DOI: http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2016.2.a11

Implementación de algoritmos basados en máquinas de soporte vectorial (SVM) para sistemas eléctricos: revisión de tema

Implementation of algorithms based on support vector machine (SVM) for electric systems: topic review

Jefferson Jara Estupiñan¹, Diego Giral², Fernando Martínez Santa³

¹ Estudiante de tecnología en electricidad. Universidad Distrital Francisco José De Caldas, Bogotá, Colombia. Contacto: jjarae@correo.udistrital.edu.co
² Ingeniero eléctrico, Magister en Ingeniería Eléctrica. Docente Universidad Distrital Francisco José De Caldas, Bogotá, Colombia. Contacto: dagiralr@udistrital.edu.co
³ Ingeniero electrónico, magíster en Ingeniera Electrónica y de Computadores. Docente de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá, Colombia. Contacto: fmartinezs@udistrital.edu.co.

Fecha de recepción: 10 de enero de 2016 Fecha de aceptación: 15 de febrero de 2016

Cómo citar: Jara Estupiñan, J., Giral, D., & Martínez Santa, F. (2016). Implementación de algoritmos basados en máquinas de soporte vectorial (SVM) para sistemas eléctricos: revisión de tema. Revista Tecnura, 20(48), 149-170. doi: 10.14483/udistrital.jour.tecnura.2016.2.a11

Objetivo: Realizar una revisión sobre la implementación de algoritmos basados en máquinas de soporte vectorial para sistemas eléctricos.

Método: Se realiza una búsqueda de artículos principalmente en Índices bibliográficos (IB) y Bases Bibliográficas con Comité de Selección (BBCS) acerca de las máquinas de soporte vectorial.

Este trabajo presenta una descripción cualitativa y/o cuantitativa acerca de los avances y aplicaciones en el entorno eléctrico, abordando temas como: predicción del mercado eléctrico, predicción de la demanda, perdidas no técnicas de electricidad (hurto), energías alternativas, trasformadores, entre otros; en cada trabajo se realiza la respectiva citación con el fin de garantizar los derechos de autor y permitirle al lector el movimiento dinámico entre lo consignado en este trabajo y los trabajos citados .

Resultados: Se realiza la revisión de una manera detallada, centrando la búsqueda en algoritmos implementados en sistemas eléctricos y en áreas de aplicación novedosas.

Conclusión: Las máquinas de soporte vectorial tienen bastantes aplicaciones debido a sus múltiples beneficios, sin embargo en el área de energía eléctrica, estas no se han aplicado en su totalidad, esto permite identificar un área prometedora de trabajos de investigación.

Palabras clave: Algoritmos, aprendizaje de máquina, máquinas de soporte vectorial, electricidad.

Abstract

Objective: To perform a review of implementation of algorithms based on support vectore machine applied to electric systems.

Method: A paper search is done mainly on Bibliographic Indexes (BI) and Bibliographic Bases with Selection Committee (BBSC) about support vector machine. This work shows a qualitative and/or quantitative description about advances and applications in the electrical environment, approaching topics such as: electrical market prediction, demand prediction, non-technical losses (theft), alternative energy source and transformers, among others, in each work the respective citation is done in order to guarantee the copy right and allow to the reader a dynamic movement between the reading and the cited works.

Conclusion: Support vector machines have a lot of applications due to their multiple benefits, however in the electric energy area; they have not been totally applied, this allow to identify a promising area of researching.

Keywords: Algorithms, machine learning, support vector machines, electricity.

Introducción

Actualmente la inteligencia artificial ha tomado una gran fuerza y aceptación a nivel tanto industrial como residencial, debido a que muchas de sus aplicaciones ayudan o apoyan al ser humano en sus actividades diarias tanto las cotidianas como laborales; algunas aplicaciones de la inteligencia artificial son : Lingüística computacional, Minería de datos  (Data Mining), Industriales, Medicina, Mundos virtuales, Procesamiento (Natural Language Processing), Robótica, Mecatrónica, Sistemas de apoyo a la decisión, Videojuegos, Prototipos informáticos y Análisis de sistemas dinámicos, entre otros.

Basada en algoritmos de computación, lógica y matemática ; es una herramienta tan densa y útil,que ha sido clasificada en varios campos, en este artículo el de interés sera las machine learning o (máquinas de aprendizaje) las cuales son una rama de la inteligencia artificial, y tienen como objeto el desarrollo de técnicas y procesos que permitan que una computadora o un algoritmo computacional sea capaz de aprender ; dicho de otra manera que sea capaz de generalizar una idea a partir de ejemplos que le son suministrados ; y así lograr predecir, clasificar y pronosticar; el comportamiento de un sistema.

En 1959, Arthur L. Samuel define el aprendizaje de máquina como un "campo de estudio que da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programada de forma explícita "; su entrenamiento con bases de datos y ejemplos adecuados, ayuda a la máquina de aprendizaje a ser más precisa y eficiente en su labor, son sumamente utilices debido a su capacidad de aprendizaje; lo cual genera que en ocasiones encuentre soluciones que no se habían programado en el sistema, es decir que el sistema de datos puede ser variable y aun así, si la máquina de aprendizaje tuvo un buen entrenamiento será capaz de analizar, predecir y solucionar el problema que se le presente.

Son tan variadas y versátiles sus aplicaciones que lo encontramos incluso en el simple hecho de ver una película online, como es el caso de la plataforma virtual Netflix la cual utiliza el aprendizaje automático para dar a sus usuarios sugerencias de las películas que posiblemente le interesen, basándose en las programadas anteriormente.

Otra de las aplicaciones más renombras del aprendizaje automático, son los automóviles no tripulados de google, los cuales basan parte de su funcionamiento en esta rama de la inteligencia artificial.

Las máquinas de aprendizaje se clasifican según su enfoque, de la siguiente manera:

]]> Árboles de decisiones
1. Reglas de asociación
2. Algoritmos genéticos
3. Redes neurales artificiales
4. Máquinas de vectores de soporte
5. Algoritmos de agrupamiento
6. Redes bayesianas

Algunas de las más utilizadas a nivel mundial serán descritas brevemente a continuación:

Arboles de decisiones: Son un modelo de predicción el cual a partir de una serie de datos puede categorizar y representar una serie de condiciones sucesivas, para la resolución de un problema en particular. Son herramientas excelentes para ayudar a realizar elecciones adecuadas entre muchas posibilidades. Su estructura permite seleccionar una y otra vez diferentes opciones para explorar las diferentes alternativas posibles de decisión.

Su representación está dada en forma de árbol como su nombre lo indica seguido varios nodos cuadrados los cuales representan los puntos de decisión, de los cuales se emergen ramas las cuales representan las diferentes posibilidades o alternativas.

Reglas de asociación: Las reglas de asociación son utilizadas para predicción en procesos en los cuales una condición final depende de otras anteriores, es decir qué serie de cosas deben suceder para que una condición X se cumpla a cabalidad.

'La ventaja de los algoritmos de reglas de asociación sobre los algoritmos más estándar de árboles de decisión (C5.0 y Árbol C&R) es que las asociaciones pueden existir entre cualquiera de los atributos. Un algoritmo de árbol de decisión generará reglas con una única conclusión, mientras que los algoritmos de asociación tratan de buscar muchas reglas, cada una de las cuales puede tener una conclusión diferente.' ( IBM Knowledge Center)

Es bastante utilizada en el área de marketing en cuanto a las compras de los consumidores como por ejemplo la persona que compra el producto Y, tiene una alta probabilidad de adquirir de igual manera el producto Z; de esta manera el propietario del establecimiento decide que productos deben estar a una distancia menor del otro, con el fin de aumentar sus ventas.

Es también utilizado en varios procesos industriales en los cuales se pretende predecir qué sucederá a partir de una serie de acciones anteriores.

Redes neuronales artificiales: Este sistema lo que busca es simular el cerebro humano, las redes neuronales cuentan con elementos que asemejan una neurona biológica, los cuales procesan la información y son capaces de aprenden de la experiencia, generalizar de ejemplos previos a ejemplos nuevos y abstraer la información más importante de una base de datos; siendo asid e gran utilidad en múltiples procesos en los cuales se tenga una serie de datos óptimos para la utilización en la red neuronal artificial.

Algunas de sus aplicaciones son:

1. Reconocimiento de textos manuscritos
2. Reconocimiento del habla
]]> Simulación de centrales de producción de energía
3. Detección de explosivos
4. Identificación de blancos de radares
5. En sistemas de energía eléctrica (varios campos).

Siendo de nuestro interés las máquinas de soporte vectorial del inglés support vector maquine (SVM) pertenecientes a las máquinas de aprendizaje y contenidas en la inteligencia artificial, específicamente en el área de electricidad.

La energía eléctrica a través del tiempo se ha convertido en una parte muy importante de la vida cotidiana y día tras día aumenta dicha importancia, debido a que la mayoría del tiempo se interactúa directa o indirectamente con ella. Hoy la electricidad está presente tanto en un teléfono móvil como en las más altas tecnologías en el área de medicina; se ha hecho tan necesaria que es difícil el pensar en un solo día sin ella en nuestra vida moderna. Por esta razón, constantemente se utilizan nuevos métodos y tecnologías aplicadas a diferentes ramas de la energía, como mercado eléctrico, calidad de potencia, análisis de pérdidas, entre otras, con el fin de mejorar u optimizar procesos o sistemas específicos. Muchos de estos métodos se basan en algoritmos bioinspirados o de inteligencia, como redes neuronales, algoritmos genéticos, filtros de Kalman y máquinas de soporte vectorial (SVM), entre otros. En el presente artículo se hace una recopilación de diferentes implementaciones de máquinas de soporte vectorial aplicadas a diferentes áreas de la electricidad.

La máquina de soporte vectorial, está basada en algoritmos que aprenden a partir de una serie de datos o muestras estocásticas de algún sistema a clasificar y en otras ocasiones, a predecir su comportamiento en un futuro, ya sea a corto, mediano o largo plazo (Betancour, 2005). Su alto nivel de clasificación traza un plano que divide (frontera de decisión, la cual debe ser lo más amplia posible) y clasifica los diferentes datos que se le han dado al algoritmo; si los datos no pueden ser clasificados de esta manera y en la frontera entre las clasificación quedan datos por clasificar, la SMV está en la capacidad de llevar los datos a un plano en Rⁿ y buscar un hiperplano que divida y clasifique de manera correcta los datos. Este hiperplano crea una frontera lo más amplia posible entre los datos a clasificar (Betancour, 2005) como se ve en la figura 1.

La SVM basa su funcionamiento en un espacio de hipótesis de funciones; el cambio de dimensión es inducido por un kernel que, básicamente, cumple la función de elevar a una mayor dimensión las características dadas (Resendiz, 2006), una de las maneras más comunes en que las SVM aprenden es mapeando las entradas X y pasándolas a un espacio de características, en el cual son mucho más sencillas de clasificar.

De este poder de clasificación, de su facilidad de aprender y, por tanto, predecir acciones o sucesos, es que las SVM están siendo altamente utilizadas en los sistemas eléctricos, algunas aplicaciones serán mencionadas a continuación.

PREDICCIÓN DEL MERCADO ELÉCTRICO

El mercado eléctrico es uno de los más variables ya que casi a diario el costo de la electricidad fluctúa, abriendo todo un campo de investigación con el fin de lograr predecir qué comportamiento tendrá el mercado, a corto, mediano o largo plazo, según se necesite.

En Italia (2007) se plantea que algunos de los factores que se estudian para la caracterización del mercado son: la carga, el tipo de día y la hora. Gao, Bompard, Napoli y Cheng (2007) los llaman los insumos para el modelo flexible de previsión (RVS), y plantean que existen básicamente dos métodos para analizar el mercado eléctrico: un análisis completo y detallado, y otro que tiene su base en modelos matemáticos como las SVM que tratan de asociar y determinar una relación entre las entradas que se le dan al sistema (conocidas) y el costo de la electricidad. Sugieren, además, una serie de acciones y ecuaciones con las cuales logran predecir el costo, minimizando el margen de error y apoyándose en las SVM. La predicción de precios a corto plazo es algo compleja, puesto los datos son muy cambiantes, y hay variaciones muy drásticas en el costo de la energía. En la figura 2 se expone esta diferencia en el mercado italiano, a diferentes niveles de carga partiendo de la carga máxima (F1) y terminando en la carga base (F4).

A largo plazo Gao, Bompard, Napoli y Cheng (2007) utilizan las variaciones de oferta y demanda y el índice de concentración del mercado; en su investigación plantean no hacer la predicción en un momento específico sino algo más general. Por último, comparan y analizan las divergencias entre los diferentes métodos matemáticos utilizados para la predicción de mercado dando como conclusión que las SVM son útiles en este proceso, pero generan un error más alto en comparación con otros métodos.

La predicción del mercado eléctrico es una de las aplicaciones más estudiadas y practicadas a partir de las SVM a nivel mundial, por ello en la tabla 1 se resumen los trabajos encontrados respecto al tema, con el fin de no incurrir en un tema tan estudiado y permitiéndole al lector redireccionarse a estos trabajos si así lo desea.

PREDICCIÓN DE LA DEMANDA Y CONSUMO DE ELECTRICIDAD

Este es otro de los ámbitos en los cuales más se ha implementado el método de las SVM, por ende se representan en la tabla 2 los trabajos más relevantes encontrados en la investigación y recolección de información.

CALIDAD DE POTENCIA ELÉCTRICA

Uno de los factores más importantes es precisamente la calidad de energía, ya que las consecuencias de una mala calidad pueden ser: sobretensiones, inmersión (caída), distorsiones armónicas, interrupciones, el parpadeo, etc. Esto representa perturbaciones en el buen funcionamiento de los equipos del cliente o usuario final (Siahkali, 2008).

Dos de las técnicas más comunes en el procesamiento de las señales eléctricas, son la transformada de Fourier y de wavelet, utilizadas para filtrar ruidos. Zhu (2005), en su investigación plantea la unión de la transformada de wavelet y la SVM, en un solo sistema de detección y clasificación de perturbaciones en una red de energía eléctrica, los resultados son plasmados en la tabla 3.

En esta investigación inicialmente utilizaron las ondas spline trigonométricas para eliminar el ruido de las señales, con el propósito de poder clasificar las perturbaciones más comunes expuestas en la tabla anterior.

Zhang, Chen, Liu y Zhao (2008) plantean una estrategia global para el correcto análisis de la red, para lo cual se generó la tabla 4 en la que se establecen los índices, los valores entre los que pueden variar y su clasificación dependiendo el caso.

Un año más tarde, Susukh, Premrudeepreechacharn y Kasirawat (2009) desarrollan una investigación con el fin de utilizar las SVM para clasificar los tipos de perturbaciones eléctricas. Para ello hacen pruebas con las SVM, y los datos de una red de 22 KV de Tailandia Chiang Mai; utilizan un total de 450 señales de los diferentes tipos de perturbaciones, las cuales son pasadas a través de la SVM ejecutada por medio de MATLAB, Lo que arroja como resultado que la SVM es capaz de clasificar las perturbaciones eléctricas las cuales en su trabajo sustentan son de cuatro tipos: interrupciones momentáneas, caídas de tensión, sobretensiones y muescas de tensión; con un 90 % de efectividad.

En Malasia se utilizaron las SVM con el fin de identificar las causas de las caídas de tensión en las redes de distribución (Faisal y Mohamed, 2009); la red está conectada a un sistema de monitorio continuo, con el fin de supervisarla continuamente. El sistema lleva el nombre de PQMS, y es acoplado a la SVM (figura 3).

Después de probar la SVM como medio para identificar las causas de las caídas de tensión, concluyen que el método es 100 % efectivo.

La transformada de wavelet, Manimala, Selvi y Ahila (2012), en su investigación, la combinan junto con una SVM, con el fin de mejorar la calidad de energía de un sistema (Manimala, Selvi y Ahila, 2012), el marco de su modelo está representado en la figura 4.

Al implementarlo y crear las fallas desde el sistema SimuLink de MATLAB, Manimala, Selvi y Ahila (2012) concluyen que la utilización la SVM mejora la precisión en la clasificación.

En 2013 Biswal, Biswal, Dash y Mishra publican una investigación, la cual tiene el objetivo de utilizar una SVM de cuatro etapas (figura 5), combinada con la TT-transform para detectar, localizar y clasificar perturbaciones en redes de energía eléctrica.

Nagi et al. (2010) plantean la utilización de SVM con el fin de minimizar las pérdidas no técnicas en Malasia, específicamente la empresa afectada es Tenaga Nasional Berhad (TNB) Sdn, puesto que las pérdidas por robo de energía y otros factores en 2004 ascendieron hasta US$ 229 millones al año. Luego de clasificar los datos, dieron prioridad a aquellos que estaban más completos, y con mayor variación de consumo o con cambios fuertes en este.

La metodología que utilizaron para la detección de posibles clientes con fraude, se puede observar en la figura 6.

Un año más tarde, Shekara, Reddy, Wang y Devabhaktuni (2011) muestran que las pérdidas de energía en sus procesos de generación, transmisión y distribución son muy altos; el problema que plantean es que en generación se puede calcular de cuánto es la pérdida, pero en transmisión y distribución es más complejo.

Clasifican los clientes según su consumo mensual y su uso (residencial, comercial y agrícola), desarrollan su algoritmo de predicción con la SVM y concluyen que en una próxima investigación complementarán su modelo con un controlador inteligente.

Luego en 2015 en India utilizan una SVM acompañada de otros métodos de predicción y detección, para identificar posibles clientes fraudulentos, la SVM es un apoyo al algoritmo general (Dangar y Joshi, 2015). Un año más tarde, Jokar, Arianpoo y Leung (2015) desarrollan un algoritmo donde se incluyen las SVM, cumpliendo estas una función de detectar anomalías en el perfil del cliente y es apoyo en el proceso general, que se basa en las pérdidas en el nivel de transformación.

ENERGÍAS ALTERNATIVAS

Actualmente las energías alternativas o limpias están tomando una gran fuerza debido al fenómeno del calentamiento global provocado por gases que son derivados de procesos industriales, entre ellos la generación de energía por combustibles fósiles o derivados. Se ha trabajado directa o indirectamente en ellas con las SVM como se verá a continuación.

Eólica

De igual manera, Kong, Liu, Shi y Lee (2015) desarrollan un algoritmos para predecir la velocidad del viento con una SVM de regresión de datos (RSVM), apoyada en métodos de selección de datos denominados PCA y PSO.

Solar o fotovoltaica

Es de vital importancia conocer el índice de radiación solar, para su aprovechamiento como energía, por esto Zeng y Qiao (2013) en su investigación plantean la implementación de SVM y la utilización de la base de datos de radiación solar (NSRDB) de Estados Unidos, la cual contiene datos desde 1991 a 2005 en diferentes regiones del país, los datos son tratados en una dimensión (figura 7) y en dos dimensiones (figura 8) con el fin de analizarlos mejor.

Luego de utilizar los datos descritos anteriormente Zeng y Qiao (2013) dan a conocer una serie de gráficos de las predicciones de la SVM en dos ciudades distintas: Denver y Seattle, una de ellas descrita en la figura 9.

Al comparar los resultados con la SVM con los de otros métodos utilizados para la misma tarea, Zeng y Qiao (2013) concluyen que la SVM tiene un rendimiento mucho mejor debido a su manejo especial de los datos.

Liu et al. (2012) realizan una investigación acerca de los colectores solares cilindro-parabólicos con el fin de utilizar una SVM para su modelamiento y optimización, tomando como datos para la investigación dos sistemas de 30 y 600 metros cuadrados de campo solar en China.

Se estima que la capacidad instalada de generación fotovoltaica global es de alrededor de 138,9 GW, y lo más factible es que siga aumentado; por ello Antonanzas et al. (2015) en su investigación, plantean la utilización de SVM con el fin de estimar la irradiación solar globalmente, tomando como lugar de estudio España. Luego de las pruebas en 14 estaciones meteorológicas del país, el resultado fue que la SVM es sumamente eficiente y más precisa, ya que el error más alto generado en el estudio fue de 7,38 % en comparación con los otros métodos y modelos.

En otros trabajos se plantea una metodología combinada, en la cual se incluye tanto la SVM como la transformada de wavelet (WT) para predecir la radiación solar. Este método ha sido denominado como SVM-WT en la investigación de Mohammadi et al. (2015), su modelo está basado en que los datos utilizados son fácilmente medibles y, en general, están disponibles en todo lugar, evitando así marginar a las zonas más atrasadas tecnológicamente; algunos de ellos son: latitud, altitud, temperatura ambiente, nubosidad, etc. Los datos utilizados pertenecen al puerto de Bandar Abass, en Irán, el método de clasificación de datos para la SVM se aprecia en la figura 10.

En su investigación, Mohammadi et al. (2015) hacen varios estudios, uno de ellos es la estimación global de la radiación diaria, para la cual hacen una comparación con otros métodos y modelos utilizados para ello como: "la red neuronal artificial (ANN), la programación genética (GP) y autorregresivo media móvil (ARMA)". Y los índices de comparación son cinco: error medio porcentual absoluto (MAPE), media de error de desviación absoluto (MABE), error medio cuadrático (RMSE), la raíz cuadrada del anterior (RRMSE) y por último el coeficiente de determinación (R²), arrojando como resultado lo consignado en la tabla 5.

De esta manera se comprueba que el modelo SVM-WT tiene un buen desempeño en comparación de los otros métodos y representa una herramienta útil y precisa para dicho estudio. Un año más tarde, Shamshirband et al. (2016) realizan una investigación con este mismo método en la ciudad de Kerman en el mismo país, para estimar la radiación solar difusa, obteniendo resultados similares en cuanto a la efectividad y utilidad del método.

PIEZOELÉCTRICOS

Ma, Zhang, Xu y Xie (2013) presentan un modelo combinando la SVM con el modelo de Preisach para representar la histéresis y los diferentes efectos dinámicos del piezoeléctrico, algo que con el modelo de Preisach era complicado, pues este necesitaba gran cantidad de datos que no eran de fácil adquisición. El actuador piezoeléctrico utilizado en esta investigación es un PTBS200 (de forma apilada), el cual tiene como límites de saturación -30V y +150V, la prueba es realizada inyectándole una señal cuadrada con los límites ya mencionados y comparándola con resultados experimentales y calculados con el métodos de Preisach, lo cual arrojó como resultado el buen desempeño del modelo desarrollado en la investigación "La comparación entre la salida del modelo híbrido y los datos experimentales produjo un error medio FSR de 1,03% y un error máximo de 2,37%".

VEHÍCULOS ELÉCTRICOS

Luego de realizar las pruebas con la SVM, Xydas et al. (2013) comparan los resultados con el método Monte Carlo, los cuales son muy positivos para la SVM ya que tiene una mayor sensibilidad a los cambios y, por tanto, su error es menor.

Un elemento esencial en esta tecnología con la baterías almacenadoras de energía, por lo cual se hace necesario el predecir su funcionamiento y prevenir posibles fallos en las mismas. Klass, Behm y Lindbergh (2014) platean la utilización de SVM en baterías de ion de litio; las características de estas son descritas en la tabla 6. Las pruebas son denominadas SOH (pruebas de rendimiento estándar), luego de realizar las pruebas y simulaciones virtuales se encuentra que la SVM es de gran utilidad ya que sus salidas son bastante acertadas y no se necesita de equipo adicional para realizar el estudio.

TRANSFORMADORES

El transformador es uno de los elementos más importantes y costoso en el proceso de distribución eléctrica; su buen funcionamiento es esencial para garantizar la prestación del servicio eléctrico a los usuarios conectados a él. Por lo general, el esfuerzo eléctrico y térmico al que está expuesto un transformador es la principal causa de daño o fallo en este; en algunos casos se deteriora el aislante, generando así la liberación de gases tóxicos a la atmósfera. Uno de los métodos para la predicción de fallos más utilizado se denomina método de análisis de gas disuelto (DGA). En su investigación, Zhu, Zhao, Zhai y Zhang (2007) plantean la utilización de SVM para analizar los datos del DGA, con el fin de predecir comportamientos futuros del transformador; se toma como prueba uno de 110 kV en la provincia de Jiangsu de 1990 a 1995, asumiendo así los datos hasta 1993 como entrenamiento de la SVM y los de 1994-1995 de prueba de esta.

En las tablas 7 y 8 se pueden apreciar los datos utilizados y los resultados con los mismos respectivamente, obteniendo como conclusión que la SVM es útil en la predicción de comportamientos futuros de transformadores y sus resultados son mucho más eficientes que los obtenidos con otros métodos tradicionales. Más adelante, Mehta (2013) utiliza los datos DGA para pronosticar los fallos en los transformadores utilizando un algoritmo distinto pero obteniendo resultados semejantes en cuanto a su eficacia se refiere.

Por otro lado, Elsamahy y Babiy (2012) utilizan SVM con el fin de ayudar a detectar fallas en el aislamiento interno del transformador en situaciones tan reducidas, como el daño entre una vuelta y otra del embobinado; estos fallos son detectables solo cuando hay comprometido (en cortocircuito) un 10 % del devanado. El esquema utilizado para la detección de fallos con la SVM se presenta en la figura 12, luego de realizar las pruebas encuentran que la SVM es capaz de predecir los fallos de una vuelta a otra, además de discriminar los fallos externos, teniendo un rendimiento del 96,2 %.

La predicción es un papel importante, al igual que el conocer el estado de salud del aislamiento en el transformador. Por ello, Ashkezari, Ma, Saha y Ekanayake (2013) desarrollan una investigación con el fin de utilizar una SVM en este proceso, acoplándola con datos obtenidos de varias pruebas hechas a los trasformadores, para así mejorar el diagnóstico de la salud del aislamiento (papel/aceite). Las pruebas se realizan con los datos de un estudio DGA en 181 transformadores en servicio, lo que arroja como resultado que el acoplamiento de la SVM en este proceso es de gran utilidad para mejorar el nivel del pronóstico de la salud en los trasformadores en servicio.

OTRAS APLICACIONES

Reles

La principal función de un relé inteligente es el de desconectar un equipo cuando las condiciones eléctricas para este no sean las apropiadas, pero en algunos casos muy especiales no se reconoce si se encuentra en medio de un fallo o de una condición normal del sistema. Para mejorar su precisión en la detección de fallos, Zhang, Ilic y Tonguz (2007) platean la utilización de SVM, uno de los resultados es que esta es capaz de detectar la falla cuando esta se encuentra en medio de la red de transmisión, algo que el relé no era capaz de diferenciar. Realizaron simulaciones en MATLAB para la clasificación los datos; los software para las pruebas fueron Matpower y LIBSVM. Los autores concluyen que la utilización de SVM es viable para esta aplicación con base en los resultados obtenidos.

Aisladores

Bessedik y Hadi (2013) sugieren el uso de SVM combinada con otros modelos (mínimos cuadrados y optimización de enjambre de partículas) para predecir la tensión de descarga de dichos modelos, en diferentes condiciones ambientales. Las pruebas para ello se realizaron en el Laboratorio de Alta Tensión de la Compañía Nacional de Electricidad.

Interruptores de alta tensión

En busca de predecir la vida mecánica de los aisladores en alta tensión y así evitar interrupciones en el sistema de energía eléctrica, Zhang, Huang y Yao (2015) plantean la utilización de SVM, para lo cual tienen en cuenta dos variables principales: la curva de desplazamiento mecánico del aislador y la curva de la corriente de apertura de la bobina; en conclusión, la SVM es de gran utilidad puesto que los aisladores durante su vida útil solo trabajan unas pocas veces, lo cual reduce los datos relacionados a las fallas por las que trabajaron y la SVM generaliza muy bien los pocos datos que le son suministrados.

Fallas en cables subterráneos

Ngaopitakkul, Pothisarn, Bunjongjit y Suechoey (2012) desarrollan un método basado en SVM y la transformada de wavelet (utilizada para descomponer las señales de las fallas a alta frecuencia) con el fin de clasificar los fallos en los cables de distribución subterránea. Para ello simulan señales de fallo a una velocidad de 200 kHz, suponen la resistencia de fallo como 10Ω. En la figura 14 se puede observar la estructura de la SVM para clasificar los tipos de fallo en este tipo de cables, obteniendo resultados muy buenos en cuanto a la detección de la falla.

Conclusiones

En este artículo se presentó una revisión de trabajos realizados con base en las SVM's, con el fin de generar un apoyo para futuros trabajos en el mismo campo.

Las SVM's son una herramienta que tomo una gran fuerza y participación en todos los campos de la ciencia, debido a: los buenos resultados obtenidos en estudios realizados; son de una gran versatilidad en sus aplicaciones y en la mayoría de los casos presentan una exactitud mayor en los resultados en contraste con otros métodos.

Los algoritmos SVM's han sido y están siendo altamente utilizados en sistemas eléctricos más específicamente en la predicción de demanda, predicción de consumo, y en la predicción de hurto de energía; actualmente están siendo utilizadas en otros campos como las energías alternativas, planteando una posibilidad para futuros estudios en esta y otras ramas poco exploradas con las SVM's.

La SVM puede utilizarse para contemplar casos en los que: Existe ruido en las muestras de entrenamiento; Los datos tienen cierto grado de solapamiento entre clases, puede ser extendido al caso no lineal. Al ser una herramienta que no ha sido utilizada en varios temas a nivel eléctrico, se genera un nicho de investigación futura.

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