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
Publicado 2007-05-21
Palabras clave
- Localización de fallas,
- sistemas de distribución,
- clasificadores,
- máquinas de soporte vectorial
Cómo citar
Resumen
Un tema de creciente interés para los operadores de red y para los usuarios, es la calidad de la energía eléctrica. El producto mismo y la atención al cliente son los principales aspectos considerados. La calidad del producto significa satisfacer condiciones de calidad de onda (o de la potencia), y de continuidad del servicio de energía eléctrica. Este último aspecto es el considerado cuando se aborda el problema de localización de fallas.
En este artículo se presenta un análisis de un método de localización de fallas para sistemas de distribución, desarrollado con un clasificador basado en vectores de soporte. Este localizador se entrena con datos tomados a condición nominal y se presenta un análisis de la influencia de la variación en la carga del sistema de potencia y simultáneamente su capacidad de mantener altos índices de precisión para reconocer una zona de falla cada vez más pequeña.
Mediante un ejemplo de aplicación con el modelo de un sistema real, se muestra como el localizador propuesto es altamente efectivo, obteniéndose para el caso monofásico, que es el más exigente, aciertos de precisión promedio superiores al 90% en la localización de la zona en falla.
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Referencias
Bernhard & Smola (2002). "Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond'. The MIT Press, Cambridge. 2002.
Bollen (2000). "Understanding Power Quality Problems: Voltage Sags and Interruptions". IEEE Press. 2000.
Boser, Guyon & Vapnik (1992). "A Iraining algorithm for optimal margin classifier". Proccedings of the 5th ACM Workshop on Computational Leaming Theory. Pag:144-152. 1992.
Burges (1998). "A tutorial on support vector machines for pattern recognition". Data Mining and Knoledge Discovery, 1998. Pag: 121-167.
Dagenhart (2000). "The 40- Ground-Fault Phenomenon" IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 36, no. 1, pages 30-32, 2000.
Das (1998). "Determining the Locations of Faults in Distribution Systems". Doctoral Tesis, University of Saskatchewan. Saskatoon, Canada. 1998.
IEEE Std C37.114 (2004). "IEEE Guide for Determining Fault Location on AC Transmission and Distribution Lines" Power System Relaying Committee 2004.
Lin, Chang & Hsu (2004). "A Practical Guide to Support Vector Classification". National Taiwan University, 2004.
Mora (2003). "Voltage Sag Characterization and Classification for Diagnosis in Electric Power Quality Domain", Master dissertation. University of Girona, España. 2003.
Mora, Muñoz & Carrillo (2005). "Técnicas algorítmicas de localización de fallas como alternativa para reducir el efecto de las salidas en sistemas de potencia – Una revisión". III Internacional Symposium of Power Quality. Bogotá, Colombia, Nov. 2005.
Mora, Melendez & Bedoya (2006). "Extensive Events Database Development using ATP and Matlab for Fault Location in Power Distribution Systems". In CD proceedings of 2006 IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exposition: Latin America. IEEE Catalog Number 06EX1340C. ISBN 1-4244-0288-3.
Mora, Pérez & Carrillo (2006). "Fault location in power distribution systems using ANFIS nets and current patterns" In CD proceedings of 2006 IEEE PES Transmission and Disttibution Conference and Exposition: Latin America. IEEE Catalog Number 06EX1340C. ISBN 1-4244-0288-3.
Morales & Gómez (2005). "Estudio e implementación de una herramienta basada en máquinas de soporte vectorial aplicada a la localización de fallas en sistemas de distribución". Universidad Industrial de Santander. 2005.
Novosel, Hart & Myllyrnaki (1998). System for locating faults and estimating fault resistance in distribution networks with tapped loads". 1998. US Patent number 5,839,093.
Vapnik (2000). "The nature of Statistical Learning Theory" Second Edition, Springer
Verlag, 2000.