Método para la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica basado en redes neuronales artificiales a partir de mediciones de tensión y corriente de falla en cabecera de los alimentadores

Abstract

Las fallas en sistemas eléctricos provocan cortes en el suministro de energía. Esto genera pérdidas económicas significativas en varios sectores de la sociedad, por lo que es de gran interés agilizar los procesos de restauración del servicio de energía eléctrica, en caso de fallas de carácter permanente. En el escenario practico existen varios planteamientos de localización de fallas que tiene un nivel de desempeño satisfactorio. Sin embargo, las mejores técnicas requieren de infraestructura de medición avanzada, lo cual es una limitante para muchas redes de distribución de energía eléctrica en el mercado colombiano, especialmente para las redes rurales. Por otro lado, con el avance de la computación, muchas técnicas basadas en el aprendizaje de máquinas han cobrado relevancia, y pueden ser alternativas con buen grado de desempeño, adaptadas a la infraestructura de medición existente. En el presente trabajo de grado se implementa una metodología de localización de zonas de falla en los sistemas de prueba IEEE 34 nodos e IEEE 123 nodos, a través de redes neuronales artificiales, considerando solo las medidas de tensión y corriente trifásica en la subestación.