Clasificación y ubicación de fallas en líneas de transmisión utilizando el algoritmo de retro-propagación del clasificador
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http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24835
Título : | Clasificación y ubicación de fallas en líneas de transmisión utilizando el algoritmo de retro-propagación del clasificador |
Autor : | Mera López, Fernando José |
Director de Tesis: | Muñoz Pilco, Jorge Paúl |
Resumen traducido: | The research developed is based on designing and training an artificial neural network (ANN) to locate and classify faults in electrical transmission systems (SET), since they are built to cover long stretches, and therefore are exposed to adverse conditions which cause electrical failures. Therefore, the research paper proposes the design of a neural network in Matlab - Simulink software, using the back propagation algorithm. A static study was carried out to obtain data using PowerFactory software and to consider in the neural network, after the simulation the data of short-circuit current and short-circuit angle were obtained, about two hundred and fifty faults were generated in the nine-bar system to generate a matrix of binary numbers, so that when they are entered they perform the action of locating and classifying. A comparison was made with the compressed census method with an efficiency of 96% and where the neural network method has reached an efficiency of 95%, which shows that the use of neural networks is currently a viable method, which through constant training achieves greater efficiency and reliability of the ANN model. |
Resumen : | La investigación desarrollada se basa en diseñar y entrenar una red neural artificial (ANN), para ubicar y clasificar fallas en sistemas eléctricos de transmisión (SET) ya que están construidas para cubrir largos tramos, por lo cual están expuestas a condiciones adversas las cuales provocan fallos eléctricos. Por lo expresado, el documento investigativo propone el diseñar una red neuronal en el software Matlab – Simulink, utilizando el algoritmo de retro- propagación. Se realizó un estudio estático para la obtención de datos mediante software PowerFactory y considerar en la red neuronal, posteriormente a la simulación se ha obtenido los datos de corriente de cortocircuito y el ángulo de cortocircuito, se generó alrededor de doscientas cincuenta fallas en el sistema de nueve barras para de esta forma generar una matriz de números binarios, para que al momento de ser ingresados realicen la acción de ubicar y clasificar. Se realizó la comparativa con método de censado comprimido teniendo una eficacia del 96% y donde el método de redes neuronales ha llegado a una eficacia del 95% el cual muestra que el uso de redes neuronales en la actualidad es un método viable, el cual mediante un constate entrenamiento llega a una mayor eficacia y confiabilidad el modelo de ANN. |
Palabras clave : | ELECTRICIDAD FALLAS DE SISTEMAS (INGENIERÍA) LÍNEAS ELÉCTRICAS ALGORITMOS ENERGÍA ELÉCTRICA |
Fecha de publicación : | may-2023 |
URI : | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24835 |
Idioma: | spa |
Pertenece a las colecciones: | Grado |
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