Detección de fallas en la línea eléctrica VSB
RESUMEN : El proyecto consiste en detectar patrones de descarga parcial en señales adquiridas de estas líneas eléctricas con un nuevo medidor diseñado por Centrum ENET en VSB. El objetivo general es la detección temprana de las descargas para la reducción de los costos de mantenimiento de las mismas...
- Autores:
-
Cubillos Delgado, Alfonso
Alvear Acevedo, Jose Daniel
- Tipo de recurso:
- Tesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/20674
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/20674
- Palabra clave:
- Machine learning
Aprendizaje electrónico
Electricidad
Electricity
Impacto ambiental
Environmental impact
Energía eléctrica
Electrical energy
Análisis de datos
Data analysis
Líneas eléctricas
Líneas eléctricas aéreas
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- License
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Detección de fallas en la línea eléctrica VSB Machine learning Aprendizaje electrónico Electricidad Electricity Impacto ambiental Environmental impact Energía eléctrica Electrical energy Análisis de datos Data analysis Líneas eléctricas Líneas eléctricas aéreas http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_49834 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2518 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_24420 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_28005 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_15962 |
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RESUMEN : El proyecto consiste en detectar patrones de descarga parcial en señales adquiridas de estas líneas eléctricas con un nuevo medidor diseñado por Centrum ENET en VSB. El objetivo general es la detección temprana de las descargas para la reducción de los costos de mantenimiento de las mismas; además, eliminar los impactos ambientales nocivos generados por los incendios que se presentan por el mal estado en las líneas. Los datos que se tienen disponibles para la solución de este proyecto consisten en 8712 señales, cada una de las cuales cuenta con 800.000 mediciones de voltaje, tomadas durante 20 milisegundos; como la red eléctrica funciona a 50 HZ, esto significa que cada señal cubre un único ciclo de red completo. La red opera con un esquema de energía trifásica y las tres fases son medidas de forma simultánea. Se realiza un análisis exploratorio de los datos, donde se toman las primeras 2000 mediciones con la idea de conocer el comportamiento de las mismas; se grafican algunas señales y se observan algunos outliers. Debido a que cada una de las señales tienen 800.000 mediciones fue necesario realizar técnicas de ingeniería de características para poder construir un entrenamiento adecuado, puesto que a las máquinas a las que tenemos acceso, no cuentan con las capacidades para el procesamiento de tal volumen. |
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Ramos Pollan, RaulCubillos Delgado, AlfonsoAlvear Acevedo, Jose Daniel2021-07-07T17:01:13Z2021-07-07T17:01:13Z2021http://hdl.handle.net/10495/20674RESUMEN : El proyecto consiste en detectar patrones de descarga parcial en señales adquiridas de estas líneas eléctricas con un nuevo medidor diseñado por Centrum ENET en VSB. El objetivo general es la detección temprana de las descargas para la reducción de los costos de mantenimiento de las mismas; además, eliminar los impactos ambientales nocivos generados por los incendios que se presentan por el mal estado en las líneas. Los datos que se tienen disponibles para la solución de este proyecto consisten en 8712 señales, cada una de las cuales cuenta con 800.000 mediciones de voltaje, tomadas durante 20 milisegundos; como la red eléctrica funciona a 50 HZ, esto significa que cada señal cubre un único ciclo de red completo. La red opera con un esquema de energía trifásica y las tres fases son medidas de forma simultánea. Se realiza un análisis exploratorio de los datos, donde se toman las primeras 2000 mediciones con la idea de conocer el comportamiento de las mismas; se grafican algunas señales y se observan algunos outliers. Debido a que cada una de las señales tienen 800.000 mediciones fue necesario realizar técnicas de ingeniería de características para poder construir un entrenamiento adecuado, puesto que a las máquinas a las que tenemos acceso, no cuentan con las capacidades para el procesamiento de tal volumen.ABSTRACT : The project consists of detecting partial discharge patterns in signals acquired from these power lines with a new meter designed by Centrum ENET at VSB. The general objective is the early detection of discharges to reduce their maintenance costs; in addition, eliminate the harmful environmental impacts generated by the fires that occur due to the poor condition of the lines. The data available for the solution of this project consists of 8712 signals, each of which has 800,000 voltage measurements, taken during 20 milliseconds; As the power grid operates at 50HZ, this means that each signal covers a single full grid cycle. The network operates with a three-phase power scheme and the three phases are measured simultaneously. An exploratory analysis of the data is carried out, where the first 2000 measurements are taken with the idea of knowing their behavior; some signals are plotted and some outliers are observed. Because each one of the signals has 800,000 measurements, it was necessary to perform characteristics engineering techniques to be able to build an adequate training, since the machines to which we have access do not have the capacities to process such volume.29application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/draftinfo:eu-repo/semantics/otherhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Detección de fallas en la línea eléctrica VSBMedellín, ColombiaMachine learningAprendizaje electrónicoElectricidadElectricityImpacto ambientalEnvironmental impactEnergía eléctricaElectrical energyAnálisis de datosData analysisLíneas eléctricasLíneas eléctricas aéreashttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_49834http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2518http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_24420http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_28005http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_15962https://github.com/joseDalvear/VSB-Power-Line-Fault-DetectionEspecialista en Analítica y Ciencia de DatosEspecializaciónFacultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de DatosUniversidad de AntioquiaORIGINALAlfonsoCubillos JoseAlvear_2021_DetecciónFallasElectricasVSB.pdfAlfonsoCubillos JoseAlvear_2021_DetecciónFallasElectricasVSB.pdfTrabajo de grado de especializaciónapplication/pdf1977933http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20674/9/AlfonsoCubillos%20JoseAlvear_2021_Detecci%c3%b3nFallasElectricasVSB.pdf31e2744e73b4f8e5840b63c85dbae05cMD59LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20674/13/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD513CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81051http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20674/12/license_rdfe2060682c9c70d4d30c83c51448f4eedMD51210495/20674oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/206742021-07-07 12:03:13.638Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |