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Tecnura

versão impressa ISSN 0123-921X

Resumo

ARREDONDO ARTEAGA, Debbie Johan; GIL GONZALEZ, Walter Julián  e  MORA FLOREZ, Juan José. Metodología para la selección de atributos y condiciones operativas para la localización de fallas basada en la máquina de soporte vectorial. Tecnura [online]. 2017, vol.21, n.51, pp.15-26. ISSN 0123-921X.  https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2017.1.a01.

Resumen Contexto: Las técnicas de localización de fallas se presentan como una alternativa ágil de restauración del servicio eléctrico en las redes de distribución de energía, debido a que los circuitos de distribución son generalmente de gran tamaño y las interrupciones del servicio son comunes. Por tanto, las empresas distribuidoras deben emplear estrategias para cumplir con su servicio oportuno y de alta calidad. Sin embargo, las técnicas de localización son poco robustas y presentan algunas limitaciones en costo computacional y en la descripción matemática de los modelos utilizados. Método: Este artículo está orientado al análisis de las condiciones adecuadas de ajuste y validación de un localizador de fallas para sistemas de distribución, basado en la máquina de soporte vectorial. Con esto es posible determinar el número mínimo de condiciones operativas que permiten alcanzar un buen desempeño con un bajo esfuerzo computacional. Resultados: La metodología propuesta se prueba en un circuito de distribución prototipo rural de Colombia a 34,5 kV, subdividido en 20 zonas, el cual, ante fallas monofásicas y diferentes condiciones de operativas, permite obtener una base de datos de 630.000 registros. Como resultado, se determina que a partir de 200 condiciones operativas adecuadamente seleccionadas, el localizador mostró un desempeño superior al 98 %. Conclusiones: Es posible mejorar el desempeño de localizadores de fallas basados en la máquina de soporte vectorial (SVM), mediante la selección adecuada de atributos y condiciones operativas, las cuales afectan directamente el rendimiento en términos de desempeño y costo computacional.

Palavras-chave : falla monofásica; localizador de fallas; máquina de soporte vectorial.

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