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Title: Localización de fallas en sistemas eléctricos de distribución con generación distribuida usando máquinas de soporte vectorial
Authors: Pareja Espinoza, Joiselyn Yajaira
Advisor: Pérez Pineda, Ramón Enrique
Keywords: INGENIERÍA ELÉCTRICA
SISTEMAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA - CONTROL
DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA
ANÁLISIS DE REDES ELÉCTRICAS
MÁQUINAS ELÉCTRICAS
Issue Date: Jan-2017
Abstract: En el presente documento se propone el uso de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) como una herramienta que permita localizar el tipo de falla que se puede presentar en el sistema de distribución eléctrica, con la presencia de Generación Distribuida (GD). Este enfoque se basa en la medición de los voltajes RMS tanto en la subestación como en los puntos donde se conectan los generadores distribuidos y serán utilizados como descriptores para las SVM, para ilustrar la metodología propuesta se consideró el circuito de 34 barras de la IEEE en el cual se conectan dos generadores en el que se ira variando la penetración de energía a través de la impedancia de corto circuito, se simulan todos los tipos de fallas y la base de datos se construye mediante el software ATPDraw. Los resultados muestran un rango de precisión del 70% al 100% en localizar las fallas demostrando que los generadores distribuidos aumentan la precisión de las máquinas de soporte vectorial.
Description: This paper proposes the Support Vector Machines (SVM) use as tool that allows us to locate the type of fault that can occur in the electrical distribution system, with the presence of Distributed Generation (GD). This approach is based on the measurement of the RMS voltages in both the substation and at the points where the distributed generators are onnected and will be used as descriptors for the SVM, to illustrate the proposed methodology was considered the IEEE 34-bar circuit in which two generators are connected in which the energy penetration will be varied through the short-circuit impedance all types of faults were simulated and the database was constructed using the ATPDraw software. The results show a range of accuracy from 70% to 100% in locating faults, showing that distributed generators increase the accuracy of the vector support machines.
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/13563
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