Sistema de inferencia difuso para identificar eventos de falla en tiempo real del ste usando registros soe

El objetivo de este artículo es presentar el modelamiento y validación de un sistema de inferencia difuso para identificar eventos por falla eléctrica, en tiempo real, del STE (Sistema de Transporte de Energía) con registros SOE, el cual deberá resolver el problema de detectar el inicio del evento y seleccionar la información útil del mismo. Lo anterior hace parte de un proyecto de Colciencias – ISA cuyo propósito es diseñar e implementar una herramienta computacional inteligente que realice el diagnóstico automático de fallas (eventos anormales) en tiempo real. El modelo de inferencia difusa seleccionado es de tipo Mamdani, en el que el conjunto de reglas se construye a partir del conocimiento del experto, quien define la relación que se esperaría de la combinación de los posibles estados de las variables lingüísticas de entrada, tales como: “cantidad de señales SOEâ€�, “tiempo promedio entre señalesâ€�, “tipo de señal SOEâ€�, etc. El sistema de inferencia difuso fue probado exitosamente en registros reales de SOE con miles de señales, del STE en Colombia de la empresa Interconexión Eléctrica S.A. E.S.P. – ISA –

• Autores: Llano Zuleta, Luis Everly; Zapata Madrigal, Germán Darío; Ovalle Carranza, Demetrio Arturo
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2007
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/24132
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/24132; http://bdigital.unal.edu.co/15169/
• Palabra clave: Inteligencia Artificial; Lógica Difusa; Diagnóstico de Eventos; Análisis en Tiempo Real; Sistemas de Transporte de Energía.
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional