Una solución económica a los problemas de calidad del servicio del suministro de energía eléctrica
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Keywords
calidad de potencia, clasificación multivariable, continuidad del suministro de energía eléctrica, indicadores de calidad, inteligencia artificial, localización de fallas, técnica LAMDA.
Resumen
En este artículo se propone una metodología de construcción de modelos híbridos para la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica, la cual permitirá a las empresas distribuidoras mejorar sus índices de calidad referentes a la continuidad del suministro de energía (índices DES y FES). El modelo híbrido planteado dentro de la metodología esta conformado por una técnica basada en el conocimiento (técnica LAMDA) y otra basada en el modelo (algoritmo de Ratan Das). La técnica LAMDA es una técnica basada en inteligencia artificial que hereda características de la lógica difusa y las redes neuronales. El algoritmo Ratan Das, es un algoritmo de localización de fallas que estima la ubicación de la falla a partir de los fasores de tensión y corriente en el instante de la misma y demás parámetros eléctricos del sistema de distribución. Lo novedoso de la metodología radica en que con la implementación del modelo híbrido se mejora la precisión en la estimación de la ubicación de la falla, debido a que se reduce notablemente la múltiple estimación del algoritmo de localización por la presencia de la técnica basada en el conocimiento. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos de pruebas realizadas con un circuito de distribución de 24 kV y aproximadamente 60 km de longitud.
PACS: 02., 02.10.-v
MSC: 03-XX, 03B52, 62-xx, 68Txx
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Referencias
[2] Víctor Barrera N., A. Jorge Cormane y Gabriel Ordóñez. Predicción de corrientes armónicas en ventanas de carga residenciales mediante modelos neuronales artificiales. Trabajo de grado para optar al título de Ingeniero Electricista. Universidad Industrial de Santander, https://www.uis.edu.co/portal/biblioteca/index.html. Revista UIS Ingenierías, III(258), julio de 2004, ISSN 1657–4583. II Congreso Internacional de la Región Andina (ANDESCON), IEEE, Colombia, Bogotá, 2004, ISBN 958–33–6534–3.
[3] Víctor Barrera, Juan Mora y Gilberto Carrillo. Fault location in power distribution systems using a learning algorithm for multivariable data analysis. IEEE transactions on Power Delivery. On Manuscript TPWRD–00143–2006. APPROVED, January 2006.
[4] Víctor Barrera, Gilberto Carrillo y Gabriel Ordóñez. Una aplicación de la técnica LAMDA a los índices de continuidad del suministro de energía eléctrica. Revista UIS Ingenierías, ISSN 1657–4583, Departamento de Ingenierías Físico–Mecánicas, 5(1), 2006.
[5] Juan Mora F., Joaquím Meléndez F. y Gilberto Carrillo C. Una Arquitectura Genérica para el Desarrollo de Sistemas Híbridos. Propuesta de localizador de fallas para mejorar los índices de calidad. III Simposio Internacional Calidad de la Energía Eléctrica (SICEL), Bogotá, Colombia, 16–18 de noviembre de 2005.
[6] F. Santos y R. Vieira. Sistemas Híbridos Inteligentes. XIX Congreso de Inteligencia Artificial, Río de Janeiro, julio de 1999.
[7] Florentino F. Riverola y Juan M. Corchado. Sistemas híbridos neuro–simbólicos: una revisión. Inteligencia Artificial, Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN 1137–3601, 11, 12–26 (2000), AEPIA. Departamento de Informática, Universidad de Vigo.
[8] L. R. Medsker. Hybrid Intelligent Systems. Kluwer Academic Publishers, 1995.
[9] Juan Corchado. Neuro-Symbolic model for real-time forecasting problems. Ph.D.
Thesis. Department of Computing and Information Systems, University of Paisley,
United Kingdom, 1999.
[10] D. Aha and Daniels Jody. Case-Based Reasoning Integrations. Papers from the
1998 Workshop. AAAI Press, 1998.
[11] B. Lees. Hybrid Case-Based Reasoning Systems. Workshop 4, Proceedings of the
Workshop at ICCBR’99, University of Kaiserslautern, 1999.
[12] S. Anand, A. Aamodt and D. Aha. Automating the Construction of Case Based
Reasoners. IJCAI ’99. WorkShop ML–5. Stockholm, Sweden, 1999.
[13] Josefina Barrera C. Modelado de procesos biológicos mediante técnicas de inte-
ligencia artificial . Avance y Perspectiva, 21, Departamento de Biotecnología y
Bioingeniería del Cinvestav, septiembre–octubre de 2002.
[14] María Requejo L., Ernesto González R. y Raúl Medina S. Análisis y mejoras
en la evaluación de diversos términos de los modelos de evolución de playas en
escalas de medio plazo. Tesis de Grado. Universidad de Cantabria, 2005.
[15] Oriol Jorba C. y José Baldasano R. Simulación de los campos de viento de la
Península Ibérica y el área geográfica de Catalunya con alta resolución espacial
para distintas situaciones meteorológicas típicas. Tesis de Grado. Universitat Polit`
ecnica de Catalunya, 2005.
[16] J. Aguilar and N. López. The process of classification and learning the meaning of linguistic descriptors of concepts. Approximate Reasoning in Decision Analysis, N. Holland, 165–175 (1982).
[17] J. Waissman, M. Aguilar and B. Dahhou. Construction d’un Modele Comportemental pour la Supervision de Procedes: Application a une Station de Traitement des Eaux. Th`ese, Institut national Polytechnique de Toulouse, France, 2000.
[18] Víctor Barrera Núñez, Gilberto Carrillo C. y Gabriel Ordóñez P. Sistemas de distribución: localización de fallas mediante la aplicación de inteligencia artificial . Trabajo de grado para optar al título de Magíster en Ingeniería Eléctrica, Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia, 2006.
[19] Víctor Barrera, Jorge Cormane, Juan Rodríguez y otros. Metodología para el mejoramiento de los índices de continuidad del suministro de energía eléctrica. III Simposio Internacional Calidad de la Energía Eléctrica (SICEL), Colombia, Bogotá, 16–18 de noviembre de 2005.
[20] M. H. J. Bollen. Understanding Power Quality Problems: Voltages Sags and Interruptions. IEEE PRESS, 2000
[21] J. Mora and J. Colomer. Voltage Sag Characterization and Classification for Diagnosis in Electric Power Quality Domain. Researh Report, Department of Electronics, Computer Science and Automatic Control - Group eXiT, Universitat de Girona, España, 2003.
[22] R. Das. Determining the Locations of Faults in Distribution Systems. Doctoral Thesis, University of Saskatchewan, Canada, Spring 1998.
[23] Libardo Villamizar y Carlos Quiñónez. Implementación del método de Ratan Das para la localización de fallas en sistemas de energía eléctrica. Trabajo de grado para optar al título de Ingeniero Electricista. Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia, 2005.
[24] Lee Seung Jae, ChoiMyeon Song, Kang Snag Hee and Jin Bo Gun. An intelligent and efficient fault location and diagnosis scheme for radial distribution systems. IEEE, 0885–8977/04, 2004.
[25] Wendy L. Martínez and ´ Angel R. Martínez. Computacional Statistics Handbook with Matlab. Chapman & Hall/CRC, Boca Ratón, Florida, 2002.
[26] A. Rencher. Methods of Multivariable Analysis. John Wiley and Sons INC, Brigham Young University, Utath, chapter 12, 415–443 (1995).
[27] Gilberto Carrillo, Jaime Román y Juan Rivier. Metodología coste-beneficio aplicada a la instalación de equipos de localización y seccionamiento del tramo con avería en redes de distribución. Terceras jornadas Hispano–Lusas de Ingeniería Eléctrica, Universidad Politécnica de Cataluña, Barcelona, España, tomo III, 789–797 (1–3 de julio de 1993).