INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Andrés Felipe Zapata Tapasco

0 horas

CODIGO CIE

E6-11-16

Juan Jose Mora Florez

Tutor

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2010. Septima Convocatoria

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

General: Desarrollar un método híbrido de localización de fallas que utilice la técnica de clasificación basada en k-nn para la determinación de la zona bajo falla y un método basado en el modelo. Específicos: - Utilizar un método de clasificación basado en el método de los vecinos más cercanos (k-nn) para la clasificación de un nuevo dato de falla a partir de un conjunto de datos obtenido mediante simulación de un circuito de distribución real. - Proponer un algoritmo híbrido para localización de fallas en sistemas de distribución utilizando una técnica de clasificación basada en k-nn y un método basado en el modelo (MBM). - Realizar una herramienta que permita la parametrización automática de la técnica de clasificación. - Probar el método de clasificación bajo diversos cambios en el número de datos de entrenamiento para mejorar la confiabilidad del método y buscando eficiencia en términos computacionales. - Realizar un análisis de sensibilidad ante variación de parámetros en el circuito como carga, impedancia de Thevenin y resistencia de falla. - Elaborar un reporte de pruebas, análisis de datos y conclusiones acerca del método híbrido propuesto y de la técnica de clasificación utilizada.

RESUMEN

En este proyecto se realiza la implementación de una técnica híbrida de localización de fallas en sistemas de distribución, basado en el método de gráfico de reactancias y el método de clasificación de los k vecinos más cercanos. El método de gráfico de reactancias pertenece a los llamados métodos basados en el modelo MBM y toma en cuenta la topología e información del circuito para estimar una distancia de falla. El método de clasificación pertenece a los métodos basados en el conocimiento MBC y permite ubicar una falla en una de las zonas predefinidas con anterioridad. Adicionalmente, se desarrolla una estrategia para subdividir el sistema de distribución basado en una rama de la minería de datos denominada clustering y la utilización de una técnica metaheurística para encontrar un tipo de zonificación óptima, que permita mejorar el desempeño del método de clasificación. El método híbrido propuesto permite la localización rápida y eficiente de eventos de fallas en sistemas de distribución. La información suministrada por el método MBM estima la distancia a la cual ocurrió la falla, sin embargo esta distancia se puede cumplir para diferentes puntos en el sistema. El método de clasificación permite, mediante una adecuada zonificación, discernir el sitio de falla. La combinación de estas dos respuestas nos permite ubicar el sitio exacto de falla.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

21/01/2011

FECHA DE FINALIZACION

21/01/2012

PRODUCTOS

Método basado en clasificadores k-NN parametrizados con algoritmos genéticos y la estimación de la reactancia para localización de fallas en sistemas de distribución

Artículos publicados en Revistas B, C ó D