Metodología basada en redes neuronales para caracterización de perturbaciones de tensión en sistemas de distribución con gd
This work develops a methodology for the detection and identification of voltage disturbances in distribution systems with distributed generation from the discrete Wavelet transform and a convolutional neural network. First, a characterization of the voltage sags and swells that occur in each type o...
- Autores:
-
Turizo Prieto, Sergio Ricardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51520
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/51520
- Palabra clave:
- Sistemas de energía eléctrica
Generación de energía eléctrica distribuida
Fallas de sistemas (Ingeniería)
Redes neurales (Computadores)
Localización de fallas eléctricas
Ingeniería
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- openAccess
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- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ramos López, Gustavo Andrés70cff9c8-4d05-4131-9f8a-83ed66028845400Turizo Prieto, Sergio Ricardo161e6af8-1be8-4124-901c-5f1696631d8b500Ríos Mesías, Mario Alberto2021-08-10T18:28:55Z2021-08-10T18:28:55Z2021http://hdl.handle.net/1992/5152023402.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/This work develops a methodology for the detection and identification of voltage disturbances in distribution systems with distributed generation from the discrete Wavelet transform and a convolutional neural network. First, a characterization of the voltage sags and swells that occur in each type of fault is performed by applying the discrete Wavelet transform. Second, with the levels of energy decomposition extracted from the transform, a neural network training is performed, which will provide information on fault type. Finally, the magnitude of the voltage, the phases involved, and an approximation of the fault's origin are determined. The functional tool can reach 97.5% accuracy for the IEEE 13 Node Test Feeder case study.El presente trabajo desarrolla una metodología de detección e identificación de perturbaciones de tensión en sistemas de distribución que disponen de generación distribuida a partir de la transformada discreta de Wavelet y una red neuronal convolucional. Primero, se realiza una caracterización de las caídas y elevaciones de tensión que tienen lugar en cada tipo de falla mediante la aplicación de transformada de Wavelet a señales de tensión. Segundo, con base en los niveles de descomposición de energía extraídos de la transformada se realiza un entrenamiento de una red neuronal que proporciona información sobre el tipo de falla. Finalmente, se procede a determinar la magnitud de tensión, las fases involucradas y una aproximación en cuanto a la localización de origen de la falla. La herramienta funcional puede llegar alcanzar el 97.5% de precisión para el caso de estudio IEEE 13 Nodos Test Feeder.Ingeniero EléctricoPregrado39 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaMetodología basada en redes neuronales para caracterización de perturbaciones de tensión en sistemas de distribución con gdTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSistemas de energía eléctricaGeneración de energía eléctrica distribuidaFallas de sistemas (Ingeniería)Redes neurales (Computadores)Localización de fallas eléctricasIngeniería201623058PublicationTHUMBNAIL23402.pdf.jpg23402.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12658https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/04cc3787-b8ef-4907-9475-1334d1354e8e/downloadec6ec3db091b6ffdccf8b437eb00c106MD55TEXT23402.pdf.txt23402.pdf.txtExtracted texttext/plain63711https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0957b370-2088-4639-a46a-2ef629aee8a7/downloadaaa27c2487fbfff79ecf8b6887cfd720MD54ORIGINAL23402.pdfapplication/pdf1918984https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/64193208-24dc-4316-a7b9-d6b6a1d35f3d/download981cbf27d8c329a2d328f9ddc6f5afc7MD511992/51520oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/515202023-10-10 17:29:38.284https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
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