Búsqueda exhaustiva de descriptores para mejorar el desempeño de las máquinas de soporte vectorial en localización de fallas
En este documento se presenta una metodología para encontrar los mejores descriptores de un circuito eléctrico los cuales serán usados en una máquina de soporte vectorial (SVM) para localización óptima de fallas; dado que en las redes eléctricas el lento despeje de fallas hace incrementar los costos...
- Autores:
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Arredondo Arteaga, Debbie Johan
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/52579
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52579
http://bdigital.unal.edu.co/46935/
- Palabra clave:
- Ingeniería eléctrica
Minería de datos
Máquinas de soporte vectorial y estadística de datos
Optimización del costo de la energía eléctrica
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | En este documento se presenta una metodología para encontrar los mejores descriptores de un circuito eléctrico los cuales serán usados en una máquina de soporte vectorial (SVM) para localización óptima de fallas; dado que en las redes eléctricas el lento despeje de fallas hace incrementar los costos de la energía. La técnica que se emplea en este documento es una búsqueda exhaustiva de los descriptores que presentan buenos resultados en el entrenamiento de la máquina de soporte vectorial, se presentarán algunos resultados donde se demostrará que el desempeño de la máquina mejora en tiempo y error de validación, haciendo que esta técnica alcance los objetivos esperados. Las pruebas se realizan en el circuito de prueba IEEE 34 nodos y los parámetros se tomarán de estudios hechos en la literatura, desde la zonificación recomendada hasta la normalización y datos de penalización. |
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