Modelo adaptativo de inteligencia artificial para detección selectiva de fallas de alta impedancia en líneas de transmisión de dos terminales de doble circuito
Fecha
2015Director/Asesor
Calderón Serna, Jhon Albeiro
Tipo de contenido
doctoralThesis
Citación
Metadatos
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Resumen
El presente documento hace referencia a la aplicación de metodologías de redes neuronales en el estudio de protecciones de sistemas eléctricos de potencia, específicamente para la protección de distancia aplicada a líneas de transmisión paralelas de dos terminales. La idea es implementar un sistema adaptativo de protección que sea excluyente en cuanto a las fallas que sea capaz de detectar, es decir que no presente disparos indeseados y que garantice la operación del sistema brindando una correcta prestación del servicio de energía al usuario final. El análisis del estado del arte está basado en el estudio de casos similares en el cual se utilizan diversos algoritmos de redes neuronales para el estudio de protecciones de líneas de transmisión paralelas y sencillas. En los artículos de referencia se hacen comparaciones entre los distintos algoritmos de redes neuronales con los cuales se puede elaborar un esquema de protección adaptativo de distancia para líneas de transmisión, planteando ventajas y desventajas entre uno y otro.
Palabra/s clave
Redes neuronales (Computadores); Fallas eléctricas; Líneas de transmisión; Protecciones eléctricas; Sistemas eléctricos de potencia; Análisis de sistemas de potencia; Sistemas de potencia
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