Herramienta computacional para la localización de fallas en líneas de transmisión usando teoría de ondas viajeras

El desarrollo de técnicas para la localización de fallas se ha vuelto una gran necesidad para los operadores de energía eléctrica, debido a que con esto se logra atender las contingencias en el menor tiempo posible y evitar interrupciones en el servicio o daños permanentes en equipos. Es así como de...

Full description

Autores:
Rodríguez, Luis
Rueda, Carlos
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9856
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9856
Palabra clave:
Fallas
Herramienta computacional
Localización
Faults
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Localization
Rights
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Universidad del Norte
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description El desarrollo de técnicas para la localización de fallas se ha vuelto una gran necesidad para los operadores de energía eléctrica, debido a que con esto se logra atender las contingencias en el menor tiempo posible y evitar interrupciones en el servicio o daños permanentes en equipos. Es así como de acuerdo con las necesidades actuales y a las más recientes investigaciones, se desarrolla este proyecto en el cual se plantea la adaptabilidad de un algoritmo de detección de fallas con ondas viajeras, el desarrollo de una interfaz gráfica para ingreso y visualización de parámetros y una validación de la metodología utilizada. En la solución se implementan dos tipos de métodos de estimación basados en la correlación cruzada: Correlación convencional y la transformada de Wavelet. Se incluye redundancia en la herramienta y además presenta como alternativa el proceso de filtrado con MODWT para la localización de fallas. El algoritmo fue desarrollado en lenguaje Python. Fue posible obtener resultados satisfactorios, encontrados errores de estimación menores al 15% a excepción de algunos casos con diferentes condiciones de simulación. Este proyecto contribuye la implementación de las teorías más recientes como la de las ondas viajeras, ya que puede suponer un punto de partida para el desarrollo de nuevas tecnologías y herramientas eléctricas de uso industrial. Mediante su rápida detección se pueden implementar acciones correctivas o de mejoras ante las distintas fallas. Incluso, se pueden validar el funcionamiento de otros dispositivos como los son relés de protección.
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Se incluye redundancia en la herramienta y además presenta como alternativa el proceso de filtrado con MODWT para la localización de fallas. El algoritmo fue desarrollado en lenguaje Python. Fue posible obtener resultados satisfactorios, encontrados errores de estimación menores al 15% a excepción de algunos casos con diferentes condiciones de simulación. Este proyecto contribuye la implementación de las teorías más recientes como la de las ondas viajeras, ya que puede suponer un punto de partida para el desarrollo de nuevas tecnologías y herramientas eléctricas de uso industrial. Mediante su rápida detección se pueden implementar acciones correctivas o de mejoras ante las distintas fallas. Incluso, se pueden validar el funcionamiento de otros dispositivos como los son relés de protección.The development of techniques for the location of faults has become an important tool for electrical energy operators, because with this it is possible to attend to contingencies in the shortest possible time and avoid interruptions in service or permanent damage to equipment. Thus, according to current needs and the most recent research, this final project proposes the implementation of an adaptable fault detection algorithm through travelling waves, as well as the development of a graphical interface for the input and visualization of parameters that also serves as a validation for the methodology using python as the main programing language. In the final solution, two types of estimation methods based on cross-correlation are implemented: conventional correlation and the Wavelet transform. Redundancy is included in the tool which also presents as an alternative the filtering process using MODWT for fault location. Furthermore, it is also possible to validate the operation of other devices such as protection relays. The system is capable of obtaining satisfactory results, finding estimation errors of less than 15% except for some cases with different simulation conditions. This project contributes to the implementation of the most recent theories such as that of traveling waves, since it can be a starting point for the development of new technologies and power tools for industrial use. Through its rapid detection, corrective actions or improvements can be implemented in the face of different failures commonly presented electrical grid transmissions systems.spaBarranquilla, Universidad del Norte,2021Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2FallasHerramienta computacionalLocalizaciónFaultsComputational toolLocalizationHerramienta computacional para la localización de fallas en líneas de transmisión usando teoría de ondas viajerasComputational tool for locating faults in transmission lines using traveling wave theoryarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALPF202107 - Español.jpegPF202107 - Español.jpegimage/jpeg93177https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9856/1/PF202107%20-%20Espa%c3%b1ol.jpeg1cfedbb1304f0d141e233538d02a4a17MD51PF202107 - Español.pdfPF202107 - Español.pdfapplication/pdf58642https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9856/2/PF202107%20-%20Espa%c3%b1ol.pdff51d66d3240be57a8ae3ca9d422fb778MD52PF202107 - Ingles.jpegPF202107 - Ingles.jpegimage/jpeg81264https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9856/3/PF202107%20-%20Ingles.jpege37e3156f5489a98d066d3f7fd5e36a5MD53PF202107 - Ingles.pdfPF202107 - Ingles.pdfapplication/pdf57717https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9856/4/PF202107%20-%20Ingles.pdfd891337e8c7a7e5ad95776472e98aafbMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9856/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/9856oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/98562021-11-30 14:34:50.714Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.coTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=

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