Método para la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica basado en redes neuronales artificiales a partir de mediciones de tensión y corriente de falla en cabecera de los alimentadores
Las fallas en sistemas eléctricos provocan cortes en el suministro de energía. Esto genera pérdidas económicas significativas en varios sectores de la sociedad, por lo que es de gran interés agilizar los procesos de restauración del servicio de energía eléctrica, en caso de fallas de carácter perman...
- Autores:
-
Plazas Lucena, Nicolás Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/9785
- Palabra clave:
- sistemas de distribución de energía eléctrica
localización de fallas
redes neuronales artificiales
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fault location
artificial neural networks
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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Fault location method in electric power distribution systems based on artificial neural networks from feeder head-end fault voltage and current measurements |
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Las fallas en sistemas eléctricos provocan cortes en el suministro de energía. Esto genera pérdidas económicas significativas en varios sectores de la sociedad, por lo que es de gran interés agilizar los procesos de restauración del servicio de energía eléctrica, en caso de fallas de carácter permanente. En el escenario practico existen varios planteamientos de localización de fallas que tiene un nivel de desempeño satisfactorio. Sin embargo, las mejores técnicas requieren de infraestructura de medición avanzada, lo cual es una limitante para muchas redes de distribución de energía eléctrica en el mercado colombiano, especialmente para las redes rurales. Por otro lado, con el avance de la computación, muchas técnicas basadas en el aprendizaje de máquinas han cobrado relevancia, y pueden ser alternativas con buen grado de desempeño, adaptadas a la infraestructura de medición existente. En el presente trabajo de grado se implementa una metodología de localización de zonas de falla en los sistemas de prueba IEEE 34 nodos e IEEE 123 nodos, a través de redes neuronales artificiales, considerando solo las medidas de tensión y corriente trifásica en la subestación. |
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En el escenario practico existen varios planteamientos de localización de fallas que tiene un nivel de desempeño satisfactorio. Sin embargo, las mejores técnicas requieren de infraestructura de medición avanzada, lo cual es una limitante para muchas redes de distribución de energía eléctrica en el mercado colombiano, especialmente para las redes rurales. Por otro lado, con el avance de la computación, muchas técnicas basadas en el aprendizaje de máquinas han cobrado relevancia, y pueden ser alternativas con buen grado de desempeño, adaptadas a la infraestructura de medición existente. En el presente trabajo de grado se implementa una metodología de localización de zonas de falla en los sistemas de prueba IEEE 34 nodos e IEEE 123 nodos, a través de redes neuronales artificiales, considerando solo las medidas de tensión y corriente trifásica en la subestación.PregradoIngeniero ElectricistaFailures in electrical systems cause power outages. This generates significant economic losses in several sectors of society, so it is of great interest to streamline the process of restoring power service in the event of permanent failures. In the practical scenario there are several fault location approaches that have a satisfactory level of performance. However, the best techniques require advanced metering infrastructure, which is a limitation for many electric power distribution networks in the Colombian market, especially for rural networks. On the other hand, with the advance of computation, many techniques based on machine learning have gained relevance, and can be alternatives with a good degree of performance, adapted to the existing measurement infrastructure. In this undergraduate project, a fault zone location methodology is implemented in IEEE 34 nodes and IEEE 123 nodes test systems, through artificial neural networks, considering only three-phase voltage and current measurements in the substation.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería EléctricaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicacionessistemas de distribución de energía eléctricalocalización de fallasredes neuronales artificialeselectrical power distribution systemsfault locationartificial neural networksMétodo para la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica basado en redes neuronales artificiales a partir de mediciones de tensión y corriente de falla en cabecera de los alimentadoresFault location method in electric power distribution systems based on artificial neural networks from feeder head-end fault voltage and current measurementsTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTEXTDocumento.pdf.txtDocumento.pdf.txtExtracted texttext/plain229047https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0586c1e8-5eba-4fc2-aea7-4d302bb9d77f/download9474803c4c1d17d571a300275dd81cb8MD55Carta de autorización.pdf.txtCarta de autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain1https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/415ab822-1905-406e-8e30-fb802bfba397/download68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD57Nota de proyecto.pdf.txtNota de proyecto.pdf.txtExtracted texttext/plain824https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/dbd4c42b-1cd1-42fe-9ace-634c6e9320f9/downloadf923e20200f0b3025280c18779f8acf0MD59THUMBNAILDocumento.pdf.jpgDocumento.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3007https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/2db793a8-6ce8-4d25-8bb6-6fef1542ad60/download63f4a61e0698e0571fc1aeb304b77281MD56Carta de autorización.pdf.jpgCarta de autorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5632https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/a0f9b3d9-c92d-47be-b825-fb2d0f198473/download739ecfc3d8dbc627ad41774b63705333MD58Nota de proyecto.pdf.jpgNota de proyecto.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4085https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/836c5970-37e8-4e0f-b17f-cf2e30dff49a/download77a3793a9af205ff1676f754e6996d07MD510ORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf6481230https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/41c91910-ada2-4bd7-a4d3-6f8182a363ef/download0e1aad8ac4afd79565ad2bf378422b8fMD52Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf389483https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/fee4e20f-96ea-46e2-8696-1b60456f0e80/download9b4d89e3d8a73cce7de10d92bffb4811MD51Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf270348https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/ae3b8736-98f4-4e63-a167-6ec9defc9877/download2e5bf3c0bf5787d0d997f183cdd625aeMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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