Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia

"Fault location algorithms are classified into four main categories: one-ended techniques, two terminal methods, traveling-wave techniques and time-tagged methods. Algorithms that belong to the first one are usually based on impedance calculations and, consequently, are affected by diverse erro...

Full description

Autores:
Bohórquez Muñoz, Juan Pablo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61184
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/61184
Palabra clave:
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Localización de fallas eléctricas
Protección de sistemas de energía eléctrica
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
id UNIANDES2_ba9c70bd4375e9cc9c7c8b6bde6247d3
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61184
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
spelling 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, Gustavovirtual::9987-1Bohórquez Muñoz, Juan Pabloe4dccce8-914b-4163-8d35-c17b53e156ef500Ríos Mesías, Mario Alberto2022-09-26T22:11:14Z2022-09-26T22:11:14Z2017http://hdl.handle.net/1992/61184instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/794836-1001"Fault location algorithms are classified into four main categories: one-ended techniques, two terminal methods, traveling-wave techniques and time-tagged methods. Algorithms that belong to the first one are usually based on impedance calculations and, consequently, are affected by diverse error sources such as fault impedance, inaccurate fault type identification, line compensation, line parameters uncertainty, among others. Moreover, increasing algorithms precision may decrease the fault correction time and, therefore, implies positive economic outcomes".-- Tomado del Formato de Documento de Grado."El proyecto consistió en implementar una técnica de Machine Learning para la ubicación de fallas con alta precisión y eficiencia, en cuanto a tiempo de computación que, además, sea robusta ante las fuentes de error usuales de los algoritmos de ubicación basados en un terminal".-- Tomado del Formato de Documento de Grado.Ingeniero EléctricoPregrado31 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaImplementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potenciaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Localización de fallas eléctricasProtección de sistemas de energía eléctrica201316189Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=HbY10X8AAAAJvirtual::9987-10000-0003-2240-7875virtual::9987-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000244902virtual::9987-1dc8f4f9d-decb-4312-8e2d-ad9efc0336fevirtual::9987-1dc8f4f9d-decb-4312-8e2d-ad9efc0336fevirtual::9987-1TEXT12526.pdf.txt12526.pdf.txtExtracted texttext/plain74727https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c8048750-bb70-4e48-b009-6cf6e2a9a2ec/download5e71f06e0081caf27a85770e6950719aMD52ORIGINAL12526.pdfapplication/pdf1228191https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/79188dd6-21fc-4347-9823-42ccecd50853/downloadaaa2739f42b3e81bd3fea6a4dc41136fMD51THUMBNAIL12526.pdf.jpg12526.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9550https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a5ce85eb-e2d6-41d1-8612-edbbf05e054f/download28cb5161653e9b349f9a10bf33db17a4MD531992/61184oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/611842024-05-15 07:43:13.866https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia
title Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia
spellingShingle Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Localización de fallas eléctricas
Protección de sistemas de energía eléctrica
title_short Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia
title_full Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia
title_fullStr Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia
title_full_unstemmed Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia
title_sort Implementación de técnica de Machine Learning para ubicación de fallas en sistemas de potencia
dc.creator.fl_str_mv Bohórquez Muñoz, Juan Pablo
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Ramos López, Gustavo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Bohórquez Muñoz, Juan Pablo
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv Ríos Mesías, Mario Alberto
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Localización de fallas eléctricas
Protección de sistemas de energía eléctrica
topic Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Localización de fallas eléctricas
Protección de sistemas de energía eléctrica
description "Fault location algorithms are classified into four main categories: one-ended techniques, two terminal methods, traveling-wave techniques and time-tagged methods. Algorithms that belong to the first one are usually based on impedance calculations and, consequently, are affected by diverse error sources such as fault impedance, inaccurate fault type identification, line compensation, line parameters uncertainty, among others. Moreover, increasing algorithms precision may decrease the fault correction time and, therefore, implies positive economic outcomes".-- Tomado del Formato de Documento de Grado.
publishDate 2017
dc.date.issued.spa.fl_str_mv 2017
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-09-26T22:11:14Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-09-26T22:11:14Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/61184
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.identifier.local.spa.fl_str_mv 794836-1001
url http://hdl.handle.net/1992/61184
identifier_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
794836-1001
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 31 hojas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Ingeniería Eléctrica
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c8048750-bb70-4e48-b009-6cf6e2a9a2ec/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/79188dd6-21fc-4347-9823-42ccecd50853/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a5ce85eb-e2d6-41d1-8612-edbbf05e054f/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 5e71f06e0081caf27a85770e6950719a
aaa2739f42b3e81bd3fea6a4dc41136f
28cb5161653e9b349f9a10bf33db17a4
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812133956520247296

Publicaciones similares