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Nei moderni trasformatori di potenza, la protezione differenziale convenzionale con contenimento delle armoniche è spesso in difficoltà a causa dei livelli di seconda armonica più bassi dovuti ai materiali del nucleo migliorati e alla saturazione del TA durante i guasti più gravi. Queste sfide possono portare a false operazioni, identificando erroneamente fenomeni benigni come l’inrush magnetizzante, la sovraeccitazione e i guasti interni. Questo libro introduce un nuovo schema di protezione digitale che impiega un algoritmo ibrido KNN-GA per distinguere accuratamente i veri guasti interni dalle condizioni di non guasto. Utilizzando la trasformata wavelet discreta per l’estrazione delle caratteristiche, lo schema cattura i parametri statistici critici, mentre il metodo K-nearest Neighbor, ottimizzato con un algoritmo genetico, migliora l’accuratezza della classificazione. Gli approfonditi esperimenti di laboratorio e l’implementazione DSP in tempo reale sul TMS320C6713T dimostrano che questo approccio ibrido supera i metodi tradizionali come ANN e SVM, garantendo una protezione dei trasformatori più rapida, sicura e affidabile nelle moderne reti elettriche.
