Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM

En este proyecto se desarrolló un modelo de clasificación multiclase para eventos de operación normal en subestaciones digitales, utilizando redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM) y datos generados a partir de simulaciones y pruebas experimentales. Los eventos considerados incluyeron la cone...

Full description

Autores:
Pacheco Pérez, Juan Pablo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/75630
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/1992/75630
Palabra clave:
Subestaciones digitales
Clasificación de eventos
Redes neuronales LSTM
Protocolo IEC 61850
Automatización eléctrica
Reconexión post-falla
Conexión de banco de condensadores
Transferencia de carga
Sampled values
Merging unit
Simulación eléctrica
Prototipo de laboratorio
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
id UNIANDES2_c1a9721f00b4f6ed0571702f1d6e2685
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/75630
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM
title Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM
spellingShingle Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM
Subestaciones digitales
Clasificación de eventos
Redes neuronales LSTM
Protocolo IEC 61850
Automatización eléctrica
Reconexión post-falla
Conexión de banco de condensadores
Transferencia de carga
Sampled values
Merging unit
Simulación eléctrica
Prototipo de laboratorio
Ingeniería
title_short Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM
title_full Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM
title_fullStr Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM
title_full_unstemmed Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM
title_sort Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM
dc.creator.fl_str_mv Pacheco Pérez, Juan Pablo
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Ramos López, Gustavo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Pacheco Pérez, Juan Pablo
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv Forero Rodríguez, Felipe
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Subestaciones digitales
Clasificación de eventos
Redes neuronales LSTM
Protocolo IEC 61850
Automatización eléctrica
Reconexión post-falla
Conexión de banco de condensadores
Transferencia de carga
topic Subestaciones digitales
Clasificación de eventos
Redes neuronales LSTM
Protocolo IEC 61850
Automatización eléctrica
Reconexión post-falla
Conexión de banco de condensadores
Transferencia de carga
Sampled values
Merging unit
Simulación eléctrica
Prototipo de laboratorio
Ingeniería
dc.subject.keyword.eng.fl_str_mv Sampled values
Merging unit
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Simulación eléctrica
Prototipo de laboratorio
dc.subject.themes.spa.fl_str_mv Ingeniería
description En este proyecto se desarrolló un modelo de clasificación multiclase para eventos de operación normal en subestaciones digitales, utilizando redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM) y datos generados a partir de simulaciones y pruebas experimentales. Los eventos considerados incluyeron la conexión de bancos de condensadores, la reconexión post-falla (monopolar y tripolar) y la transferencia de carga, los cuales son esenciales para la operación y control de sistemas eléctricos modernos. El modelo fue entrenado con un conjunto de datos obtenido mediante simulaciones en ATPDraw y preprocesado para adecuarlo a las especificaciones de las Merging Units (MU). Las señales de corriente y voltaje, originalmente muestreadas a 1 MHz, se interpolaron a 4800 Hz, garantizando la compatibilidad con los estándares IEC 61850. La arquitectura del modelo incluyó capas LSTM para capturar patrones temporales y capas densas para la clasificación, logrando una precisión sobresaliente en las pruebas de validación. La validación experimental se realizó mediante un prototipo de laboratorio que replicó condiciones reales de una subestación digital, utilizando un simulador Typhoon HIL, un amplificador Omicron CMS 336 y una MU GE. Los paquetes Sampled Values (SV) capturados y decodificados confirmaron la viabilidad del modelo en la identificación precisa de eventos en un entorno físico. Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del enfoque propuesto para mejorar la monitorización y control en subestaciones digitales, contribuyendo al avance de la automatización y la confiabilidad en sistemas eléctricos modernos. Este proyecto sienta las bases para futuras investigaciones orientadas a la clasificación automatizada de eventos en condiciones operativas más amplias y diversos entornos reales.
publishDate 2025
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2025-01-23T20:51:42Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2025-01-23T20:51:42Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2025
dc.type.none.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.none.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.none.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 https://hdl.handle.net/1992/75630
dc.identifier.instname.none.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url https://hdl.handle.net/1992/75630
identifier_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.none.fl_str_mv Jin, T. V. y Turing, A. F., “Overview of iec 61850 for smart substations,” IEEE Smart Grid Newsletter, pp. 12–19, 2019, doi:10.1109/SMG.2019.0901234.
Smith, J. y Wang, L., “Digital substations and iec 61850: A primer,” IEEE Power and Energy Magazine, vol. 20, no. 2, pp. 51–60, 2022, doi:10.1109/MPE.2022.3145678
García, D. y Pérez, M. L., “Application of lstm networks in power system event classification,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, no. 3, pp. 2345–2356, 2020, doi:10.1109/TPWRS.2020.2971234
Jin, T. V. y Turing, A. F., “Overview of iec 61850 for smart substations,” IEEE Smart Grid Newsletter, pp. 12–19, 2019, doi:10.1109/SMG.2019.0901234
Smith, L. y Kim, H., “Digital substation architecture and applications,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 35, pp. 1333–1340, 2020, doi:10.1109/TPWRD.2020.2987634
del Río García, P., “Hacia las subestaciones iec 61850, un reto actual para las compañías eléctricas,” en III Congreso Smart Grids, DNV GL Energy, 2016, https://www.smartgridsinfo.es/comunicaciones/comunicacion-hacia-subestaciones-iec-61850-reto-actual-c ompanias-electricas
García, E., “¿qué es una merging unit?,” 2023, https://pac-academy.com/merging-unit-iec-61850/. Último acceso: noviembre 2024
Sherstinsky, A., “Fundamentals of recurrent neural network (rnn) and long short-termmemory (lstm) network,” Physica D: Nonlinear Phenomena, vol. 404, p. 132306, 2020, doi:10.1016/j.physd.2019.132306
Albeladi, K., Zafar, B., y Mueen, A., “Time series forecasting using lstm and arima,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 14, no. 1, pp. 313–320, 2023, https://www.ijacsa.thesai.org.
Lozada, J. A. T., “Clasificación y localización de fallas en subestaciones digitales mediante la transformada de clarke con el uso de redes lstm,” Master’s thesis, Universidad de los Andes, Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, 2024. Proyecto de grado tomado como referencia
Nassar, A. A. y Morsi, W. G., “Detection of cyber-attacks and power disturbances in smart digital substations using continuous wavelet transform and convolution neural networks,” Electric Power Systems Research, vol. 229, p. 110157, 2024, doi:10.1016/j. epsr.2024.110157
García, D. y Pérez, M. L., “Application of lstm networks in power system event classification,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, no. 3, pp. 2345–2356, 2020, doi:10.1109/TPWRS.2020.2971234
Chen, Y. y Zhang, P., “Big data approaches for maintenance management in substations,” Energy Systems Review, vol. 12, pp. 78–92, 2023, doi:10.1016/j.esr.2023.112345
Singh, A. y Kumar, P., “Analysis of major cybersecurity incidents in power systems,” IEEE Cybersecurity and Smart Grid, pp. 34–42, 2018, doi:10.1109/CSG.2018.0104234
Gonzalez, L. y Torres, M., “Modern automation systems for digital substations,” Journal of Power and Energy Systems, vol. 30, pp. 123–135, 2021, doi:10.1109/JPES.2021.1104 567.
Rao, K. N. y Smith, J. P., “Simulation and laboratory validation of fault detection models,” Journal of Electrical Engineering, vol. 49, no. 2, pp. 45–58, 2022, doi:10.1109/JEE.2022.0456789
dc.rights.uri.none.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.none.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.none.fl_str_mv 37 páginas
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Ingeniería Eléctrica
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.none.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
publisher.none.fl_str_mv Universidad de los Andes
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3cb8e8f6-897a-4e1e-b16a-c09a7ab0e94d/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4e57d66e-39e8-44e9-ab37-0b6baa9465d3/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/77f3f482-449d-4f3b-a6d5-903b0388eb26/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/12755f8a-cad4-4374-89ca-2713a396a610/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3dec4f6a-67a0-4c77-b65b-3b1d11e1cc60/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a3d0ad3d-0e2c-4d17-9b93-15aa5e00c938/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a3504995-2ad4-46ed-9caa-7d2dbdbc0fc4/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 00c6073ca07066c59c6e48ff4d04e621
0050e173c52bda54b9029cc696fbb51a
ae9e573a68e7f92501b6913cc846c39f
db2a04988a8ce3330f7257ab610ff2ac
8c235c6adf2aa8d776204689dd75337f
f69875d8bf0519f8856c288d691034ff
1269aa0900408dc747cd7e33f9609c30
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1831927796207714304
spelling Ramos López, Gustavovirtual::22471-1Pacheco Pérez, Juan PabloForero Rodríguez, Felipe2025-01-23T20:51:42Z2025-01-23T20:51:42Z2025https://hdl.handle.net/1992/75630instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/En este proyecto se desarrolló un modelo de clasificación multiclase para eventos de operación normal en subestaciones digitales, utilizando redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM) y datos generados a partir de simulaciones y pruebas experimentales. Los eventos considerados incluyeron la conexión de bancos de condensadores, la reconexión post-falla (monopolar y tripolar) y la transferencia de carga, los cuales son esenciales para la operación y control de sistemas eléctricos modernos. El modelo fue entrenado con un conjunto de datos obtenido mediante simulaciones en ATPDraw y preprocesado para adecuarlo a las especificaciones de las Merging Units (MU). Las señales de corriente y voltaje, originalmente muestreadas a 1 MHz, se interpolaron a 4800 Hz, garantizando la compatibilidad con los estándares IEC 61850. La arquitectura del modelo incluyó capas LSTM para capturar patrones temporales y capas densas para la clasificación, logrando una precisión sobresaliente en las pruebas de validación. La validación experimental se realizó mediante un prototipo de laboratorio que replicó condiciones reales de una subestación digital, utilizando un simulador Typhoon HIL, un amplificador Omicron CMS 336 y una MU GE. Los paquetes Sampled Values (SV) capturados y decodificados confirmaron la viabilidad del modelo en la identificación precisa de eventos en un entorno físico. Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del enfoque propuesto para mejorar la monitorización y control en subestaciones digitales, contribuyendo al avance de la automatización y la confiabilidad en sistemas eléctricos modernos. Este proyecto sienta las bases para futuras investigaciones orientadas a la clasificación automatizada de eventos en condiciones operativas más amplias y diversos entornos reales.Pregrado37 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicahttps://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTMTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSubestaciones digitalesClasificación de eventosRedes neuronales LSTMProtocolo IEC 61850Automatización eléctricaReconexión post-fallaConexión de banco de condensadoresTransferencia de cargaSampled valuesMerging unitSimulación eléctricaPrototipo de laboratorioIngenieríaJin, T. V. y Turing, A. F., “Overview of iec 61850 for smart substations,” IEEE Smart Grid Newsletter, pp. 12–19, 2019, doi:10.1109/SMG.2019.0901234.Smith, J. y Wang, L., “Digital substations and iec 61850: A primer,” IEEE Power and Energy Magazine, vol. 20, no. 2, pp. 51–60, 2022, doi:10.1109/MPE.2022.3145678García, D. y Pérez, M. L., “Application of lstm networks in power system event classification,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, no. 3, pp. 2345–2356, 2020, doi:10.1109/TPWRS.2020.2971234Jin, T. V. y Turing, A. F., “Overview of iec 61850 for smart substations,” IEEE Smart Grid Newsletter, pp. 12–19, 2019, doi:10.1109/SMG.2019.0901234Smith, L. y Kim, H., “Digital substation architecture and applications,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 35, pp. 1333–1340, 2020, doi:10.1109/TPWRD.2020.2987634del Río García, P., “Hacia las subestaciones iec 61850, un reto actual para las compañías eléctricas,” en III Congreso Smart Grids, DNV GL Energy, 2016, https://www.smartgridsinfo.es/comunicaciones/comunicacion-hacia-subestaciones-iec-61850-reto-actual-c ompanias-electricasGarcía, E., “¿qué es una merging unit?,” 2023, https://pac-academy.com/merging-unit-iec-61850/. Último acceso: noviembre 2024Sherstinsky, A., “Fundamentals of recurrent neural network (rnn) and long short-termmemory (lstm) network,” Physica D: Nonlinear Phenomena, vol. 404, p. 132306, 2020, doi:10.1016/j.physd.2019.132306Albeladi, K., Zafar, B., y Mueen, A., “Time series forecasting using lstm and arima,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 14, no. 1, pp. 313–320, 2023, https://www.ijacsa.thesai.org.Lozada, J. A. T., “Clasificación y localización de fallas en subestaciones digitales mediante la transformada de clarke con el uso de redes lstm,” Master’s thesis, Universidad de los Andes, Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, 2024. Proyecto de grado tomado como referenciaNassar, A. A. y Morsi, W. G., “Detection of cyber-attacks and power disturbances in smart digital substations using continuous wavelet transform and convolution neural networks,” Electric Power Systems Research, vol. 229, p. 110157, 2024, doi:10.1016/j. epsr.2024.110157García, D. y Pérez, M. L., “Application of lstm networks in power system event classification,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, no. 3, pp. 2345–2356, 2020, doi:10.1109/TPWRS.2020.2971234Chen, Y. y Zhang, P., “Big data approaches for maintenance management in substations,” Energy Systems Review, vol. 12, pp. 78–92, 2023, doi:10.1016/j.esr.2023.112345Singh, A. y Kumar, P., “Analysis of major cybersecurity incidents in power systems,” IEEE Cybersecurity and Smart Grid, pp. 34–42, 2018, doi:10.1109/CSG.2018.0104234Gonzalez, L. y Torres, M., “Modern automation systems for digital substations,” Journal of Power and Energy Systems, vol. 30, pp. 123–135, 2021, doi:10.1109/JPES.2021.1104 567.Rao, K. N. y Smith, J. P., “Simulation and laboratory validation of fault detection models,” Journal of Electrical Engineering, vol. 49, no. 2, pp. 45–58, 2022, doi:10.1109/JEE.2022.0456789202011112Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=HbY10X8AAAAJvirtual::22471-10000-0003-2240-7875virtual::22471-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000244902virtual::22471-1dc8f4f9d-decb-4312-8e2d-ad9efc0336fevirtual::22471-1dc8f4f9d-decb-4312-8e2d-ad9efc0336fevirtual::22471-1ORIGINALAutorización Electrica.pdfAutorización Electrica.pdfHIDEapplication/pdf172346https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3cb8e8f6-897a-4e1e-b16a-c09a7ab0e94d/download00c6073ca07066c59c6e48ff4d04e621MD51Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM.pdfClasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM.pdfapplication/pdf1508863https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4e57d66e-39e8-44e9-ab37-0b6baa9465d3/download0050e173c52bda54b9029cc696fbb51aMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82535https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/77f3f482-449d-4f3b-a6d5-903b0388eb26/downloadae9e573a68e7f92501b6913cc846c39fMD53TEXTAutorización Electrica.pdf.txtAutorización Electrica.pdf.txtExtracted texttext/plain1579https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/12755f8a-cad4-4374-89ca-2713a396a610/downloaddb2a04988a8ce3330f7257ab610ff2acMD54Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM.pdf.txtClasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM.pdf.txtExtracted texttext/plain77630https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3dec4f6a-67a0-4c77-b65b-3b1d11e1cc60/download8c235c6adf2aa8d776204689dd75337fMD56THUMBNAILAutorización Electrica.pdf.jpgAutorización Electrica.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11485https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a3d0ad3d-0e2c-4d17-9b93-15aa5e00c938/downloadf69875d8bf0519f8856c288d691034ffMD55Clasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM.pdf.jpgClasificación de eventos de operación normal en subestaciones digitales a partir de redes LSTM.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6441https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a3504995-2ad4-46ed-9caa-7d2dbdbc0fc4/download1269aa0900408dc747cd7e33f9609c30MD571992/75630oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/756302025-03-05 10:05:00.945https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.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

Publicaciones similares