INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Lucas Paul Pérez Hernández

0 horas

Maximiliano Bueno López

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CODIGO CIE

E6-05-12

Juan Jose Mora Florez

Tutor

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2005. Segunda Convocatoria

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Desarrollar un algoritmo híbrido que combine los métodos basados en el modelo (Ratan Das) y los basados en el conocimiento (Lógica Difusa), de implementación viable, para localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica y que contribuya al mejoramiento de la calidad de la prestación de servicio.

RESUMEN

En la realización de este proyecto se ha implementado un software que localiza el lugar de ocurrencia de una falla en un sistema de distribución, utilizando los métodos basados en el modelo (MBM), los cuales consideran la topología de la red en estudio; y los métodos basados en el conocimiento, (MBC), que utilizan el conocimiento de expertos. El MBM utilizado, fue propuesto por Ratan Das. Este método entrega una distancia de falla, medida a partir de la subestación de distribución, pero presenta el inconveniente de la múltiple estimación, el cual consiste en que la distancia de falla puede coincidir con varios puntos del sistema. El problema de la múltiple estimación genera incertidumbre en el proceso de localización de la falla. El MBC utilizado, es un sistema Neurodifuso, es decir, combina las ventajas de la lógica difusa y las redes neuronales. La lógica difusa modela la incertidumbre del proceso a partir del conocimiento de expertos y las redes neuronales permiten que el sistema aprenda a partir de ejemplos. Con el MBC se obtiene una zona de falla, pero no se tiene el lugar exacto de la falla. Para entrenar el sistema neurodifuso, se ha realizado un tratamiento a las señales de tensión y corriente obtenidas a partir de simulaciones en la subestación. Utilizando herramientas como la transformada wavelet, Proyection Persuit Index (PPI), análisis de transitorios, entre otras, se obtienen parámetros que permiten caracterizar el sistema; estos parámetros serán denominados de ahora en adelante como descriptores. Combinando los MBM y los MBC se obtiene la ubicación precisa del lugar de falla, se evita el problema de la múltiple estimación que origina el método propuesto por Ratan Das, gracias a la zona entregada por el sistema Neurodifuso.La zona de falla (Sistema Neurodifuso) que coincide con la distancia de falla (Método propuesto por Ratan Das), da la ubicación exacta. A través de pruebas realizadas con el software implementado, se ha podido identificar cuales de los descriptores tienen mayor incidencia sobre el comportamiento del sistema. La implementación de este software para una empresa electrificadora implica la utilización de equipos de protección y monitoreo. Las señales de tensión y corriente, las cuales se encuentran disponibles en las subestaciones de distribución, son los parámetros con los que se inicia el proceso de obtención de descriptores. Esto permite que la implementación sea viable ya que este tipo de señales son adquiridas por las empresas prestadoras del servicio.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

01/06/2005

FECHA DE FINALIZACION

01/03/2006

PRODUCTOS

Uso de la Lógida difusa y métodos algoritmicos para el desarrollo de un híbrido de localización de fallas en sistemas de potencia radiales

Ponencia en evento especializado