Detección y clasificación de fallas en líneas de transmisión eléctrica utilizando el método de la transformada S

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRuiz Maldonado, Milton Gonzalo-
dc.contributor.authorLucero Yanacallo, Alvaro Israel-
dc.date.accessioned2024-03-22T15:26:16Z-
dc.date.available2024-03-22T15:26:16Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27439-
dc.descriptionLa presente investigación se enfoca en la detección y clasificación de fallas en el sistema de transmisión. Para lo cual, se emplea un criterio de asociación que se basa en un método de inteligencia artificial y en el cálculo de estudios de cortocircuitos de varios tipos. En este sentido, se construye una base de datos que contiene las magnitudes de voltajes y corrientes generados por los estudios de cortocircuito. Posteriormente, se calcula la transformada S para el análisis de las ondas en el dominio de la frecuencia y, de forma consecuente, se asocia los valores obtenidos con el vector binario correspondiente. El arreglo binario consta de 4 elementos, uno por cada fase. Por último, se entrena a la ANN con los datos obtenidos y se procede a la evaluación bajo diferentes condiciones de falla. Por consiguiente, el sistema de prueba de 9 nodos se elige para comprobar la metodología propuesta. Los resultados demuestran que la ANN junto con la transformada S describen un 97% de eficiencia para la clasificación de fallas.spa
dc.description.abstractThe present research focuses on the detection and classification of faults in the transmission system. For this purpose, an association criterion based on an artificial intelligence method and on the calculation of short-circuit studies of various types is used. In this sense, a database containing the magnitudes of voltages and currents generated by the shortcircuit studies is built. Subsequently, the Stransform is calculated for the analysis of the waves in the frequency domain and, consequently, the values obtained are associated with the corresponding binary vector. The binary array consists of 4 elements, one for each phase. Finally, the ANN is trained with the obtained data and proceeds to the evaluation under different fault conditions. Therefore, the 9-node test system is chosen to test the proposed methodology. The results show that the ANN together with the S-transform describes 97% efficiency for fault classification.spa
dc.language.isospaspa
dc.rightsopenAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectELECTRICIDADspa
dc.subjectTRANSFERENCIA DE ENERGÍAspa
dc.subjectTRANSFORMADA Sspa
dc.subjectRED NEURONALspa
dc.titleDetección y clasificación de fallas en líneas de transmisión eléctrica utilizando el método de la transformada Sspa
dc.typebachelorThesisspa
ups.carreraElectricidadspa
ups.sedeSede Quitospa
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