Comparación de los descriptores utilizados como entradas en un método de localización de fallas basado en el aprendizaje para sistemas de distribución de energía

  • Ever Correa-Tapasco Universidad Tecnológica de Pereira
  • Juan Mora-Florez Universidad Tecnológica de Pereira
  • Sandra Pérez-Londoño Universidad Tecnológica de Pereira

Resumen

En este artículo se presenta un estudio comparativo de descriptores utilizados como entradas a un localizador de fallas basado en máquinas de soporte vectorial, cuyo objetivo es analizar fallas monofásicas. Estudios han demostrado que para obtener un alto rendimiento se requiere una gran base de datos, pero un problema está asociado con el excesivo tiempo de computo necesario para analizar dichas bases de datos. Este estudio contribuye a la solución del problema, analizando adecuadamente estas entradas del método y descubrir cuáles son las más significativas. Las pruebas se realizan en un sistema de distribución de 34,5 kV, 75 nodos con 75000 fallas, implementado en ATP. De acuerdo con los resultados, 12 descriptores relacionados con variaciones en magnitud de la corriente y la tensión de fase entre estados de falla y pre-falla fueron relevantes al lograr un desempeño de 96,3%, con un tiempo computacional de entrenamiento y validación cruzada de aproximadamente seis minutos.

Palabras clave: Máquinas de soporte vectorial,, Sistemas de distribución, Localización de fallas, Atributos, Descriptores

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

T. Short, “Electric Power Distribution Handbook”. CRC press. New York. Vol. 1. 2003.

A. Bahmanyar et al. “A comparison framework for distribution system outage and fault location methods”. Electric Power Systems Research, 145. pp. 19–34. Dec. 2016.

I. D. Serna Suárez, G. Carrillo Caicedo, H. R.Vargas Torres, “Revisión de técnicas de estado estable y transitorio para la localización de fallas en sistemas de distribución,” Rev. UIS Ing., Vol. 9, No. 1, pp. 23- 38, 2010.

J. Gutiérrez, J. Mora, S Pérez, “Strategy based on genetic algorithms for an optimal adjust of a support vector machine used for locating faults in power distribution systems”, Rev. Fac. Ing., N° 53, pp. 174-187. Jul. 2010.

J. Mora, G. Carrillo, B. Barrera, “Fault Location in Power Distribution Systems Using a Learning Algorithm for Multivariable Data Analysis”. IEEE Trans. on Power Delivery, vol. 22, N° 3, 2007.

J. Mora, J. Meléndez, G. Carrillo. “Comparison of impedance based fault location methods for power distribution systems”. Electric Power Systems Research, 78(4), pp.657–666. 2008.

A. Girgis, C. Fallon, D. Lubkeman, “A fault location technique for rural distribution feeders” IEEE Trans. on Industry and Appl. Vol. 26. pp. 1170-1175. 1993.

S. S. Gururajapathy, et al, “Fault Identification in an Unbalanced Distribution System Using Support Vector Machine”. Journ. of Electr. Syst. Oct. 2016.

V. A. Barrera Núñez, G. Carrillo Caicedo, G. Ordóñez Plata, J. J. Mora Flórez, “Una aplicación de la técnica LAMDA a los índices de continuidad del suministro de energía eléctrica,” Rev. UIS Ing., Vol. 5, No. 1, pp. 25-36, 2006.

C. H. Li, et al, “An Automatic Method for Selecting the Parameter of the Normalized Kernel Function to Support Vector Machines”. Intern. Conf. on Tech. and App. of Art. Intell. 18-20 Nov. 2010.

W. Gil, J. Mora, S Pérez, “Analysis of the input data processing for fault location in power distribution systems”. Tecnura. Vol. 18 No. 41 pp. 64 – 75, 2014.

D. Arredondo, J. Mora, L. Román. “Exhaustive Search of Input Characteristics to Improve the Performance of Support Vector Machines for Fault Location”. Universidad Nacional de Colombia, Energética 44, pp.69-74. Dec. 2014.

D.J. Arredondo, W.J. Gil, J.J. Mora. “Methodology for selection of attributes and operating conditions for SVM-Based fault locator’s”. Tecnura. Vol. 21 No. 51. pp. 15-26. Mar. 2017.

S. Maldonado, R. Weber, “Modelos de Selección de Atributos para Support Vector Machines”. Rev. Ing. de Sist., Vol. 26, pp. 49-70, Sep. 2012.

J. A. Cormane Angarita, H. R. Vargas Torres, G. Ordoñez Plata, “Aplicación de mezcla de distribuciones a la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica,” Rev. UIS Ing., Vol. 5, No. 1, pp. 49-57, 2006.

G. A. Morales España, H. R. Vargas Torres, J. J. Mora Flórez, “Influencia de la variación en la carga y del tamaño de la zona en la precisión de un localizador de fallas para circuitos de distribución,” Rev. UIS Ing., Vol. 6, No. 1, pp. 47-57, 2007.

H. T., Lin, “Using (lib) SVM Tutorial”, Available at https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/nusvmtutorial.pdf, 2016, (accessed 25.07.17).

J. Mora, S Pérez, “Reducción del tamaño de la zona bajo falla para determinar el desempeño de un localizador de fallas basado en vectores de soporte y aplicado a sistemas de distribución”. Rev. Tecnura, 10 (20), 78–89. 2007.

C. Chang, C. Lin, “LIBSVM-A Library for Support Vector Machines”, 2016. Available at http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,(accessed 25.07.17).

J. Bedoya, J. Mora, J. Meléndez, "Extensive Events Database Development using ATP and Matlab to Fault Location in Power Distribution Systems". IEEE PES. T&D-LA. Aug. 2006.

J. Dagenhart, “The 40 Ground Fault Phenomenon”. IEEE Trans. on Ind. Appl. Vol. 36. No. 1, pp 30-32. Feb. 2000.
Publicado
2019-01-01