Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección

In our project we identified the problems faced by electrical protection schemes in active distribution networks (ADNs) and microgrids (MGs), in which conventional protection systems are not a viable option anymore. As a consequence of this, new adaptive protection schemes have been employed. Howeve...

Full description

Autores:
Benavides Bolaño, Lina María
Coba Jaramillo, Duiristt de Jesús
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9567
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9567
Palabra clave:
Protección adaptativa
Microrred
Red de distribución activa
Técnicas de aprendizaje de máquina
Machine learning
Microgrid
Active distribution network
Adaptive protection
Rights
License
Universidad del Norte
id REPOUNORT2_170a622d2347157ddf8bb603534a113a
oai_identifier_str oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9567
network_acronym_str REPOUNORT2
network_name_str Repositorio Uninorte
repository_id_str
dc.title.es_ES.fl_str_mv Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección
dc.title.en_US.fl_str_mv Computational tool for training and validation of intelligent electronic devices as protective devices
title Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección
spellingShingle Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección
Protección adaptativa
Microrred
Red de distribución activa
Técnicas de aprendizaje de máquina
Machine learning
Microgrid
Active distribution network
Adaptive protection
title_short Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección
title_full Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección
title_fullStr Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección
title_full_unstemmed Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección
title_sort Herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protección
dc.creator.fl_str_mv Benavides Bolaño, Lina María
Coba Jaramillo, Duiristt de Jesús
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Orozco Henao, Cesar Augusto
Marín Quintero, Juan Guillermo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Benavides Bolaño, Lina María
Coba Jaramillo, Duiristt de Jesús
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Protección adaptativa
Microrred
Red de distribución activa
Técnicas de aprendizaje de máquina
topic Protección adaptativa
Microrred
Red de distribución activa
Técnicas de aprendizaje de máquina
Machine learning
Microgrid
Active distribution network
Adaptive protection
dc.subject.en_US.fl_str_mv Machine learning
Microgrid
Active distribution network
Adaptive protection
description In our project we identified the problems faced by electrical protection schemes in active distribution networks (ADNs) and microgrids (MGs), in which conventional protection systems are not a viable option anymore. As a consequence of this, new adaptive protection schemes have been employed. However, the implementation of some of these new protection schemes requires extensive data analysis and data preparation times in order to train the protections present in the system. For this reason, a computational tool was developed for the training and validation of intelligent electronic devices (IEDs) used as protective devices, which guarantee the correct functioning of the protective schemes used in ADNs and MGs. Using for this purpose, different techniques of Machine Learning (ML). In order to validate the correct functioning of the developed tool, we worked with the modified IEEE 34 Nodes system, to which different distributed generation (DG) sources were added in order to simulate the functioning of ADNs. In this way, the training of the IEDs was carried out with a database containing a total of 16 failure scenarios and 112 non-failure scenarios, presenting these scenarios with different changes in topology and generation, so as to obtain better models of ML from the techniques used. In total, 3 different types of ML techniques were analyzed, these being the techniques of Decision Trees (DT), Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks (NN). The results obtained showed that the technique with the best results turned out to be the DT technique, with which precision and reliability values of 100% were obtained for all the IEDs under study. Because of the above, we believe that it was possible to meet the overall objective of the project.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-06-10T20:47:12Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-06-10T20:47:12Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2021-06-01
dc.type.es_ES.fl_str_mv article
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10584/9567
url http://hdl.handle.net/10584/9567
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_ES.fl_str_mv Universidad del Norte
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Universidad del Norte
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Barranquilla, Universidad del Norte, 2021
institution Universidad del Norte
bitstream.url.fl_str_mv https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/1/Espa%c3%b1ol.pdf
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/2/Espa%c3%b1ol.png
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/3/Ingl%c3%a9s.pdf
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/4/Ingl%c3%a9s.png
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/5/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv aefe8a1f16ef25f4071a8c3cabdc5de0
96d70eef741f5b915380aff908048ab6
cd0d9005327848a2e41a9cbf28059580
3ab35fcff8dad73a477b5fb90cd759a5
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital de la Universidad del Norte
repository.mail.fl_str_mv mauribe@uninorte.edu.co
_version_ 1808401295283847168
spelling Orozco Henao, Cesar AugustoMarín Quintero, Juan GuillermoBenavides Bolaño, Lina MaríaCoba Jaramillo, Duiristt de Jesús2021-06-10T20:47:12Z2021-06-10T20:47:12Z2021-06-01http://hdl.handle.net/10584/9567In our project we identified the problems faced by electrical protection schemes in active distribution networks (ADNs) and microgrids (MGs), in which conventional protection systems are not a viable option anymore. As a consequence of this, new adaptive protection schemes have been employed. However, the implementation of some of these new protection schemes requires extensive data analysis and data preparation times in order to train the protections present in the system. For this reason, a computational tool was developed for the training and validation of intelligent electronic devices (IEDs) used as protective devices, which guarantee the correct functioning of the protective schemes used in ADNs and MGs. Using for this purpose, different techniques of Machine Learning (ML). In order to validate the correct functioning of the developed tool, we worked with the modified IEEE 34 Nodes system, to which different distributed generation (DG) sources were added in order to simulate the functioning of ADNs. In this way, the training of the IEDs was carried out with a database containing a total of 16 failure scenarios and 112 non-failure scenarios, presenting these scenarios with different changes in topology and generation, so as to obtain better models of ML from the techniques used. In total, 3 different types of ML techniques were analyzed, these being the techniques of Decision Trees (DT), Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks (NN). The results obtained showed that the technique with the best results turned out to be the DT technique, with which precision and reliability values of 100% were obtained for all the IEDs under study. Because of the above, we believe that it was possible to meet the overall objective of the project.En nuestro proyecto se identificó la problemática afrontada por los esquemas de protecciones eléctricas en las redes de distribución activas (ADNs) y microrredes (MGs), en las cuales a día de hoy no se puede optar por los sistemas de protección convencionales. En consecuencia, se han venido empleando nuevos esquemas de protección adaptativa. Sin embargo, la implementación de algunos de estos nuevos esquemas requiere de tiempos extensos de análisis y preparación de los datos para poder entrenar a las protecciones presentes en el sistema. Por esta razón, se desarrolló una herramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes (IEDs) usados como dispositivos de protección, los cuales garanticen el correcto funcionamiento de los esquemas de protecciones usados en ADNs y MGs. Utilizando para este fin, diferentes técnicas de Machine Learning (ML). Con el fin de validar el correcto funcionamiento de la herramienta desarrollada, se trabajó con el sistema IEEE 34 Nodos modificado, al cual se le agregaron diferentes fuentes de generación distribuida (GD), esto con el propósito de simular el funcionamiento de una ADN; de esta manera, se realizó el entrenamiento de los IEDs con una base de datos que contenía un total de 16 escenarios de falla y 112 escenarios de no falla, presentando estos escenarios diferentes cambios en topología y generación, esto con la finalidad de obtener unos mejores modelos de ML a partir de las técnicas utilizadas. En total, fueron analizadas 3 tipos diferentes de técnicas de ML, siendo estas las técnicas de Árboles de la decisión (DT), Máquinas de soporte vectorial (SVM) y Redes Neuronales (NN). Los resultados obtenidos arrojaron que la técnica con los mejores resultados resultó ser la técnica de DT, con la cual se obtuvieron valores de precisión y fiabilidad del 100% para todos los IEDs bajo estudio. Debido a lo anterior, consideramos que fue posible cumplir con el objetivo general del proyecto.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2021Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Protección adaptativaMicrorredRed de distribución activaTécnicas de aprendizaje de máquinaMachine learningMicrogridActive distribution networkAdaptive protectionHerramienta computacional para el entrenamiento y validación de dispositivos electrónicos inteligentes como dispositivos de protecciónComputational tool for training and validation of intelligent electronic devices as protective devicesarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALEspañol.pdfEspañol.pdfArchivo PDF - Españolapplication/pdf622640https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/1/Espa%c3%b1ol.pdfaefe8a1f16ef25f4071a8c3cabdc5de0MD51Español.pngEspañol.pngArchivo PNG - Españolimage/png502069https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/2/Espa%c3%b1ol.png96d70eef741f5b915380aff908048ab6MD52Inglés.pdfInglés.pdfArchivo PDF - Inglésapplication/pdf622101https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/3/Ingl%c3%a9s.pdfcd0d9005327848a2e41a9cbf28059580MD53Inglés.pngInglés.pngArchivo PNG - Inglésimage/png483026https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/4/Ingl%c3%a9s.png3ab35fcff8dad73a477b5fb90cd759a5MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9567/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/9567oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/95672021-06-10 15:47:12.473Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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