Desarrollo de un modelo para la localización de fallas en sistemas de transmisión de energía eléctrica utilizando técnicas de inteligencia artificial (2010)
Este trabajo aborda la localización de fallas monofásicas en sistemas de Transmisión de energía eléctrica, a partir de la simulación de eventos presentes en un sistema eléctrico de potencia (SEP), mediante el software ATP-EMTP. El reto de la localización se relaciona con el hecho de que las magnitudes de las variables no son iguales ante cambios topológicos en la línea, o en su operación. Por ello es necesario la utilización de modelos inteligentes y adaptivos, que aprendan de las experiencias para mejorar su desempeño en el tiempo y se adapten a las condiciones exigidas por un SEP real. De la exploración del estado del arte sobre el particular se pudo determinar que, las metodologías, algoritmos y técnicas determinísticas y de inteligencia artificial actualmente desarrolladas para la localización de fallas generalmente se centran en fallas de baja impedancia y en sistemas de transmisión de energía bien definidos sobre una topología en particular. Para dar solución a los inconvenientes planteados se proponen dos modelos: 1. Modelo de redes neuronales (RNA), 2. Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS), seleccionando como entradas aquellas variables eléctricas que mejores resultados presentaron al realizar el análisis adimensional. El análisis realizado permitió describir mejor el comportamiento de las variables ante fallas en el sistema de transmisión en comparación con los acondicionamientos tradicionalmente realizados. Para la validación de los resultados se simularon 30300 casos de falla, en los cuales la falla se ubico entre el 0 y 100% de la línea, considerándose fallas de baja, media-alta y alta impedancia. / Abstract. This work approaches the location of single-phase faults in systems of Transmission of electrical energy, from the simulation of present events in an electrical system of power (ESP), by means of software ATP-EMTP. The challenge of the location is related to the fact that the magnitudes of the variables are not equal before Topologies changes in the line, or its operation. Hence, for confronting it, is necessary to use intelligent and adaptive models that learn of the experiences for improving his performance in the time and himself adapting to the conditions required for an actual EPS. For giving solution to those disadvantages is proposed: 1. artificial neural networks (ARN), 2. Adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS), selecting like entrances those electrical variables that better results presented when realizing the adimensional analysis. The realized analysis allowed permits to describe better the behavior of the variables before faults in the system of transmission in comparison with the traditionally realized conditioning. For the validation of the results 30300 cases of fault were simulated, in which the fault was located between 0 and 100% of the line, considering faults of loss, upper middle and high impedance.