Original summary:
Este artículo presenta una nueva metodología para localizar fallas en sistemas de distribución por medio de una técnica de inteligencia artificial - Máquinas de Soporte Vectorial - (SVM). El método de localización de la falla se basa en la división del sistema eléctrico en zonas, acotando cada vez más la región donde ésta se encuentra. La ventaja sobre los métodos clásicos de distancia consiste en una única estimación del sitio de falla para sistemas ramificados. Un ejemplo de aplicación con el modelo de un sistema real muestra que la metodología propuesta es altamente efectiva para resolver el problema, donde se consideran variaciones de carga de ±40 % de la carga nominal.
English summary:
This paper presents a new methodology for localizing faults in distribution systems by means of an artiicial intelligence technique –Support Vector Machine– (SVM). This methodology divides the electrical system into different zones order to pinpoint the region where the fault exists with accuracy. The advantage over classical distance methods is the unique estimation of the fault’s locus in branches systems. An example using a real system model shows that the proposed methodology is highly effective inding the fault localization. In such example load changes of ±40 % from nominal load are considered.
Keywords: Descriptores, inteligencia artificial, localización de fallas, múltiple estimación, sistemas de distribución, SVM, zonas; Descriptors, artiicial intelligence, fault’s localization, multiple estimation, distribution systems, SVM, zones.
Published on paper: March 2009.
Citation:
G. Morales-España, R. Barrera-Cárdenas, H. Vargas, Ubicación Única de fallas en sistemas de distribución por medio de zonas con svm. Revista Facultad de Ingeniería. Vol. 47, pp. 187 - 196, March 2009.
