos da Figura 5.22 foi possível constatar o horário
da ocorrência da perturbação com precisão.
Horário da Ocorrência 42: 00h05min29seg669mseg.
95
Figura 5.22 – Registros oscilográficos obtidos através de RDP – Ocorrência 42: LT 345 kV ADJP C1
96
Uma análise espacial de localização do defeito também pode ser obtidas com as info-
ramações fornecidas pelo sistema de proteção, com auxílio de ferramenta computacional de-
senvolvida por FURNAS, utilizando o método de impedâncias por 1 terminal para o calculo
da distância da falta, conforme mostra a Figura 5.23 [49].
LOCALIZAÇÃO DE FALTAS (R.O.)
MAIO /2013
Analise realizada em 19/02/2018 as 08:48
-------------------------------------------------------------------------------
Registro de: STAD (14/02/2018 00:05:39.669362)
-------------------------------------------------------------------------------
Condicoes do Sistema Eletrico mostradas no oscilograma (Valores RMS)
Pre Falta: Van => 199.2 / 0.0 (kV/Graus)
Ia => 144.55 / -39.0 (A/Graus)
Tipo de Curto : Fase A-terra
Na Falta: Van => 114.7 / -0.9 (kV/Graus)
Vbn => 196.6 / 120.4 (kV/Graus)
Vcn => 202.2 /-116.9 (kV/Graus)
3V0 => 77.3 /-170.7 (kV/Graus)
Na Falta: Ia => 5579.44 / -78.5 (A/Graus)
Ib => 446.81 / 80.9 (A/Graus)
Ic => 129.51 / 113.4 (A/Graus)
3I0=> 5036.22 / -77.0 (A/Graus)
-------------------------------------------------------------------------------
Linha => ADRIANO – JACAREP. 345 #1 / Comprimento = 38.0km
Imp da Linha => 13.48 (Ohm prim) / 83.6 (graus)
Localizacao no ponto escolhido
Resistencia de falta => 2.23 (Ohm prim)
Local da falta (1Pt) => 79.0 % ( 30.0 Km ) de STAD
Resultados Medios
Resistencia de falta => 2.40 (Ohm prim)
Local da Falta => 85.0 % a partir de STAD
<F>im, <T>abela de resultados, <G>rafico =>
Figura 5.23 – Saída do programa computacional utilizando o método de impedâncias por 1 terminal para o cálcu-
lo da distância da falta para a ocorrência 42
Do exposto, a falta foi localizada com auxílio de ferramenta computacional a 30 km
do terminal da Subestação de Adrianópolis.
97
Por fim, o esquema de religamento automático encontrava-se bloqueado por conveni-
ência operacional e houve demora na normalização da linha devido a falha no relé de sincro-
nismo para o fechamento manual no terminal STAD. O restabelecimento da linha de Trans-
missão ADJP 1 aconteceu às 02h47min.[50].
5.2.3.2 INFORMAÇÕES DE CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS POR MEIO DE IMA-
GENS DO SATÉLITE GOES
No momento da perturbação os operadores da Subestação de Jacarepaguá observaram fortes
chuvas com descargas atmosféricas. Com auxilio de imagens do satélite GOES-16, foi certifi-
cado que havia tempestades na região no momento da falta, a Figura 5.24 mostra a imagem do
satélite e em destaque (em branco) é apresentada a região em que a linha está situada [52].
Figura 5.24 – Imagem realçada do satélite GOES-16, no canal infravermelho, do dia 15 de
Fevereiro de 2018 às 00h00min [52]
98
5.2.3.3 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES FORNECIDAS PELO SISTEMA DE DETEC-
ÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS
O estudo realizado através do programa Falls mostra as descargas atmosféricas detec-
tadas pela RINDAT no período compreendido entre 00h04min e 00h06min no dia 15/02/2018
nas vizinhanças da LT ADJP, conforme mostra a Figura 5.25.
Figura 5.25 – Descargas Atmosféricas detectadas pela RINDAT (em azul), próximas a LT ADJP entre
00h04min e 00h06min no dia 15/02/2018
Nas Figuras 5.26 e 5.27 são apresentados trechos da linha que possivelmente foram
atingidos por uma descarga atmosférica. As elipses traçadas em vermelho possuem 99% de
confiabilidade, o local de impacto da descarga Atmosférica, polaridade e pico de corrente são
apresentados nas Figuras.
LT ADJP
99
Figura 5.26 – Descarga atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação de Adri-
anópolis, incluindo a elipse de 99% de confiança, as 00h05min39seg346mseg no dia 15/02/2018
Figura 5.27 – Descarga atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação de Adri-
anópolis, incluindo a elipse de 99% de confiança, as 00h05min59seg928mseg no dia 15/02/2018.
Através de análise temporal comparativa entre o tempo de atuação da proteção da LT
345 kV Adrianópolis – Jacarepaguá C1 e os horários de incidência dos strokes apresentados
na tabela 5.3, pode-se afirmar que o tempo de atuação da proteção (00h05min39seg669mseg)
foi muito próximo ao tempo que ocorreu o stroke da Figura 5.26 (00h05min39seg346mseg),
obtido por meio da análise no programa FALLS.
100
Tabela 5.3 – Resumo da análise temporal da ocorrência 42 [50]
Atuação da proteção
[hora:min:seg:mseg]
Momento de Incidência do
Stroke
[hora:min:seg:mseg]
Δt
Pico de
Corrente
(kA)
00:05:39:669
00:05:39.346 (figura 5.25) 0seg305mseg 18
00:05:58.885 19seg216mseg 11
00:05:59.928 (figura 5.27) 20seg259mseg 18
Através da correlação espacial da informação fornecida pelo algoritmo de localização de fal-
tas, com base nos registros obtidos pelo sistema de proteção da linha e da localização da inci-
dência da descarga atmosférica obtida por meio do programa FALLS, que utiliza informações
do sistema de detecção da RINDAT, é verificada uma equivalência entre a localização do
distúrbio e a localização da descarga atmosférica que atingiu a linha de transmissão em análi-
se.
Do exposto, comprova-se através de correlações temporal e espacial que a causa da ocorrên-
cia 42, que provocou o desligamento da LT 345 kV Adrianópolis – Jacarepaguá C1 em
15/02/2018 foi a incidência de uma Descarga atmosférica.
5.2.4 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA 45: LINHA DE 345 KV BARRO BRANCO – OURO
PRETO C1 EM 03/03/2018
5.2.4.1 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES OBTIDAS PELO SISTEMA DE PROTEÇÃO
O desligamento da linha ocorreu às 13h26min do dia 03/03/2018 na linha de 345 kV
Barro Branco – Ouro preto (LT BBOP 2 C1 MG).
Com base no relatório de perturbações encontrado no Anexo C, a perturbação em aná-
lise consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Barro Branco – Ouro Preto, devido a
uma falha monofásica envolvendo a fase Azul (fase C de Furnas) causada por provável des-
carga atmosférica.
A falta foi eliminada em 65ms, conforme podem ser verificado na Figura 5.27, a qual
apresenta os registros oscilográficos obtido através dos Registradores Digitais de Pertubações
101
(RDP) localizados nas subestações terminais da linha, e analisadas com auxílio do programa
SINAPE (Sistema Integrado de Apoio à Análise de Perturbações) do CEPEL [48].
Notamos que a análise dos registros oscilográficos da Figura 5.28 permitem constatar
o horário da ocorrência da perturbação com precisão.
Horário da ocorrência 45: 13h25min42seg930mseg
102
Figura 5.28 – Registros oscilográficos obtidos através de RDP – Ocorrência 45: LT 345 kV BBOP C1
103
Uma análise espacial de localização do defeito também pode ser obtidas com as info-
ramações fornecidas pelo sistema de proteção, com auxílio de ferramenta computacional de-
senvolvida por FURNAS, utilizando o método de impedâncias por 1 terminal para o calculo
da distância da falta , mostrado na figura 5.29 [49].
LOCALIZAÇÃO DE FALTAS (DAPRO)
MAIO /2013
Analise realizada em 03/09/2018 as 10:20
-------------------------------------------------------------------------------
Registro de: STBB (03/03/2018 13:25:42.947002)
-------------------------------------------------------------------------------
Condicoes do Sistema Eletrico mostradas no oscilograma (Valores RMS)
Pre Falta: Van => 205.9 / 0.0 (kV/Graus)
Ia => 258.23 / -154.7 (A/Graus)
Tipo de Curto: Fase C-terra
Na Falta: Van => 230.6 / 5.4 (kV/Graus)
Vbn => 228.4 / 110.9 (kV/Graus)
Vcn => 19.8 /-156.4 (kV/Graus)
3V0 => 261.7 / 60.2 (kV/Graus)
Na Falta: Ia => 566.15 / -176.0 (A/Graus)
Ib => 99.36 / 153.3 (A/Graus)
Ic => 1664.56 / 151.6 (A/Graus)
3I0=> 2262.81 / 159.4 (A/Graus)
-------------------------------------------------------------------------------
Linha => BARRO BRANCO – OURO PRETO 345 # 2 / Comprimento = 59.0km
Imp da Linha => 22.13 (Ohm prim) / 84.8 (graus)
Localizacao no ponto escolhido
Resistencia de falta => 3.45 (Ohm prim)
Local da falta (1Pt) => 24.5 % ( 14.5 Km ) de STBB
Resultados Medios
Resistencia de falta => 22.28 (Ohm prim)
Local da Falta => 196.3 % a partir de STBB
<F>im, <T>abela de resultados, <G>rafico =>
Figura 5.29 – Saída do Programa Computacional utilizando o Método de Impedâncias por 1 Terminal
para o calculo da distância da falta para a Ocorrência 45
Do exposto, a falta foi localizada com auxílio de ferramenta computacional a 14,5 km
do terminal da Subestação de Barro Branco.
104
Por fim, não houve Atuação do religamento automático em função do tempo de “Re-
claim Time” do ciclo de religamento da perturbação anterior, sendo a linha foi liberada às
13h26min e o restabelecimento ocorreu às 14h32min.
5.2.4.2 INFORMAÇÕES DE CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS POR MEIO DE IMA-
GENS DO SATÉLITE GOES
No momento da perturbação os operadores das Subestações terminais de dessa linha observa-
ram condições meteorológicas adversas, [52]. A Figura 5.30 mostra imagem do satélite GO-
ES-16 no período próximo ao da ocorrência, mostrando que havia células de tempestade em
Barro Branco (destacado em Preto).
Figura 5.30 – Imagem realçada do satélite GOES-16, no canal infravermelho, do dia 3 de
Março de 2018 às 13h30min [52]
5.2.4.3 ANÁLISE DE INFORMAÇÕES FORNECIDAS PELO SISTEMA DE DETEC-
ÇÃO DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS RINDAT
O estudo realizado através do programa Falls mostra as Descargas Atmosféricas detec-
tadas pela RINDAT no período compreendido entre 13h25min e 13h27min no dia 15/02/2018
nas vizinhanças da LT BBOP, conforme mostra a Figura 5.31.
105
Figura 5.31 – Descargas atmosféricas detectadas pela RINDAT (em azul), próximas a LT ADJP entre
13h24min e 13h26min no dia 03/03/2018
Nas Figuras 5.32 a 5.34 são apresentados trechos da linha que possivelmente foram
atingidos por uma descarga atmosférica. As elipses traçadas em vermelho possuem 99% de
confiabilidade para o local de impacto da descarga atmosférica, polaridade e máximo pico de
corrente são apresentados nas figuras.
Figura 5.32 – Descarga atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação Barro
Branco, incluindo a Elipse de 99% de Confiança, as 15h25min06seg991mseg no dia 03/03/2018
106
Figura 5.33 – Descarga atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação Barro
Branco, incluindo a Elipse de 99% de Confiança, as 15h25min31seg167mseg no dia 03/03/2018
Figura 5.34 – Descarga Atmosférica detectada pela RINDAT (em azul) nas proximidades da Subestação Barro
Branco, incluindo a Elipse de 99% de Confiança, as 15h25min43seg223mseg no dia 03/03/2018
Diante da análise exposta para a ocorrência 45, conclui-se que o stroke da Figura 5.34
provavelmente foi a causa do desligamento da linha, visto que a diferença de tempo de atua-
ção da proteção comparado com o instante do evento obtido pelo programa FALLS. A Tabe-
la 5.4 mostra a análise temporal associada a ocorrência 45.
107
Tabela 5.4 – Resumo da análise temporal da ocorrência 45 [50]
Atuação da proteção
[hora:min:seg:mseg]
Momento de Incidência do stroke
[hora:min:seg:mseg] Δt
Pico de
Corrente
(kA)
13:25:42:930
13:25:06.991 (Figura 5.32) 35seg939mseg 9
13:25:07.289 35seg641mseg 7
13:25:31.167 (Figura 5.33) 11seg763mseg 5
13:25:43.223 (Figura 5.34) 0seg293mseg 58
13:25:43.275 0seg345mseg 8
13:25:43.302 0seg372mseg 19
13:25:43.317 0seg387mseg 44
13:25:43.337 0seg407mseg 7
13:25:43.354 0seg424mseg 15
13:25:43.381 0seg451mseg 23
13:25:43.703 0seg773mseg 21
13:25:43.801 0seg871mseg 9
13:25:43.889 0seg959mseg 18
13:25:56.170 13seg240mseg 18
13:25:56.623 13seg693mseg 6
Na Tabela 5.4, para os eventos destacados da mesma forma que foi concluído para a
os dados da ocorrência 13, como o intervalo de tempo entre o instante de cada ocorrência é da
ordem de milissegundos, existe a possibilidade de que esses quatro strokes sejam todos asso-
ciados a um mesmo flash, e muitas vezes é o que acontece, é como se os raios “abracassem” a
linha de transmissão. Outro fato que deve ser verificado são os picos de corrente. Pois, em
geral o que possui pico de maior amplitude é o primeiro stroke (líder). Esse tipo de análise de
grande relevância, pois confirma os aspectos físicos associados a formação de descargas at-
mosféricas abordados no capítulo 2.
Além disso, através da correlação espacial de informações fornecidas através do algo-
ritmo de localização de faltas, que tem como dados de entrada as informações obtidas pelos
108
sistemas de proteção e com as informações de localização obtidas por meio do programa
FALLS, que utiliza informações do sistema de detecção da RINDAT, conclui-se que há uma
equivalência entre a localização do distúrbio e da descarga atmosférica que atingiu a linha de
transmissão em análise.
Com isso, pode-se concluir que através das correlações temporal e espacial que a cau-
sa do distúrbio na LT 345 kV Barro Branco – Ouro Preto C1 em 03/03/2018 foi a incidência
de Deacarga Atmosférica.
5.3 CASOS EXEMPLOS DE ROMPIMENTO DE CABOS OPGW EM LINHAS DE
TRANSMISSÃO POR INCIDÊNCIA DIRETA DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS
O mecanismo de ruptura dos cabos OPGW começa com a incidência de uma descarga
atmosférica de alta intensidade, a qual, por transportar grande quantidade de energia, acarreta
em uma grande elevação de temperatura dos cabos ao atingi-los, provocando o seu derreti-
mento parcial. Por fim, a temperatura ultrapassa o ponto de fusão do cabo OPGW, causando a
ruptura do cabo. Uma vez que ele se rompe, pode causar um curto-circuito ao tocar nos cabos
condutores, ocasionando o desligamento da linha. Em geral, os desligamentos das linhas de
transmissão possuem curta duração, contudo, desligamentos mais demorados podem aconte-
cer devido ao rompimento de um cabo OPGW [53].
Serão apresentados a seguir dois exemplos de desligamento de linhas de transmissão
de Furnas associados a ruptura do cabo OPGW, ocasionados pela incidência de descargas
atmosféricas [53].
5.3.1 EVENTO NA LINHA DE 345 KV MARIMBONDO – PORTO COLÔMBIA (LT
MRCL)
O evento em questão ocorreu às 15h14min16seg do dia 24/11/2015 na linha de 345 kV
Marimbondo – Porto Colômbia (LT MRCL).
A perturbação em análise consistiu no desligamento automático da LT 345 kV Ma-
rimbondo – Porto Colômbia, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Vermelha
(Fase A), causada pelo rompimento de um dos cabos para-raios da referida LT, na torre 37,
em contato com a fase A [54].
109
A falta foi eliminada em 43ms, conforme pode ser verificado na Figura 5.35, a qual
apresenta o registro oscilográfico obtido através dos Registradores Digitais de Pertubações
(RDP) localizados nas subestações terminais da linha, e analisadas com auxílio do programa
SINAPE (Sistema Integrado de Apoio à Análise de Perturbações) do CEPEL [48].
Por meio da análise dos registros oscilográficos da Figura 5.35 obtem-se o horário de
ocorrência da perturbação com precisão.
Horário de ocorrência: 15h14min16seg124mseg.
Por meio da atuação das proteções primária e alternada de distância a terra em zona 1
e associadas ao esquema de teleproteção, nos dois terminais, foi dada a eliminação da falta. A
falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, como sendo a 15,4%
(11,9km) do terminal de Porto Colômbia. Às 16h22min foi efetuada tentativa de energização
da referida linha, sem sucesso, devido à atuação das mesmas proteções e função SOTF. Não
houve religamento automático nesta linha e o restabelecimento ocorreu às 13h58min do dia
25/11/2015 [54].
110
Figura 5.35 – Registros oscilográficos obtidos através de RDP – Evento na: LT 345 kV MRCL
111
Na Figura 5.36 é apresentada uma imagem do satélite GOES-13, indicando que no pe-
ríodo da ocorrência havia células de tempestade na região que onde ocorreu o evento (desta-
cado em branco) [48].
Figura 5.36 – Imagem realçada do satélite GOES-13, no canal infravermelho, do dia 24 de Novembro
de 2015 às 15h08min, com destaque (elipse branca) para a área em análise [52]
Na Figura 5.37 são apresentas as descargas atmosféricas detectadas pela RINDAT en-
tre 15h04min e 15h24min do dia 24/11/2015 no entorno da LT MRCL. Estas estiveram asso-
ciadas à tempestade que atingiu o sudoeste de Minas Gerais, entre as hidrelétricas de Porto
Colômbia e de Marimbondo, em torno do horário da ocorrência em análise. Também é apre-
sentado um recorte no entorno do ponto de rompimento do cabo OPGW da linha. A elipse
vermelha indica, com 99% de confiabilidade, a área onde ocorreu a incidência da descarga
atmosférica em análise. Esta foi detectada às 15h14min14seg304mseg, no mesmo local e pra-
ticamente no mesmo horário do desligamento da linha (15h14min16seg124mseg) [53].
112
Figura 5.37 – Descargas atmosféricas detectadas pela RINDAT (em azul) próximas à extremidade leste da LT
MRCL, incluindo a elipse de 99% de confiança (em vermelho), entre 15h04min e 15h24min do dia 24/11/2015
[53]
5.3.2 EVENTO NA LINHA DE 750 KV ITABERÁ – TIJUCO PRETO (LT IATP 3)
O evento em questão ocorreu às 22h06min01seg do dia 20/11/2015 na linha de 750 kV
Itaberá – Tijuco Preto, circuito 3 (LT IATP 3).
A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Itaberá – Tijuco
Preto C3 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), causada pela que-
da do cabo pára raios sob o condutor da linha [54].
A falta foi eliminada em 80ms, conforme pode ser verificado na Figura 5.37, a qual
apresenta o registro oscilográfico obtido através dos Registradores Digitais de Pertubações
(RDP) localizados nas subestações terminais da linha, e analisadas com auxílio do programa
SINAPE (Sistema Integrado de Apoio à Análise de Perturbações) do CEPEL [48].
Por meio da análise dos registros oscilográficos da Figura 5.38 obtem-se o horário da
ocorrência da perturbação com precisão.
Horário da ocorrência: 22h06min01seg882mseg.
Devido a atuação das proteções primária e alternada de sobrecorrente residual direcio-
nal associadas ao esquema de teleproteção em ambos os terminais, a falta foi eliminada. Hou-
ve o “bypass” do Banco Capacitor Série pela proteção da linha. O defeito foi localizado à
86km do terminal de Tijuco Preto, próximo à torre 522. Ocorreu atuação do esquema de reli-
113
gamento automático sob falta. Ocorreram duas tentativa de restabelecimento manual pelo
terminal de Tijuco Preto, às 22h22min e 22h29min, sob falta monofásica, envolvendo a fase
Azul (Fase C), eliminadas pela proteção primária e alternada de SOTF daquele terminal, em
50ms e 44ms respectivamente e o restabelecimento e liberação da linha ocorreram as
20h00min do dia 01/12/2015 [54].
.
114
Figura 5.38 – Registros oscilográficos obtidos através de RDP – Evento na: LT 750 kV IATP 3
115
Na Figura 5.39 é apresentada uma imagem do satélite GOES-13, indicando que no pe-
ríodo da ocorrência havia células de tempestade na região que onde ocorreu o evento (desta-
cado em branco) [52].
Figura 5.39 – Imagem realçada do satélite GOES-13, no canal infravermelho, do dia 28 de Novembro
de 2015 às 21h45min, com destaque (elipse branca) para a área em análise [52]
Na Figura 5.40 são apresentadas as descargas atmosféricas detectadas pela RINDAT
entre 21h30min e 22h30min do dia 28/11/2015 no entorno da LT IATP 3. Estas estiveram
associadas à tempestade que atingiu o Estado de São Paulo naquela noite. Também é apresen-
tado um recorte no entorno do ponto de rompimento do cabo OPGW da linha. A elipse ver-
melha indica, com 99% de confiabilidade, a área onde ocorreu a incidência da descarga at-
mosférica em análise. Esta foi detectada às 22h06min00seg221mseg, no mesmo local e prati-
camente no mesmo horário do desligamento da linha (22h06min01seg882mseg) [53].
116
Figura 5.40 - Descargas atmosféricas detectadas pela RINDAT (em azul) próximas à LT IATP 3, incluindo a
elipse de 99% de confiança (em vermelho), entre 21h30min e 22h30min do dia 28/11/2015 [53]
5.4 UTILIZAÇÃO DA REDE GLOBAL GLD360 NA ANÁLISE DE DESLIGAMENTOS
DE LINHAS DE TRANSMISSÃO
Este item tem como objetivo analisar a viabilidade do uso de uma rede de detecção
global com tecnologia VLF (Very Low Frequency) para esta aplicação. Para isso, será apre-
sentada uma comparação entre as redes de detecção RINDAT e GLD360, ambas as redes de
detecção utilizam tecnologia VAISALA na identificação de causas de desligamentos de linhas
de transmissão por descargas atmosféricas [1].
Para saber até que ponto a rede global de detecção GLD360 fornece informações sig-
nificativas para análise da correlação de falhas, serão estimados três indicadores de desempe-
nho desta rede, os quais são levados em conta para este estudo, a saber:
Eficiência de detecção: fração dos strokes que foram detectados pelo GLD360;
Acurácia de localização: define se resolução espacial é alta o suficiente para correlaci-
onar com uma falha;
Estimativa do pico de corrente e polaridade: usada para estimar os picos de tensão.
Os dados da RINDAT usados como referência para este estudo foram obtidos por
meio de flashes com pelo menos um stroke associado a desligamentos de linhas de transmis-
são [1].
117
5.4.1 DADOS E METODOLOGIA APLICADA
No período compreendido entre 3 de Janeiro de 2017 até 31 de Março de 2018 foram
identificados 84 flashes com pelo menos um stroke associado a uma falta em linhas de trans-
missão de Furnas. A rede RINDAT detectou 205 strokes associados a estes 84 flashes. Este
estudo assume que todos estes strokes associados a esses flashes são relevantes para avaliar o
desempenho do GLD360 [1].
De modo a avaliar os três indicadores de desempenho, foram considerados os eventos
detectados pelo GLD360 que possuem com uma coincidência espacial e temporal com distân-
cia de até de 20 quilômetros e diferença de tempo de até 100 microssegundos. Para que haja
uma correspondência com os eventos de referência da RINDAT, cada evento correlacionado
define uma única localização, pico de corrente e diferença de tempo [1]. O fluxograma da
Figura 5.41 mostra um esquemático da análise comparativa entre as duas redes em questão.
Figura 5.41 – Fluxograma do comparativo entre a RINDAT e o GLD 360 [55]
118
Este estudo também avalia a confiabilidade das elipses de erro que são obtidas por esta
rede, pois, uma vez que cada rede relata uma elipse de erro, é caracterizada uma incerteza na
localização do stroke.
A Figura 5.42 apresenta um comparativo das principais características das duas redes
de detecção e também apresenta a densidade de flashes que ocorreram no mês de Janeiro de
2018.
Figura 5.42 – Comparação das principais características da RINDAT e do GLD360 [55]
A análise em questão também avaliou a confiabilidade das elipses de erro obtidas pelo
GLD360. Como cada rede de detecção obtém sua elipse de erro, isso uma incerteza na posi-
ção do stroke. De modo geral, os sistemas de localização de raios mostram as elipses do cha-
mado 50º percentil, isto é, a localização do stroke se encontra no interior da elipse em 50%
dos casos se as mesmas medições de fonte/sensor forem repetidas. A relação do local de inci-
dência dos strokes com a localização dos sensores e a incerteza implícita dos ângulos de che-
gada das informações seguem modelos probabilísticos para os erros de medição da posição. O
fato de podermos ajustar a função de probabilidade define as elipses de erro. Onde a escolha
de 50% é arbitrária. Nas análises podem ser definidos outros níveis de probabilidade, neste
estudo foram usados os níveis de probabilidade de 50, 90 e 99% [1].
119
Esta análise não considera os locais exatos onde ocorreu a falta no sistema de trans-
missão. Na verdade, ela avalia o relatório obtido por meio das elipses de erro do GLD360 e
verifica se os diferentes contornos das elipses se sobrepõem a uma parte dos contornos das
elipses obtidas pela RINDAT.
5.4.2 RESULTADOS
A Tabela 5.5 apresenta as correlações referentes aos 205 strokes detectados pela RIN-
DAT. Para esses 84 flashes associados a raios nuvem-solo, um total de 397 eventos ocorreram
dentro das tolerâncias espacial de 20 km e temporal de 1 segundo estabelecida. Muitos desses
eventos detectados são certamente descargas inter/intra-nuvem [1].
Destes 205 strokes da RINDAT, 137 strokes (67%) coincidiram com os eventos obti-
dos pelo GLD360 usando os critérios espaciais e temporais listados no item 5.3.1. A Tabela
11 lista as os erros na distância média aritmética (MA) e distância média geométrica (MG), no
tempo e na corrente de pico calculadas a partir dos 137 eventos que coincidiram [55].
Tabela 5.5 – Resumo das estatísticas dos eventos nuvem-solo da RINDAT e os seus correspondentes
pelo GLD360 [55]
Item Medida/Total
Percentual de strokes nuvem-solo Coincidentes 137/205 (67%)
Erro de Distância (MA/MG) 2,7 km / 1,8 km
Erro no tempo (MA/MG) 6,8 / 3,1 microssegundos
Erro no pico de corrente (MA/MG) 19% / 13%
Percentual de correspondência na elipse (Percentil : Valor total)
50o 74/137 (54%)
90o 114/137 (83%)
99o 124/137 (91%)
Ao observar à tabela 5.5, a linha “Percentual de correspondência na elipse” contém a
fração de eventos correspondentes em que as elipses de erro indicadas se interceptaram. Dos
137 eventos correlacionados, 124 (91%) possuem elipses de erro com um percentil de 99%.
Assim, 124/205 (61%) de todos os strokes nuvem-solo obtidos pela RINDAT tiveram uma
correspondência com eventos detectados pelo GLD360 e uma elipse de erro com 99º percentil
de sobreposição, a Figura 5.43 apresenta a correlação de flashes associados a faltas e a efici-
encia na detecção de strokes que coincidiram [55].
120
Figura 5.43 – Comparativo de flashes correlacionados a falhas em LT detectados pelas redes RINDAT (em ver-
melho) e GLD360 (em azul) [55]
A Figura 5.44 mostra a diferença na localização Norte-Sul e Leste-Oeste. Na maioria dos
eventos detectados pelo GLD360 as elipses de erro que se sobrepõe são agrupadas dentro de
uma distância de 2 km de coincidência espacial. Os eventos correlacionados às elipses de erro
que não se sobrepõe (pontos em azul) são os chamados outliers (valores atípicos), visto que
estes são os pontos em que a diferença na localização é maior que 2 km. Para obtenção de
melhores informações a respeito de eventos atípicos são necessárias análises mais aprofunda-
das [1].
Figura 5.44 – Gráfico de dispersão mostrando para os137 strokes relacionados, mostrando as diferenças
de distância norte-sul e leste-oeste [55]
121
A Figura 5.45 mostra as correntes de pico determinadas pelo GLD360 e pela RIN-
DAT. Os eventos que se correlacionam com perfeita concordância de picos de corrente se
alinham segundo a reta y x . Já os eventos de mesma magnitude, mas de polaridade oposta
se alinham com a reta y x . Todos os eventos de referencia do conjunto de dados em estu-
do são strokes nuvem-solo polarizados negativamente. Tem-se também que 134/137 (98%)
strokes correlacionados possuem mesma polaridade Uma informação importante é aquela que
diz respeito ao o forte agrupamento das ocorrências em torno das retas y x mostrando
uma relação consistente com o erro da magnitude de pico de corrente (MG) de 19% que foi
mostrado na tabela 5.5 [55].
Figura 5.45 – Picos de corrente estimados pelo GLD360 versus RINDAT [55]
5.4.3 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Para que a análise de correlação de faltas em linhas de transmissão por meio de redes
de detecção seja confiável, quatro medidas de desempenho devem ser contempladas, sendo:
Eficiência de detecção de strokes nuvem-solo;
Acurária na localização do evento;
Acurácia na estimativa do pico de corrente, e
122
Acurácia na identificação da natureza do raio (nuvem-solo ou inter/intra-
nuvem).
O GLD360 detectou 67% de todos os strokes detectados pela RINDAT. No entando
91% desses eventos correlacionados também apresentaram sobreposição com as elipses de
erro com 99º percentil. Dessa maneira, se forem usados critérios mais restritivos para análise
da sobreposição das elipses de erro para estabelecer uma comparação, o GLD360 coincide
61% dos strokes de referencia, o que é esperado, pois uma rede de detecção global irá detectar
menos eventos se comparado a uma rede de detecção local. Contudo, mesmo com uma efici-
ência de detecção menor, o GLD360 conseguiu detectar mais da metade dos strokes que fo-
ram detectados pela RINDAT, tornando-o assim uma ferramenta útil para a análise da corre-
lação de faltas [55].
123
6 CONCLUSÕES
De acordo com o que foi apresentado nos capítulos anteriores pode-se concluir que:
Tanto as redes de detecção de superfície nas faixas VLF (Very Low Frequen-
cy) e LF (Low Frequency) são adequadas para identificação da causa do desli-
gamento das linhas de transmissão por descargas atmosféricas;
Os sistemas de detecção de descargas atmosféricas por satélite não possuem
boa precisão para identificar à localização da incidência dos raios. Por este
motivo esses sistemas não se adequam a identificação de desligamentos de li-
nhas de transmissão ocasionados pelo fenômeno em estudo, servindo como
uma fonte de informação auxiliar às redes de detecção local ou tendo suas
aplicações mais voltadas para eventos meteorológicos;
Devido à alta incidência de descargas atmosféricas no Brasil, surge a impor-
tância de se empregar no setor elétrico as redes de detecção pelos seguintes fa-
tores:
1. Necessidade de identificar a causa do desligamento da linha e a
localização da falha;
2. Obtenção de descontos de penalidades geradas pela interrupção
do serviço de transmissão;
3. Questões relativas à segurança das equipes de manutenção em
casos de condições meteorológicas adversas;
4. Eventuais melhorias das instalações dos sistemas de transmis-
são.
Informações precisas sobre a incidência, magnitude e forma de onda da corren-
te de descargas atmosféricas obtidas através de sistemas de detecção são fun-
damentais para aplicação no setor elétrico. As informações permitirão o aper-
feiçoamento dos critérios de projetos de novas linhas de transmissão e proteção
com o intuito de melhorar a qualidade do fornecimento de energia, conforme
apresentado no capítulo 4 deste trabalho;
124
Através de análises feitas pelo programa FALLS utilizado pela RINDAT, jun-
tamente com estudos de registros oscilográficos obtidos através dos RDP (Re-
gistradores Digitais de Perturbação) somados ao auxílio imagens dos satélites
da série GOES, foi possível comprovar que os desligamentos no item 5.2 fo-
ram ocasionados pela incidência direta de descargas atmosféricas;
No que tange o rompimento de cabos OPGW causados pela incidência direta
de descargas atmosféricas, a análise espacial e temporal foi capaz, de maneira
equivalente à apresentada no item 5.2, comprovar que esta foi a causa do des-
ligamento. Onde o intervalo de tempo compreendido entre a incidência do
stroke e a atuação da proteção da linha foi menor que 2 segundos. E em ambos
os casos analisados nesse item, o local da ruptura do cabo OPGW estava no
interior da elipse de 99% de confiança. Mostrando que os dados da RINDAT
são úteis não somente para identificação da causa do desligamento, como
também para obter a localização da falta na linha. Podendo com isso auxiliar
as equipes de manutenção;
A comparação entre as redes de detecção local RINDAT e a rede de detecção
global GLD360 mostrou que a eficiência de detecção de strokes da rede
GLD360 é de 67%. Resultado este que já era esperado para uma rede com
maior cobertura de atuação. Porém, mesmo com uma eficiência inferior a da
rede local, por ter conseguido detectar mais da metade dos eventos da RIN-
DAT, isso mostra que o GLD360 é adequado para a análise de correlação de
Faltas;
Sobre a comparação entre a RINDAT e o GLD360, os 13% de erro mé-
dio de pico de corrente (com base na distância média geométrica) e os 98% de
polaridade que foram equiparados pelas duas redes de detecção sugerem que
os picos de corrente obtidos pela rede global fornecem, comparativamente aos
dados de redes de detecção locais, um conjunto de dados com mesma relevân-
cia para estimativa dos picos de tensão associados às faltas em linhas de
transmissão.
125
7 TRABALHOS FUTUROS
No Capítulo 4 foram considerados os aspectos fundamentais relacionados aos meca-
nismos envolvidos no estabelecimento de desligamentos de linhas de transmissão devido à
incidência de direta de descargas atmosféricas. A quantificação das sobretensões resultantes
para avaliação concreta da ocorrência do desligamento requer a aplicação de modelos elabo-
rados e um tratamento mais detalhado do tema, que não é objeto espeífico do presente traba-
lho, sendo sugerido como uma possibilidade de trabalho futuro.
Dentro deste contexto, pode ser estudada a influência da incidência de descargas at-
mosféricas indiretas que ocorrem próximas às linhas de transmissão, e também, às linhas de
distribuição de energia elétrica, a partir de informações de raios obtidas através de diferentes
sistemas de detecção.
Outra proposta para trabalhos futuros, que requer validação e análise, para posterior
aplicação no setor elétrico, é utilização das formas de onda de corrente e valores de pico de
corrente de descargas atmosféricas que são possíveis de serem fornecidas por sistemas de de-
tecção de raios atualmente. Uma sugestão será correlacionar as formas de onda padronizadas
de raios, obtidas através de normas técnicas, com aquelas fornecidas por sistemas de detecção,
para aplicação dessas informações no desenvolvimento de estudos de coordenação de isola-
mento de subestações e de linhas de transmissão.
Ainda dentro desse contexto, devido a grande complexidade que esse tema possui para
a engenharia, existem diversas outras propostas de temas futuros, como o uso de técnicas de
“Machine Learning” para a extração de características e possíveis correlações entre as descar-
gas atmosféricas. O emprego dos dados de pico de corrente da RINDAT para identificar a
forma de onda da corrente das descargas atmosféricas, e assim comparar os resultados dife-
rentes para os dados de desligamentos/km²/ano utilizando a forma de onda mais detalhada e as
formas de onda indicadas na literatura técnica, como CIGRÉ, IEEE.
A identificação ou não de regiões de fragilidade no sistema elétrico, como por exem-
plo, a partir dos dados de desligamentos por descargas atmosféricas, caracterizar os circuitos
para épocas do ano, nível de tensão e comprimento.
126
Por fim, tendo em vista o surgimento de novas técnicas de detecção de descargas at-
mosféricas atualmente existentes, como aquelas apresentadas no capítulo 3, aliadas aos novos
modelos de eficiência de detecção, outra sugestão para um novo trabalho seria desenvolver
uma nova metodologia para integrar as diferentes bases de dados e mapear o fenômeno para
diferentes intensidades do pico de corrente, uma vez que atualmente alguns sistemas de detec-
ção de descargas atmosféricas fornecem a estimativa do valor do pico de corrente.
127
8 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] SAID, Ryan et al. Fault Correlation Analysis Using GLD360 Data. In.: International
Conference on Grounding and Earthing. Maio, 2018, Pirenópolis, Brasil. 8th
International
Conference on Lightning Physics and Effects;
[2] BRASIL. Resolução Normativa ANEEL, n. 729, de 28 Junho de 2016. Disponível em:
http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/audiencia/arquivo/2014/027/resultado/ren2016729.pdf.
Acessado em 26 de maio de 2018;
[3] ELAT/INPE. Sistema Elétrico. Disponível em:
http://www.inpe.br/webelat/homepage/menu/infor/relampagos.e.efeitos/sistema.eletrico.php.
Acessado em 26 de maio de 2018;
[4] STARNET – USP. Curso de Física Atmosférica. Disponível em:
http://starnet.iag.usp.br/pub/ACA0330/2017/. Acessado em: 26 de maio de 2018
[5] Museu das Comunicações. Gerador de Van de Graaf. Disponível em:
http://macao.communications.museum/por/exhibition/secondfloor/MoreInfo/2_3_7_VanGraaf
Generator.html. Acessado em 26 de maio de 2018
[6] MacGorman. D.; Rust,. The Electrical Nature of Storm. New York: Oxford, 1998.
[7] ELAT/INPE. Estrutura Elétrica. Disponível em:
http://www.inpe.br/webelat/homepage/menu/infor/tempestades/estrutura.eletrica.php. Aces-
sado em: 21 de Agosto de 2018.
[8] IGARASHI, A. Y. S.. Previsão de Alerta de Raios usando Lógica Nebulosa e Campo
Elétrico Atmosférico. 2012. 121f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Setor de
Tecnologia, Universidade Federal do Paraná, Curitiba/PR.
128
[9] NOAA. Severe Weather 101 – Lightning Basics. Disponível em:
https://www.nssl.noaa.gov/education/svrwx101/lightning/. Acessado em: 16 de Julho de
2018.
[10] ELAT/INPE. Tipos de Relâmpagos. Disponível em:
http://www.inpe.br/webelat/homepage/menu/relamp/relampagos/tipos.php. Acessado em: 15
de junho de 2018.
[11] Sistemas de Apoio à Navegação. Segurança Bordo. Disponível em:
https://sites.google.com/site/catalaocml/home/sistemas-apoio-navegacao/seguranca-
bordo?tmpl=%2Fsystem%2Fapp%2Ftemplates%2Fprint%2F&showPrintDialog=1. Acessado
em: 1 de julho de 2018.
[12] Como se Formam os Raios. Disponível em:
http://meioambiente.culturamix.com/recursos-naturais/como-se-formam-os-raios. Acessado
em: 1 de julho de 2018.
[13] Raio (meteorologia). Disponível em: https://pt.wikipedia.org/wiki/Raio_(meteorologia).
Acessado em: 16 de junho de 2018.
[14] COORAY, V. An Introduction to Lightning. New York: Springer, 2014.
[15] KRIDER, E. P. Atmospheric Electricity Table of Contents. Disponível em:
http://www.atmo.arizona.edu/students/courselinks/spring13/atmo589/ATMO489_online/CON
TENTS.html. Acesso em: 10 de junho de 2018.
[16] INPE/ RINDAT. Descargas Atmosféricas. Disponível em:
http://www.inpe.br/webelat/rindat/menu/desc.atm/. Acessado em: 10 de Junho de 2018.
[17] ELAT/INPE. Sistemas de Detecção. Disponível em:
http://www.inpe.br/webelat/homepage/menu/infor/tecnicas/sistemas.de.deteccao.php. Acessa-
do em: 10 de Junho de 2018.
[18] Naccarato, K. Palestra: Lightning location systems in Brazil. 2nd WORKSHOP on
Lightning Detection. Contato pessoal.
129
[19] GOODMAN, S. et al. The GOES-R Geostationary Lightning Mapper (GLM). Atmos-
pheric Research. Elsevier. Volumes 104-105. p. 34-48 . Feb. 2012
[20] GOES-R. INSTRUMENTS: GEOSTATIONARY LIGHTNING MAPPER (GLM).
Disponível em: https://www.goes-r.gov/spacesegment/glm.html. Acessado em: 12 de Julho de
2018.
[21] Naccarato, K. P. Análise das características dos relâmpagos na região Sudeste do
Brasil. 2006. 362f. Tese de Doutorado em Geofísica Espacial – Instituto Nacional de Pesqui-
sas Espaciais (INPE), São José dos Campos/SP.
[22] RINDAT. Disponível em: http://www.rindat.com.br/. Acessado em: 12 de Julho de 2018.
[23] Albrecht, R. et al. Lightning. SPRINGER. p. 339-344. 2014. Contato pessoal.
[24] GOES-R. Disponível em: https://www.goes-r.gov/. Acessado em 14 de Julho de 2018.
[25] MAROTTI, A.; ALBRECHT, R. Monitoramento de Descargas Atmosféricas na Re-
gião Amazônica. 1st Colloquy on Lightning in the Amazon Region, 23 – 24 de Janeiro de
2018. Contato pessoal.
[26] STARNET. Disponível em: http://www.starnet.iag.usp.br/index.php. Acessado em 4 de Agosto
de 2018.
[27] WWLLN. Disponível em: http://wwlln.net. Acessado em: 4 de agosto de 2018.
[28] VAISALA. Conjunto global de dados sobre relâmpagos GLD360. Disponívem em:
https://www.vaisala.com/pt/products/assinaturas-de-dados-e-relatorios/conjuntos-de-
dados/gld360. Acessado em: 4 de agosto de 2018.
[29] OLIVEIRA, L. Apresentação: REDE GLOBAL – HOBECO/VAISALA. Março de
2015. Contato pessoal.
[30] VAISALA. Banco de Relâmpagos Globais – GLD360. Disponível em:
https://www.vaisala.com/sites/default/files/documents/WEA-MET-GLD360%20Brochure-
B211271EN.pdf. Acessado em 24 de agosto de 2018.
130
[31] SAID, R.; MURPHY, M. GLD360 Upgrade: Performance Analysis and Applications.
24th
International Lightning Detection Conference . 18-21 April 2016, San Diego, California,
USA.
[32] BrasilDAT. Disponível em: https://inpe301.webnode.com.br/elat/brasildat/. Acessado
em: 4 de agosto de 2018.
[33] Mapas de Raios em tempo Real. Disponível em: http://www.inpe.br/webelat/homepage/.
Acessado em: 24 de agosto de 2018.
[34] JUSEVICIUS, M. 2018, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE.
Contato pessoal.
[35] Vaisala Thunderstorm Advanced Total LightningTM Sensor LS7002. Disponível em:
https://www.vaisala.com/sites/default/files/documents/WEA-LS7002-Datasheet-B211284EN-
A-LOW.pdf. Acessado em: 15 de setembro de 2018.
[36] OLIVEIRA, L. Apresentação: Soluções Vaisala para Monitoramento de Descargas
Atmosféricas – HOBECO/VAISALA. Março de 2015. Contato pessoal.
[37] VAISALA INC. TLPTM
USER’S GUIDE. Helsinki, Finland, 2016.
[38] VAISALA INC. Vaisala Thunderstorm Total Lightning Database TLD100 and
TLD200 – DATASHEET. Disponível em: https://www.vaisala.com/. Acessado em: 7 de
agosto de 2018,
[39] VAISALA. Análise de falhas e sistema de localização de relâmpagos-FALLS. Dispo-
nível em: https://www.vaisala.com/pt/products/software/falls. Acessado em: 17 de agosto de
2018.
[40] VISACRO, S. Descargas Atmoféricas: uma abordagem de engenharia. São Paulo:
Ed. Artliber, 2005.
[41] VISACRO, S. Direct Strokes to Transmission Lines: Considerations on the Mecha-
nisms of Overvoltage Formation and their Influence on the Lightning Performance of
Lines. Journal of Lightning Research, Volume 1, 2007, p. 60 – 68.
131
[42] Desempenho de linhas aéreas em relação a descargas atmosféricas. Disponível em:
http://www.arandanet.com.br/revista/em/materia/2016/12/20/desempenho_de_linhas.html.
Acessado em: 22 de agosto de 2018.
[43] Palestra: RINDAT AND ITS USE BY VARIOUS BUSINESS AREAS WITHIN
FURNAS. 1st Workshop on Lightning Detection, 7 de junho de 2016 – Porto de Galinhas, PE.
[44] The Latest and Best in Lightning Tracking Software for Forecasting and Warnings.
Disponível em:
https://www.vaisala.com/sites/default/files/documents/VN167_The_Latest_and_Best_in_Ligh
tning_Tracking_Software_for_Forecasting_and_Warnings.pdf. Acessado em: 4 de setembro
de 2018.
[45] Parecer Técnico PT.GLS.017.2017. Instalação de Para-raios de Óxido de Zinco na
LT Barro Branco – Ouro Preto. Maio de 2017. Furnas Centrais Elétricas S.A.
[46] VAISALA. TLS200 Enables Breakthrough in Lightning. DISPONÍVEL EM:
https://www.vaisala.com/en/search?k=TLS&items_per_page=20 . ACESSADO DIA 6
DE SETEMBRO DE 2018.
[47] Furnas Centrais Elétricas S.A. Disponível em:
http://www.furnas.com.br/hotsites/sistemafurnas/sist_transm.asp. Acessado em: 16 de agosto
de 2018.
[48] SINAPE – Sistema Integrado de apoio à Análise de Perturbações. Disponível em:
http://www.cepel.br/produtos/sinape-sistema-integrado-de-apoio-a-analise-de-
perturbacoes.htm. Acessado em: 23 de agosto de 2018.
[49] IEEE C37.114.2004 Guide for Determining Fault Location on AC Transmission and
Distribution Lines . Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/7024095/. Acessa-
do em: 23 de Agosto de 2018.
[50] Relatórios de Perturbações do Sistema Furnas. Período: Janeiro de 2017 a Março de
2018. Diretoria de Operação de Furnas (DO), Superintendência de Operação (SO.O), Gerên-
cia de Análise e Gestão de Proteção (GAP.O).
132
[52] CPTEC, 2018, Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos. Disponível em:
http://satelite.cptec.inpe.br/acervo/goes16.formulario.logic. Acessado em: 30 de agosto de
2019.
[53] JOURDAN, P. et al. Relações Espaciais e Temporais entre o Desligamento de uma
Linha de Transmissão e a Detecção de Descargas Atmosféricas em casos de ruptura do
cabo OPGW. XXIV SNPTEE – Seminário Nacional de Produção e Transmissão de Energia
Elétrica. 22 a 25 de outubro de 2017. Curitiba, PR.
[54] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 23 a 29 de Novem-
bro de 2015. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 3 de Dezembro de 2015.
[55] SAID, R. et al. PALESTRA: Fault Correlation Analysis Using GLD360 Data. 2nd
WORKSHOP on Lightning Detection. Contato pessoal.
133
ANEXO A: MAPA DO SISTEMA DE TRANSMISSÃO DE FURNAS
134
ANEXO B: PLANILHA DE OCORRÊNCIAS DE DESLIGAMENTOS POR DESCARGA ATMOSFÉRICA
Lat
itud
e [º
]L
ongitud
e [º
]
-24,3
368
-51,2
092
15:0
4:2
8.7
67
-11
-24,4
683
-51,2
67
15:0
4:5
0.5
62
7
-22,1
648
-44,1
388
16:0
4:1
8.5
03
-6
-22,1
429
-44,0
675
16:0
4:2
2.3
18
-17
-22,1
589
-44,0
499
16:0
4:2
2.3
52
-9
-22,1
373
-44,0
606
16:0
4:2
2.6
04
-8
-22,1
499
-44,0
621
16:0
4:2
2.6
35
-10
-22,5
21
-43,7
797
15:2
1:3
0.9
10
-7
-22,4
73
-43,8
503
15:2
1:4
8.7
28
-5
-22,4
421
-43,8
367
15:2
1:4
8.8
49
-8
-21,5
773
-44,4
183
20:3
4:1
4.0
92
11
-21,5
69
-44,4
277
20:3
4:1
4.0
96
-14
2
-21,5
676
-44,4
335
20:3
4:1
4.0
96
-15
7
-21,5
695
-44,4
362
20:3
4:1
4.1
27
-24
-21,5
87
-44,4
187
20:3
4:1
4.1
30
15
-21,5
68
-44,4
326
20:3
4:1
4.1
53
-21
-21,5
873
-44,4
104
20:3
4:1
4.2
45
-24
5L
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an-1
723:0
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723:2
90:2
1-2
0,5
083
-43,4
313
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7:2
7.3
04
-79
6L
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2 R
J19-j
an-1
717:0
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an-1
717:2
30:1
5-2
2,5
582
-42,9
142
17:0
7:2
4.2
12
-12
3
7L
T 3
45 k
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718:5
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645m
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0,6
255
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66
18:5
6:2
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717:5
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717:5
10:0
0-2
2,6
358
-43,2
557
17:5
0:0
0.2
15
-17
-22,6
088
-43,7
299
18:1
4:0
5.6
46
-10
-22,6
294
-43,7
054
18:1
4:0
5.8
00
-18
-22,6
428
-43,7
117
18:1
4:5
6.0
42
-31
-22,6
345
-43,7
127
18:1
4:5
6.0
95
-7
-22,6
286
-43,7
074
18:1
4:5
6.1
41
-28
-20,4
546
-43,5
941
18:2
2:1
1.3
36
-32
-20,4
44
-43,5
889
18:2
2:1
1.4
31
-38
-20,4
477
-43,5
877
18:2
2:1
1.5
80
-49
-20,4
553
-43,5
965
18:2
2:1
1.8
60
-32
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138 k
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718:0
30:2
8-2
2,6
223
-43,0
965
17:3
4:3
1.0
26
-43
-14,1
567
-48,1
005
16:0
7:2
1.3
19
-12
-14,1
667
-48,1
16:0
7:2
1.6
63
-13
-21,9
115
-44,2
263
18:2
1:1
3.8
09
-8
-21,9
5-4
4,2
305
18:2
1:1
3:8
84
-11
-21,7
694
-44,2
829
18:2
1:1
7.6
33
-13
-21,7
165
-44,2
838
18:2
1:1
7.8
57
-9
-21,7
065
-44,2
879
18:2
1:1
7.9
00
-13
-21,7
607
-44,2
872
18:2
1:1
8.2
49
-17
-21,7
306
-44,2
859
18:2
1:1
8.3
79
-10
-21,7
88
-44,2
828
18:2
1:1
8.4
62
-8
-21,8
68
-44,2
909
18:2
1:2
3.1
81
-20
-21,8
062
-44,2
529
18:2
1:3
2.7
52
-29
-21,8
047
-44,2
522
18:2
1:3
2.7
79
-23
-21,8
362
-44,2
598
18:2
1:3
2.8
26
-16
-21,7
696
-44,2
518:2
1:3
2.8
67
-13
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135
ANEXO C: RELATÓRIOS DE PERTURBAÇÕES DO SISTEMA FURNAS
RELATÓRIO DE PERTURBA-
ÇÕES DO SISTEMA FURNAS OCA-
SIONADOS POR DESCARGAS AT-
MOSFÉRICAS
Período: Janeiro de 2017 a março de 2018
DIRETORIA DE OPERAÇÃO - DO
SUPERINTENDENCIA DE OPERAÇÃO - SO.O
GERÊNCIA DE ANÁLISE E GESTÃO DE PROTEÇÃO - GAP.O
136
Descritivo das perturbações envolvendo FURNAS
OCORRÊNCIA 1
Data e Hora: 03/01/2017 15h05min IPS: 0009
Origem: LT 765 kV ITABERA / IVAIPORA FUR C 2 SP/PR
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Itaberá – Ivaiporã
C2 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Branca (Fase B), causada por
vegetação sob a linha. A falta foi eliminada em 79ms pela atuação das proteções pri-
mária e alternada de distância em zona 1 no terminal de Ivaiporã e primária e alterna-
da de distância associada ao esquema de teleproteção no terminal de Itaberá. Houve
o “bypass” do banco de capacitores série pela atuação das proteções da linha. O de-
feito foi localizado à 74km do terminal de Ivaiporã utilizando o método de ondas via-
jantes. O restabelecimento do circuito foi através da atuação do esquema de religa-
mento automático tripolar, mas com reincidência da mesma falha após 30 segundos,
eliminada em 80ms pela atuação das mesmas proteções informadas anteriormente.
Restabelecimento LTIAIV2: 15h12min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 2
Data e Hora: 03/01/2017 16h05min IPS: 0011
Origem: LT 345 kV ADRIANOPOLIS / ITUTINGA C 1 RJ/MG
Descritivo: A perturbação teve inicio com o desligamento automático da LT 345kV Adrianópolis
Itutinga C1 por atuação das proteções primária e alternada de distancia para faltas a
terra em zona 1 em ambos os terminais devido a uma falta monofásica envolvendo a
fase Vermelha (Fase A) causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em
42ms e localizada com auxílio de ferramenta computacional a 89 km do terminal Adri-
anópolis. Após energização da linha pelo terminal Itutinga, ocorreu a atuação indevida
da proteção alternada de sobretensão instantânea no terminal Adrianópolis, o que
provocou o envio de transferência direta de disparo e consequente abertura do termi-
nal Itutinga. Consequentemente a atuação do esquema de religamento automático
ocorreu sem sucesso. Furnas identificou e corrigirá, em 17/01/2017, erro na lógica de
137
trip das proteções para a função de sobretensão instantânea, afim de evitar reinci-
dência.
Restabelecimento: Ligada as 16h05min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 3
Data e Hora: 05/01/2017 15h22min IPS: 0020
Origem: LT 345 kV ADRIANOPOLIS / ITUTINGA C 2 RJ/MG
Descritivo: A perturbação teve inicio com o desligamento automático da LT 345kV Adrianópolis -
Itutinga C2 por atuação das proteções primária e alternada de distância para faltas a
terra em zona 1, em ambos os terminais devido a uma falta monofásica envolvendo a
fase Vermelha (Fase A) causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em
42ms e localizada com auxílio de ferramenta computacional a 41 km do terminal Adri-
anópolis. Houve atuação do esquema de religamento automático sem sucesso devido
à atuação de proteção de discordância de polos do DJ8144 no terminal Itutinga. Fur-
nas realizou a manutenção corretiva no circuito de comando do DJ8144 sob a CDI
EM STIT 007/2017 efetuando regulagem em chave cames, reaperto em régua de
bornes e testes de comando de fechamento. O DJ8144 foi liberado às 17h57min per-
manecendo a linha desligada por conveniência operativa.
Restabelecimento: Liberada às 23h11min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 4
Data e Hora: 08/01/2017 20h35min IPS: 0032
Origem: LT 345 kV ADRIANOPOLIS / ITUTINGA C 1 RJ/MG
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345kV Adrianópolis – Itu-
tinga C1 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), causada
por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 67ms pela atuação das proteções
primária e alternada de distância em zona 1 no terminal de Itutinga e proteções primá-
ria e alternada de distância associadas ao esquema de teleproteção no terminal de
Adrianópolis. O defeito foi localizado à 36km do terminal de Itutinga utilizando o méto-
do de impedância e confirmado por programa de detecção de descargas atmosféri-
138
cas. Atuou o esquema de religamento automático tripolar, energizando o terminal de
Itutinga (líder). É verificado um transitório no momento da energização da linha, ge-
rando uma sobretensão de aproximadamente 287kV fase-terra, provocando a atua-
ção da proteção de sobretensão instantânea no terminal de Adrianópolis. O terminal
de Itutinga desligou devido à recepção de sinal de transferência de disparo.
Restabelecimento: 20h37min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 5
Data e Hora: 12/01/2017 23h08min IPS: 0066
Origem: LT 345 kV BARRO BRANCO / OURO PRETO 2 C 1 MG
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Barro Branco –
Ouro Preto, devido a uma falha bifásica a terra envolvendo as fases Branca e Azul
(fases B e C de Furnas), causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em
65ms pela atuação das proteções primária e alternada de distância em zona1 e so-
brecorrente direcional de neutro associada ao esquema de teleproteção, em ambos
os terminais. A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, como
sendo a 24,3% (14,3km) do terminal de Barro Branco. Não houve atuação do religa-
mento automático devido a característica da falha.
Restabelecimento: 23h29min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 6
Data e Hora: 19/01/2017 17h08min IPS: 0095
Origem: LT 138 kV ROCHA LEAO / MAGE C 2 RJ
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 138kV Rocha Leão – Magé
C2 devido a uma falta monofásica, envolvendo a fase Vermelha (Fase A), causada
por descarga atmosférica. A falha foi eliminada em 56ms pela atuação das proteções
principal diferencial e secundária de distância associada ao esquema de teleproteção
no terminal de Rocha Leão. O defeito foi localizado a 95 km do terminal de Rocha
Leão utilizando o programa computacional e confirmado pelo sistema de detecção de
descargas atmosféricas.
139
Restabelecimento: 17h23min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 7
Data e Hora: 20/01/2017 18h57min IPS: 0099
Origem: LT 345 kV FURNAS / PIMENTA C 2 MG
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Furnas – Pimenta
circuito 2, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Vermelha (Fase A), cau-
sada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 45ms pela atuação das pro-
teções primária e alternada de distância a terra em zona 1, no terminal de Furnas. A
falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, como sendo a 46%
(28,0km) do terminal de Furnas. Houve atuação do religamento automático com su-
cesso nos dois terminais.
Restabelecimento: No mesmo instante pela atuação do religamento automático.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 8
Data e Hora: 30/01/2017 17h51min IPS: 0144
Origem: LT 138 kV ADRIANOPOLIS / MAGE C 2 RJ
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 138 kV Adrianópolis –
Magé C2 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), causada
por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 192ms pela atuação das proteções
primária e alternada de distância em zona 1 no terminal de Adrianópolis, após desli-
gamento do terminal de Magé. Pela análise dos registros de oscilografia do evento,
nota-se que o valor da tensão da fase Azul (Fase C) eleva-se durante o defeito, indi-
cando anormalidade na medida de potencial fornecida aos relés de proteção da linha.
O defeito foi localizado à 22km do terminal de Adrianópolis através do programa de
detecção de descargas atmosféricas.
Restabelecimento: 17h51min (Liberado)
Condição Meteorológica: Adverso
140
OCORRÊNCIA 9
Data e Hora: 01/02/2017 18h15min IPS: 0152
Origem: LT 500 kV ADRIANOPOLIS / C. PAULISTA C 1 RJ/SP
Descritivo: A perturbação teve inicio com o desligamento automático da LT 500 kV Adrianópolis –
Cachoeira Paulista por atuação das proteções primária e alternada de sobrecorrente
direcional de neutro associadas à teleproteção em ambos os terminais devido a uma
falta monofásica envolvendo a fase Azul (Fase C) causada por descarga atmosférica.
A falta foi eliminada em 74ms e localizada com auxílio de ferramenta computacional a
26 km do terminal Adrianópolis.
Restabelecimento: Liberada às 18h15min LTADCH
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 10
Data e Hora: 04/02/2017 18h23min IPS: 0164
Origem: LT 345 kV BARRO BRANCO / OURO PRETO 2 C 1 MG
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Barro Branco –
Ouro Preto, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Branca (fase B de Fur-
nas), causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 65ms pela atuação
das proteções primária e alternada de distância a terra em zona1 e sobrecorrente di-
recional de neutro associada ao esquema de teleproteção, em ambos os terminais. A
falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, como sendo a 34%
(20,0km) do terminal de Ouro Preto. Não houve atuação do religamento automático
em função do tempo de "Reclain Time" do ciclo de religamento da perturbação anteri-
or.
Restabelecimento: liberação às 18h23min e restabelecimento às 19h01min.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 11
Data e Hora: 07/02/2017 17h34min IPS: 0188
141
Origem: LT 138 kV ADRIANOPOLIS / MAGE C 2 RJ
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 138kV Adrianópolis – Ma-
gé C2 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), de causa in-
determinada. A falta foi eliminada em 192ms pela atuação das proteções primária e
alternada de distância em zona 1 no terminal de Adrianópolis. O defeito foi localizado
a 19,5km do terminal de Adrianópolis, utilizando o método de impedância. Às
17h38min houve tentativa de restabelecimento da linha sob falha monofásica, envol-
vendo a fase Azul (Fase C), de causa indeterminada. A falta foi eliminada em 82ms
pela atuação das proteções primária e alternada de fechamento sob falta no terminal
de Adrianópolis. O defeito foi localizado a 19,5km do terminal de Adrianópolis, utili-
zando o método de impedância.
Restabelecimento: 18h03min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 12
Data e Hora: 15/02/2017 16h07min/16h08min IPS: 0219
Origem: LT 500 kV S.DA MESA / SAMAMBAIA C 1 GO/DF
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 500 kV Serra da Mesa –
Samambaia circuito 1, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Azul (Fase
C), causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 70ms pela atuação
das proteções primária e alternada de distância a terra em zona 1 no terminal de Ser-
ra da Mesa e sobrecorrente direcional de neutro associada ao esquema de teleprote-
ção, no terminal de Samambaia. A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta
computacional, como sendo a 74,5% (184,8km) do terminal de Samambaia. Houve
atuação do religamento automático com sucesso nos dois terminais. Às 16h08min
ocorreu outro desligamento da LI 500 kV Serra da Mesa – Samambaia circuito 1, de-
vido a uma falha monofásica envolvendo a fase Azul (Fase C), também causada por
descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 70ms pela atuação das proteções pri-
mária e alternada de distância a terra em zona 1 no terminal de Serra da Mesa e so-
brecorrente direcional de neutro associada ao esquema de teleproteção, no terminal
de Samambaia. A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, co-
mo sendo a 75,6% (187,4km) do terminal de Samambaia. Não houve atuação do reli-
gamento automático em função do tempo de "Reclain Time" do ciclo de religamento
da perturbação anterior.
142
Restabelecimento: liberação às 16h09min e restabelecimento às 16h14min.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 13
Data e Hora: 24/02/2017 18h22min IPS: 0259
Origem: LT 345 kV ADRIANOPOLIS / ITUTINGA C 2 RJ/MG
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345kV Adrianópolis – Itu-
tinga C2 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), causada
por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 63ms pela atuação das proteções
de distância em zona 1 em ambos os terminais. O defeito foi localizado a 65km do
terminal de Itutinga através do programa de detecção de descargas atmosféricas. O
restabelecimento do circuito foi através da atuação do religamento automático tripolar
com sucesso.
Restabelecimento: 18h22min (através do R.A)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 14
Data e Hora: 02/03/2017 13h03min IPS: 0285
Origem: LT 345 kV BARRO BRANCO / OURO PRETO 2 C 1 MG
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Barro Branco –
Ouro Preto, devido a uma falha bifásica a terra envolvendo as fases Branca e Azul
(fases B e C de Furnas) causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em
60ms pela atuação das proteções primária e alternada de distância a terra em zona 1
e sobrecorrente direcional de neutro associada ao esquema de teleproteção, em am-
bos os terminais. A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional,
como sendo a 36,8% (21,7km) do terminal de Barro Branco. Não houve atuação do
religamento automático devido à característica da falta. O religamento automático es-
tá habilitado somente para “religamento monopolar”.
Restabelecimento: liberação às 13h03min e restabelecimento às 13h27min.
Condição Meteorológica: Adverso
143
OCORRÊNCIA 15
Data e Hora: 02/03/2017 16h01min IPS: 0286
Origem: LT 138 kV ADRIANOPOLIS / MAGE C 2 RJ
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento da LT 138kV Adrianópolis – Magé C2 devido
a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), de causa desconhecida. A
falta foi eliminada em 208ms pela atuação das proteções primária e alternada de dis-
tância em zona 1 no terminal de Adrianópolis, após abertura do terminal de Magé. O
defeito foi localizado à 20km do terminal de Adrianópolis através do método de impe-
dância. Às 16h04min foi realizada tentativa de energização da LT 138kV Adrianópolis
– Magé C2, pelo terminal de Magé, sem sucesso. Às 16h10min ocorreu nova tentativa
de restabelecimento da LT 138kV Adrianópolis – Magé C2, pelo terminal de Adrianó-
polis, sob falta monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), de causa indetermina-
da. A falta foi eliminada em 91ms pela atuação das proteções primária e alternada de
fechamento sob falta. O defeito foi localizado à 19km de Adrianópolis pelo método de
impedância.
Restabelecimento: 16h56min (Liberado ao ONS)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 16
Data e Hora: 06/03/2017 16h51min IPS: 0309
Origem: LT 138 kV ADRIANOPOLIS / MAGE C 2 RJ
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 138kV Adrianópolis – Magé
C2 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), causada por
chuva. A falta foi eliminada em 198ms pela atuação das proteções principal e secun-
dária de distância em zona 1 no terminal de Adrianópolis após o terminal de Magé
desligar. O defeito foi localizado à 20km do terminal de Adrianópolis pelo método de
impedância.
Restabelecimento: 16h52min (Liberado)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 17
144
Data e Hora: 06/03/2017 16h59min IPS: 0309
Origem: LT 138 kV ADRIANOPOLIS / MAGE C 2 RJ
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 138kV Adrianópolis – Magé
C2 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), por chuva. A fal-
ta foi eliminada em 175ms pela atuação das proteções principal e secundária de dis-
tância em zona 1 no terminal de Adrianópolis após o terminal de Magé desligar. O de-
feito foi localizado à 20km do terminal de Adrianópolis pelo método de impedância.
Restabelecimento: 16h59min (Liberado)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 18
Data e Hora: 07/03/2017 12h05min IPS: 0314
Origem: LT 345 kV BARRO BRANCO / OURO PRETO 2 C 1 MG
Descritivo: A perturbação teve início com o desligamento automático monopolar da LI 345 kV
Barro Branco – Ouro Preto, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Azul
(Fase C de Furnas) causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 50ms
pela atuação das proteções primária e alternada de distância a terra em zona1 e so-
brecorrente direcional de neutro associada ao esquema de teleproteção, em ambos
os terminais. A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, como
sendo a 34% (20,1km) do terminal de Ouro Preto. Houve atuação com sucesso do re-
ligamento automático monopolar nos dois terminais.
Restabelecimentos: A linha Barro Branco - Ouro Preto foi restabelecida no mesmo
instante pela atuação do religamento automático.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 19
Data e Hora: 07/03/2017 16h28min IPS: 0318#
Origem: LT 500 kV C. PAULISTA / TIJUCO PRETO C 2 SP
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 500kV Cachoeira Paulista
– Tijuco Preto C2 devido a uma falta monofásica, envolvendo a fase Vermelha (Fase
145
A), causada por descarga atmosférica. A falha foi eliminada em 63ms pela atuação
das proteções primária e alternada de distância em zona 1 em ambos os terminais. O
defeito foi localizado à 90km do terminal de Cachoeira Paulista através do programa
de detecção de descargas atmosféricas. O restabelecimento do circuito foi através da
atuação do esquema de religamento automático tripolar com sucesso. No mesmo ins-
tante desligou incorretamente a LT 500kV Cachoeira Paulista – Campinas, somente
no terminal de Campinas. Houve atuação da proteção principal de sobrecorrente resi-
dual direcional associada ao esquema de teleproteção no terminal de Campinas. Não
houve registro de envio do sinal permissivo pela proteção principal no terminal de Ca-
choeira Paulista. FURNAS está investigando as causas desse desligamento. O resta-
belecimento do terminal de Campinas foi através da atuação do esquema de religa-
mento automático tripolar com sucesso.
Restabelecimento: 16h28min (Através do R.A.)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 20
Data e Hora: 17/03/2017 19h58min IPS: 0384
Origem: LT 500 kV C. PAULISTA / CAMPINAS C 1 SP
Descritivo: A perturbação teve inicio com o desligamento automático da LT 500kV Cachoeira
Paulista – Campinas por atuação das proteções primária e alternada de distância pa-
ra faltas a terra em zona 1, no terminal Campinas e proteções primária e alternada de
distância associadas à teleproteção no terminal Cachoeira paulista, devido a uma fal-
ta monofásica envolvendo a fase Vermelha (Fase A), causada por descarga atmosfé-
rica. A falta foi eliminada em 54ms e localizada com auxílio de ferramenta computaci-
onal a 27 km do terminal de Campinas. Houve atuação do esquema de religamento
automático com sucesso. No momento da perturbação a LI 500kV Cachoeira Paulista
- Taubaté e disjuntores DJ9362/DJ9342/DJ9442 encontravam-se isolados sob a SI
STCH-00040/2017, estando o Autotransformador AT57 ligado no lado de 500kV ape-
nas pelo disjuntor DJ9352, o que causou o desligamento por configuração do lado de
Alta do AT57.
Restabelecimento: Religada às 19h58min LTCHCA
Religado as 20h02min o AT57
Condição Meteorológica: Adverso
146
OCORRÊNCIA 21
Data e Hora: 27/03/2017 09h30min IPS: 0426
Origem: LT 500 kV S.DA MESA / GURUPI C 1 GO/TO
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 500 kV Serra da Mesa –
Gurupi circuito 1, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Azul (Fase C),
causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 55ms pela atuação das
proteções primária e alternada de distância a terra em zona 1 no terminal de Gurupi e
associada ao esquema de teleproteção, no terminal de Serra da Mesa. A falta foi lo-
calizada, através de ferramenta computacional, como sendo a 18,3% (46,9km) do
terminal de Gurupi. Com a abertura da LT ocorreu o by-pass automático dos Bancos
de Capacitores Série em Serra da Mesa e Gurupi, por atuação da proteção da linha.
Houve atuação do religamento automático com sucesso nos dois terminais.
Restabelecimentos:
Linha: No mesmo instante pela atuação do religamento automático.
Banco Série em Serra da Mesa: liberação ás 09h52min e restabelecimento às
09h53min.
Banco Série em Gurupi: liberação ás 09h30min e restabelecimento às
09h31min.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 22
Data e Hora: 06/06/2017 07h27min IPS: 0617
Origem: LT 345 kV GUARULHOS / IBIUNA C 1 SP
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345kV Guarulhos – Ibiúna
C1, devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Branca (Fase B), causada por
descarga atmosférica. O terminal de Ibiúna desligou em 50ms pela atuação das pro-
teções primária e alternada de distância em zona 1. O terminal de Guarulhos desligou
em 66ms pela atuação das proteções primária e alternada de distância associadas ao
esquema de teleproteção. O defeito foi localizado à 16km do terminal de Ibiúna, con-
firmado pelo programa de detecção de descargas atmosféricas.
147
Restabelecimento: 07h28min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 23
Data e Hora: 06/06/2017 15h32min IPS: 0618
Origem: LT 765 kV ITABERA / IVAIPORA FUR C 1 SP/PR
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Itaberá – Ivaiporã
C1 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Branca (Fase B), causada por
descarga atmosférica. O terminal de Ivaiporã desligou em 51ms pela atuação das pro-
teções primária e alternada de distância em zona 1. O terminal de Itaberá desligou em
69ms pela atuação das proteções primária e alternada de distância associadas ao
esquema de teleproteção. Ocorreu “bypass” automático do banco de capacitores sé-
rie pela atuação da proteção da linha. O defeito foi localizado à 53km do terminal de
Ivaiporã, através do programa de detecção de descargas atmosféricas. Ocorreu reli-
gamento automático tripolar no terminal de Itaberá, sob falta monofásica, envolvendo
a fase Branca (Fase B), eliminada pelas proteções primária e alternada de fechamen-
to sob falta da linha, no terminal de Itaberá.
Restabelecimento: 15h39min (Liberada)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 24
Data e Hora: 25/10/2017 10h25min IPS: 1041
Origem: LT 765 kV F.IGUACU 60HZ / IVAIPORA FUR C 3 PR
BSFIIV3A 765 kV 508 MVAr IVAIPORA FUR PR
BSFIIV3B 765 kV 508 MVAr IVAIPORA FUR PR
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica - ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Foz do Iguaçu –
Ivaiporã C3 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Branca (Fase B), cau-
sada por descarga atmosférica. A falha foi eliminada em 69ms por atuação das prote-
ções primária e alternada de distância para falha a terra associada ao esquema de te-
148
leproteção em ambos os terminais. Houve “bypass” do Banco de Capacitores Série,
segmentos A e B, do circuito pela atuação da proteção da linha no terminal de Ivaipo-
rã. O defeito foi localizado a 115 km do terminal de Foz do Iguaçu pelo método de
Ondas Viajantes e confirmado pelo programa de detecção de descargas atmosféri-
cas. O restabelecimento do circuito foi através da atuação do religamento automático
tripolar com sucesso.
Restabelecimento: 10h25min (Através de R.A.)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 25
Data e Hora: 25/10/2017 11h13min IPS: 1042
Origem: CC 600 kV F.IGUACU 50HZ / IBIUNA C 4 PR/SP
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica - ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 600 kV Foz do Iguaçu –
Ibiúna C4, com o bloqueio dos conversores CV06 e CV08 nos terminais de Foz do
Iguaçu e Ibiúna pela atuação da proteção de subtensão da linha (DV/DT) no terminal
de Foz do Iguaçu. O desligamento foi provocado por descarga atmosférica, localizada
a 97 km do terminal de Foz do Iguaçu, confirmado através de programa de detecção
de descargas atmosféricas. O restabelecimento do circuito foi através da atuação,
com sucesso, do esquema de religamento automático na primeira tentativa em tensão
normal.
Restabelecimento: 11h12min (Através de R.A)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 26
Data e Hora: 27/10/2017 17h27min IPS: 1053
Origem: LT 500 kV ARARAQUARA FUR / CAMPINAS C 1 SP
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica - ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 500 kV Araraquara –
Campinas devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (Fase C), causada
149
por descarga atmosférica. A falha foi eliminada em 49ms por atuação das proteções
primária e alternada de distância para falha a terra em zona 1 em ambos os terminais.
O defeito foi localizado a 80 km do terminal de Campinas através do programa de de-
tecção de descargas atmosféricas. O restabelecimento do circuito foi através da atua-
ção do esquema de religamento automático tripolar com sucesso.
Restabelecimento: 16h27min (R.A.)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 27
Data e Hora: 30/10/2017 00h41min IPS: 1063
Origem: LT 765 kV F.IGUACU 60HZ / IVAIPORA FUR C 2 PR
BANCO DE CAPACITORES SÉRIE BS4A 765 kV 508 Mvar IVAIPORA FUR
PR (BSFIIV2A)
BANCO DE CAPACITORES SÉRIE BS4B 765 kV 508 Mvar IVAIPORA FUR
PR (BSFIIV2B)
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica - ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Foz do Iguaçu –
Ivaiporã C2 devido a uma falta monofásica, envolvendo a fase Branca (fase B), cau-
sada por provável descarga atmosférica. O terminal de Ivaiporã desligou em 46ms pe-
la atuação das proteções primária e alternada de distância a terra em zona 1. O ter-
minal de Foz do Iguaçu desligou em 69ms pela atuação das proteções primária e al-
ternada de distância associadas ao esquema de teleproteção. Houve “by-pass” do
Banco de Capacitores Série pela atuação da proteção da linha no terminal de Ivaipo-
rã. O defeito foi localizado à 105km do terminal de Ivaiporã pelo método de Ondas Vi-
ajantes. Foi verificado que no minuto do desligamento há detecção de várias descar-
gas atmosféricas na região próxima ao resultado da localização do defeito. O restabe-
lecimento do circuito foi através da atuação do esquema de religamento automático
tripolar com sucesso.
Restabelecimento: 00h41min (R.A.)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 28
150
Data e Hora: 30/10/2017 01h33min IPS: 1065
Origem: LT 765 kV F.IGUACU 60HZ / IVAIPORA FUR C 3 PR
BANCO DE CAPACITORES SÉRIE BS2A 765 kV 508 Mvar IVAIPORA FUR
PR (BSFIIV3A)
BANCO DE CAPACITORES SÉRIE BS2B 765 kV 508 Mvar IVAIPORA FUR
PR (BSFIIV3B)
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica - ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Foz do Iguaçu –
Ivaiporã C3 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Vermelha (fase A),
causada por descarga atmosférica. O terminal de Ivaiporã desligou em 66ms pela
atuação das proteções primária e alternada de distância associadas ao esquema de
teleproteção. O terminal de Foz do Iguaçu desligou em 67ms pela atuação das prote-
ções primária e alternada de distância à terra associadas ao esquema de teleprote-
ção. Houve “by-pass” do Banco de Capacitores Série pela atuação das proteções da
linha no terminal de Ivaiporã. O defeito foi localizado à 130km de distância do terminal
de Foz do Iguaçu através do método de ondas viajantes e confirmado pelo programa
de detecção de descargas atmosféricas. O restabelecimento do circuito foi através da
atuação do esquema de religamento automático tripolar com sucesso.
Restabelecimento: 01h33min (R.A)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 29
Data e Hora: 17/11/2017 18h17min IPS: 1144
Origem: LT 345 kV GUARULHOS / POCOS CALDAS C 1 SP/MG
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica - ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345kV Guarulhos – Poços
de Caldas C1 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (fase C), cau-
sada por provável descarga atmosférica. Foram verificadas inúmeras descargas at-
mosféricas, através de programa de detecção de descargas, ao longo do circuito pró-
ximo ao horário da ocorrência. A falta foi eliminada em 82ms pela atuação das prote-
ções primária e alternada de sobrecorrente residual associadas ao esquema de tele-
151
proteção em ambos os terminais. O defeito foi localizado à 80km do terminal de Gua-
rulhos pelo método de impedância. O esquema de religamento automático se encon-
tra desabilitado.
Restabelecimento: 18h19min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 30
Data e Hora: 21/11/2017 14h52min IPS: 1160
Origem: LT 500 kV S.DA MESA / GURUPI C 1 GO/TO
Causa: DIVERSOS - Indeterminada - DI
Descritivo: A perturbação consistiu no desarme automático da LT Serra da Mesa – Gurupi C1 por
atuação de recepção de TDD nos extremos. O TPC estava centelhando muito, dificul-
tando a identificação de sinalização da proteção. Após a perturbação das 15h09min,
foi encontrado e substituído um conector do TPC da fase C do terminal de Serra da
Mesa. Furnas está investigando a causa e o desempenho das proteções neste desli-
gamento.
Sem atuação do RA.
Houve o “by-pass” do capacitor série de Serra da Mesa devido ao desligamento da li-
nha.
Restabelecimento: 15h50min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 31
Data e Hora: 25/11/2017 18h26min IPS: 1177
Origem: LT 765 kV F.IGUACU 60HZ / IVAIPORA FUR C 3 PR
Causa: DIVERSOS - Indeterminada - DI
152
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Foz do Iguaçu –
Ivaiporã C3 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (fase C), de cau-
sa desconhecida. O terminal de Ivaiporã desligou em 42ms pela atuação das prote-
ções primária e alternada de distância em zona1. O terminal de Foz do Iguaçu desli-
gou em 65ms pela atuação das proteções primária e alternada de distância associa-
das ao esquema de teleproteção. O banco de capacitores série da linha se encontra-
va fora de operação devido à ocorrência das 17h24min. O defeito foi localizado a
23km do terminal de Ivaiporã pelo método de impedância. O esquema de religamento
automático se encontrava bloqueado devido ao tempo de recuperação do disjuntor.
Restabelecimento: 18h26min (Liberado)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 32
Data e Hora: 25/11/2017 18h34min IPS: 1177
Origem: LT 765 kV F.IGUACU 60HZ / IVAIPORA FUR C 3 PR
Causa: DIVERSOS - Indeterminada - DI
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Foz do Iguaçu –
Ivaiporã C3 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (fase C), de cau-
sa desconhecida. O terminal de Ivaiporã desligou em 42ms pela atuação das prote-
ções primária e alternada de distância em zona1. O terminal de Foz do Iguaçu desli-
gou em 65ms pela atuação das proteções primária e alternada de distância associa-
das ao esquema de teleproteção. Houve “by-pass” do banco de capacitores série pela
atuação da proteção da linha no terminal de Ivaiporã. O defeito foi localizado à
20.5km do terminal de Ivaiporã pelo método de Ondas Viajantes. Ocorreu tentativa de
restabelecimento do circuito através da atuação do esquema de religamento automá-
tico tripolar sem sucesso. Logo após a energização dos terminais ocorreu novamente
falta monofásica envolvendo a fase Azul (fase C) eliminada pelas proteções primária
e alternada de distância em zona1 no terminal de Ivaiporã e associadas ao esquema
de teleproteção no terminal de Foz do Iguaçu.
Restabelecimento: 18h35min (Liberado)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 33
153
Data e Hora: 25/11/2017 19h05min IPS: 1178
Origem: LT 765 kV ITABERA / IVAIPORA FUR C 1 SP/PR
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica - ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 750kV Itaberá – Ivaiporã
C1 devido a uma falha monofásica, envolvendo a fase Branca (fase B), provocada por
descarga atmosférica. O terminal de Ivaiporã desligou em 59ms pela atuação das pro-
teções primária e alternada de distância em zona 1. O terminal de Itaberá desligou em
62ms pela atuação das proteções primária e alternada de distância associadas ao
esquema de teleproteção. Ocorreu “by-pass” do Banco Capacitor Série pela atuação
das proteções da linha no terminal de Ivaiporã. O defeito foi localizado à 53km do
terminal de Ivaiporã através do programa de detecção de descargas atmosféricas.
Houve atuação do esquema de religamento automático restabelecendo os terminais,
porém, após alguns segundos, ocorreu reincidência da falha monofásica envolvendo
a fase Branca (fase B). Esta falta foi eliminada pela atuação das proteções primária e
alternada de distância em zona1 no terminal de Ivaiporã e associadas ao esquema de
teleproteção no terminal de Itaberá.
Restabelecimento: 19h06min (Liberado)
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 34
Data e Hora: 28/11/2017 19h54min IPS: 1188
Origem: LT 230 kV S.DA MESA / NIQUELANDIA C 1 GO
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica - ND
Descritivo: A perturbação teve início com uma falha monofásica, envolvendo a fase Azul (fase C)
da LT 230 kV Serra da Mesa – Niquelândia C1, devido à descarga atmosférica. A fa-
lha foi eliminada em 58ms no terminal Serra da Mesa pela atuação das proteções
primária e secundária de distância para falhas a terra em zona 1 e no terminal de Ni-
quelândia pela atuação da proteção primária de distância para falha a terra em zona
1. A falta foi localizada através de ferramenta computacional a 55,5% (56,6km) do
terminal Serra da Mesa.
O religamento da linha estava desabilitado.
154
Restabelecimento: Liberação - 28/11/2017 19h54min.
Restabelecimento - 28/11/2017 19h56min.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 35
Data e Hora: 15/12/2017 14h01min IPS: 1234
Origem: LT 500 kV C. PAULISTA / ITAJUBA 3 C 1 SP/MG
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI Cachoeira Paulista – Itaju-
bá por atuação das proteções primária e alternada de distância para faltas a terra em
zona 1 em ambos os terminais devido a uma falta monofásica envolvendo a fase
Branca (fase B) causada por descarga atmosférica. A falta foi elimina-
da em 58ms e localizada com auxílio de ferramenta computacional a 21Km do termi-
nal Cachoeira Paulista.
O esquema de religamento automático encontra-se desligado por conveniência opera-
cional.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 36
Data e Hora: 28/12/2017 15h20min IPS: 1272
Origem: LT 345 kV ADRIANOPOLIS / MACAE MERCHAN C 1 RJ
Causa: Fenômenos Naturais - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação teve início com o desligamento automático LT 345 kV Adrianópolis –
Macaé Merchant devido a uma falta monofásica envolvendo a fase Branca (fase B)
provocada por descargas atmosféricas. A falta foi eliminada em 56ms e localizada,
através do método de impedâncias, a aproximadamente 10km (5,8%) do terminal de
Adrianópolis. Houve atuação da proteção primária e alternada de distância em zona 1
e direcional de sobrecorrente de neutro associado à teleproteção em ambos os termi-
nais. Houve ainda envio/ recepção de transferência de disparo em ambos os termi-
nais.
155
A LT foi normalizada no mesmo instante através da atuação do RA.
Restabelecimento: 15h20min – STAD, STMH - Energizada a LT, pela atuação
do RA.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 37
Data e Hora: 30/12/2017 03h17min IPS: 1276
Origem: LT 345 kV ESTREITO / L.C.BARRETO C 2 MG/SP
Causa: Fenômenos Naturais - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação teve início com o desligamento automático da LT 345 kV Luiz Carlos
Barreto – Estreito circuito 2, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Ver-
melha (fase A) causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 75ms pela
atuação das proteções primária e alternada de distância a terra em zona 1 no terminal
de Luiz Carlos Barreto e distância a terra associada ao esquema de teleproteção, no
terminal de Estreito. A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional,
como sendo a 5,9% (1,4km) do terminal de Luiz Carlos Barreto.
Não houve atuação do religamento automático. A recusa do religamento au-
tomático já está sendo tratada na recomendação REC-002151/2017 de número RE 3
0102/2017.
Ocorreu também, no mesmo instante, o desligamento automático da unidade
geradora UG01 da UHE Luiz Carlos Barreto, devido à falha no regulador de tensão e
atuação do relé de bloqueio 86E. Após intervenção do pessoal da manutenção, foi
aberto o documento SI CDSI TE-0592/2017, onde foi efetuada a troca do cartão do
gerador de disparo do regulador de tensão.
Restabelecimentos:
LILBES2: liberação às 03h17min e energização às 03h20min.
UG01: liberação às 16h57min e restabelecimento às 17h06min.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 38
156
Data e Hora: 03/01/2018 17h34min IPS: 0008
Origem: LT 345 kV L.C.BARRETO / VOLTA GRANDE C 1 SP/MG
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Luiz Carlos Barreto
– Volta Grande, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Branca (fase B)
causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 70ms pela atuação das
proteções primária e alternada de distância para falhas a terra em zona 1 e sobrecor-
rente direcional de neutro associadas ao esquema de teleproteção, no terminal de Lu-
iz Carlos Barreto. A falta foi localizada, através de ferramenta computacional, como
sendo a 2,9% (3,2km) do terminal de Luiz Carlos Barreto.
Houve atuação do religamento automático com sucesso no terminal de Luiz
Carlos Barreto.
Restabelecimento: A linha foi restabelecida no mesmo instante pela atuação do reli-
gamento automático.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 39
Data e Hora: 17/01/2018 14h19min IPS: 0064
Origem: LT 345 kV IBIUNA / TIJUCO PRETO C 2 SP
Causa: DIVERSOS - Indeterminada DI
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345kV Ibiúna – Tijuco
Preto C2 devido a uma falha monofásica de alta impedância, envolvendo a fase ver-
melha (Fase A), de causa indeterminada. A falta foi eliminada em 78ms pela atuação
da proteção primária e alternada de sobrecorrente direcional residual associada ao
esquema de teleproteção com lógica de echo no terminal de Ibiúna e recepção de
transferência de disparo no terminal de Tijuco Preto. Não houve a possibilidade de lo-
calização de falta pela característica de alta impedância da mesma. O esquema de
religamento automático está fora de operação por conveniência operativa. O circuito
foi reestabelecido por fechamento manual.
Reestabelecimento: 14h19min
157
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 40
Data e Hora: 19/01/2018 18h12min IPS: 0072
Origem: LT 138 kV ROCHA LEAO / MAGE C 2 RJ
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação teve início com o desligamento automático da LI ROCHA LEÃO - MA-
GÉ 2
devido a uma falta monofásica envolvendo a fase Azul (Fase C) e a terra pro-
vocada por descargas atmosféricas. A falta foi localizada a aproximadamente 90km
do terminal de Rocha Leão e eliminada em 68ms.
Houve atuação da proteção primária diferencial de linha e da proteção alter-
nada de distância para faltas fase-terra em zona 1.
Restabelecimento: 18:13 – Liberada a LI.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 41
Data e Hora: 23/01/2018 17h08min IPS: 0100
Origem: LT 345 kV ADRIANOPOLIS / ITUTINGA C 1 RJ/MG
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345kV Adrianópolis – Itu-
tinga C1 devido a uma falta monofásica, envolvendo a Fase Branca (Fase B), causa-
da por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 84ms por atuação das prote-
ções primária e alternada de distância para faltas a terra em zona 1, em ambos os
terminais. Falta localizada em 69 km do terminal de Adrianópolis utilizando o método
de impedâncias. Houve atuação do esquema de religamento automático com suces-
so.
Restabelecimento: Ligada às 17h08min
158
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 42
Data e Hora: 15/02/2018 00h06min IPS: 0186
Origem: LT 345 kV ADRIANOPOLIS / JACAREPAGUA C 1 RJ
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345 kV Adrianópolis –
Jacarepaguá devido a uma falta monofásica, envolvendo a fase Vermelha (fase A),
causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 67ms por atuação das
proteções primária e alternada de distância para faltas a terra em zona 1 em ambos
os terminais. A falta foi localizada a 30 km do terminal de Adrianópolis utilizando o
método de impedâncias.
O esquema de religamento automático encontra-se bloqueado por conveniência ope-
racional.
Restabelecimento: Ligada LTADJP1 as 02h47min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 43
Data e Hora: 19/02/2018 14h49min IPS: 0213
Origem: LT 345 kV ADRIANOPOLIS / ITUTINGA C 1 RJ/MG
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345 kV Adrianópolis –
Itutinga circuito 1, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Vermelha (fase
A) causada por descarga atmosférica. A falta foi eliminada em 65ms pela atuação das
proteções primária e alternada de distância para falhas a terra em zona 1 no terminal
de Itutinga e primária e alternada de distância para terra associadas ao esquema de
teleproteção, no terminal de Adrianópolis. A falta foi localizada, através de ferramenta
computacional, à 49.6Km do terminal de Adrianópolis.
Houve atuação do religamento automático com sucesso em ambos os termi-
nais.
159
Restabelecimento: 14h49min.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 44
Data e Hora: 02/03/2018 17h43min IPS: 0257
Origem: LT 500 kV ADRIANOPOLIS / C. PAULISTA C 1 RJ/SP
REATOR RT1 500 kV 136 Mvar C. PAULISTA SP
Causa: DIVERSOS - Indeterminada DI
Descritivo: A perturbação consistiu no desarme automático dos DJ’ 9236 e 9246 da LT Adrianó-
polis-Cachoeira Paulista 1 devido a uma falta monofásica envolvendo a fase Branca
(fase B), de causa indeterminada. A falta foi eliminada em 49ms por atuação da pro-
teção de sobrecorrente direcional de terra associado à teleproteção nas proteções
primária e secundária na SE Adrianópolis. No terminal de Cachoeira Paulista desar-
maram automaticamente os disjuntores DJ9322, DJ9232 e DJ9222 por atuação da
proteção de sobrecorrente direcional de terra associado à teleproteção nas proteções
primária e secundária, e a falta foi extinta em 40ms. A localização de falta foi calcula-
da a 20,4% (35kM) da SE Cachoeira Paulista. O sistema Falls não localizou descarga
atmosférica no horário. O religamento automático da linha está desligado por conve-
niência sistêmica.
Restabelecimento: 17h43min
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 45
Data e Hora: 03/03/2018 13h26min IPS: 0260
Origem: LT 345 kV BARRO BRANCO / OURO PRETO 2 C 1 MG
Causa: DIVERSOS - Indeterminada DI
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Barro Branco –
Ouro Preto, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Azul (fase C) de causa
indeterminada. A falta foi eliminada em 55ms pela atuação das proteções primária e
alternada de distância a terra em zona1 e sobrecorrente direcional de neutro associa-
160
da ao esquema de teleproteção, em ambos os terminais. A falta foi localizada, com o
auxílio de ferramenta computacional, como sendo a 75,4% (44,5km) do terminal de
Ouro Preto.
Não houve atuação do religamento automático em função do tempo de "Re-
claim-Time" do ciclo de religamento da perturbação anterior das 13h22min.
Restabelecimento: liberação às 13h26min e restabelecimento às 14h32min.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 46
Data e Hora: 05/03/2018 20h07min IPS: 0278
Origem: LT 345 kV PADRE FIALHO / VITORIA C 1 MG/ES
Causa: DIVERSOS - Indeterminada DI
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Vitória – Padre
Fialho, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Branca (Fase B) de causa
indeterminada.
A falta foi eliminada em 55ms pela atuação das proteções primária e alterna-
da de distância a terra em zona1 e funções associada ao esquema de teleproteção,
nos dois terminais.
A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, como sendo
a 34,7% (76,7km) do terminal de Vitória.
Houve atuação do religamento automático monopolar com sucesso nos dois
terminais.
Restabelecimento: No mesmo instante pela atuação do religamento automático.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 47
Data e Hora: 07/03/2018 01h24min IPS: 0287
Origem: LT 345 kV ESTREITO / M. MORAES C 1 MG
161
Causa: DIVERSOS - Indeterminada DI
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LT 345 KV Mascarenhas de
Moraes - Estreito, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase branca (fase B)
de causa indeterminada.
A falta foi eliminada em 75ms pela atuação das proteções primária e alterna-
da de distância a terra em zona1 no terminal de Mascarenhas de Moraes, e em
105ms pela atuação da proteção primária de distância a terra e sobrecorrente direcio-
nal de neutro associadas ao esquema de teleproteção no terminal de Estreito.
A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, como sendo
a 25,5% (3,3km) do terminal de Mascarenhas de Moraes.
Restabelecimentos:
Linha: liberação às 01h25min e energização às 01h26min.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 48
Data e Hora: 07/03/2018 19h41min IPS: 0295
Origem: LT 345 kV PADRE FIALHO / VITORIA C 1 MG/ES
Causa: DIVERSOS - Indeterminada DI
Descritivo: A perturbação consistiu no desligamento automático da LI 345 kV Vitória – Padre
Fialho, devido a uma falha monofásica envolvendo a fase Branca (Fase B) de causa
indeterminada.
A falta foi eliminada em 50ms pela atuação das proteções primária e alterna-
da de distância a terra em zona1 e funções associada ao esquema de teleproteção,
nos dois terminais.
A falta foi localizada, com o auxílio de ferramenta computacional, como sendo
a 36km do terminal de Padre Fialho.
Houve atuação do religamento automático monopolar com sucesso nos dois
terminais.
162
Restabelecimento: No mesmo instante pela atuação do religamento automático.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 49
Data e Hora: 13/03/2018 19h38min IPS: 0326
Origem: LT 230 kV S.DA MESA / NIQUELANDIA C 2 GO
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação teve início com uma falha monofásica, envolvendo a fase Branca (fase
B de Furnas), na LT 230 kV Serra da Mesa – Niquelândia C2, causada por descarga
atmosférica. A falha foi eliminada em 45ms por atuação das proteções primária e al-
ternada de distância para falhas à terra em zona 1 em ambos os terminais. A falha foi
localizada através de ferramenta computacional a 37,9km de Serra da Mesa (38%).
Restabelecimento: A linha normalizada no mesmo instante por atuação do religamen-
to automático.
Condição Meteorológica: Adverso
OCORRÊNCIA 50
Data e Hora: 17/03/2018 04h18min IPS: 0350
Origem: LT 230 kV S.DA MESA / NIQUELANDIA C 2 GO
Causa: FENÔMENOS NATURAIS - Descarga Atmosférica ND
Descritivo: A perturbação teve início com uma falha monofásica, envolvendo a fase vermelha
(fase A de Furnas), na LT 230 kV Serra da Mesa – Niquelândia C2, causada por des-
carga atmosférica. A falha foi eliminada em 50ms por atuação das proteções primária
e alternada de distância para falhas à terra em zona 1 em ambos os terminais. A falha
foi localizada através de ferramenta computacional a 23,3km de Serra da Mesa
(23%).
Restabelecimento: A linha normalizada no mesmo instante por atuação do religamen-
to automático.
Condição Meteorológica: Adverso
163
Referências:
[1] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 2 a 8 de
Janeiro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 10 de Janeiro de 2017.
[2] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 16 a 22 de
Janeiro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 26 de Janeiro de 2017.
[3] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 30 de Ja-
neiro a 5 de Fevereiro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 8 de Fevereiro de
2017.
[4] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 6 a 12 de
Fevereiro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 15 de Fevereiro de 2017.
[5] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 13 a 19 de
Fevereiro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 22 de Fevereiro de 2017.
[6] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 20 a 26 de
Fevereiro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 7 de Março de 2017.
[7] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 27 de Fe-
vereiro a 5 de Março de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 9 de Março de 2017.
[8] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 6 a 12 de
Março de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 15 de Março de 2017.
[9] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 13 a 19 de
Março de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 22 de Março de 2017.
[10] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 27 de
Março a 02 de Abril de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 6 de Abril de 2017.
[11] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 5 a 11 de
Junho de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 6 de Junho de 2017
164
[12] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 23 a 29
de Outubro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 1 de Novembro de 2017.
[13] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 30 de
Outubro a 5 de novembro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 8 de novembro de
2017.
[14] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 13 a 19
de novembro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 24 de Novembro de 2017.
[15] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 20 a 26
de novembro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 29 de Novembro de 2017.
[16] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 27 de
Novembro a 3 de dezembro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 6 de Dezembro
de 2017.
[17] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 11 a 17
de dezembro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 20 de Dezembro de 2017.
[18] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 25 a 31
de dezembro de 2017. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 5 de Janeiro de 2018.
[19] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 1 a 7 de
Janeiro de 2018. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 10 de Janeiro de 2018.
[20] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 15 a 21
de Janeiro de 2018. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 24 de Janeiro de 2018.
[21] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 22 a 28
de Janeiro de 2018. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 31 de Janeiro de 2018.
[22] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 12 a 18
de Fevereiro de 2018. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 22 de Fevereiro de 2018.
[23] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 19 a 25
165
de Fevereiro de 2018. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 28 de Fevereiro de 2018.
[24] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 26 de
Fevereiro a 4 de Março de 2018. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 8 de Março de 2018.
[25] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 5 a 11 de
Março de 2018. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 14 de Março de 2018.
[26] Relatório Semanal de Perturbações do Sistema Furnas – Período: 12 a 18
de Março de 2018. GAP.O/SO.O/DO. Emitido dia 21 de Março de 2018.
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