Localización de fallas : reconocimiento estadístico de patrones

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dc.contributor.advisorVargas Torres, Hermann Raul
dc.contributor.advisorCormane, Jorge Andres
dc.contributor.authorSuarez Sánchez, Marco Fidel
dc.contributor.authorSalamanca Torres, Edwin
dc.date.accessioned2024-03-03T16:12:11Z
dc.date.available2006
dc.date.available2024-03-03T16:12:11Z
dc.date.created2006
dc.date.issued2006
dc.description.abstractMediante la aplicación de la estadística multivariada al campo de la energía eléctrica se puede dar solución al mejoramiento de los índices de calidad localizando oportunamente las fallas de cortocircuito en los sistemas de distribución. Esto se realizó mediante la simulación de fallas en un sistema prototipo con diferentes valores de resistencias de falla a fin de caracterizarlo. Las variables que intervienen en este análisis dependen de los medidores que existan en la cabecera del circuito, razón por la cual se plantean diferentes alternativas con el ánimo de dar solución a las diferentes empresas prestadoras del servicio buscando la mejor forma de adaptarse a la información histórica que estas posean sobre la ocurrencia de fallas. Para cada uno de los modelos propuestos se realiza un análisis de correlación seguido de un análisis de componentes principales para reducir la dimensión del problema y poderlo visualizar, lo cual facilita el descubrimiento de los patrones por medio de un análisis de conglomerados. Con este último se zonifica el circuito según las secciones con similitudes entre sí. Estas zonas claramente identificadas serán la base de la localización de una falla al capturar las señales de tensión y corriente ante un evento y procesarlas acorde con los análisis realizados anteriormente. Al ubicar este punto en el espacio de trabajo, se busca a cual grupo corresponde y de esta manera determinar la zona afectada. Al implementar esta metodología en un sistema real se tiene la limitante de que los datos de falla son escasos, motivo por el cual se recurre a las simulaciones tratando de acercarse a la realidad.
dc.description.abstractenglishBy the applications of the multivaried statistic into the field of electrical energy it is possible to give solution to the improvement of the quality indicators, by locating opportunely the faults of the short circuit in distribution systems. This was made by the simulation of faults in a prototype sistem with differents values from faults resitences in order of characterizing it. The variables, that take part in this analysis, depend on the measurers that exist in the head of the circuit. Therefore, it has considered different alternatives with the spirit to give to solution to the different lending service companies, from the service, looking for the best form to adapt the historical information which these have on the occurrence of faults. For each one of the proposed models, it will realize an correlation analysis followed by an analysis of main components in order to reduce the problem dimension and to be able to visualize it, which facilitates the discovery of the patrons by the analysis of conglomerates. With this last one the circuit is zoned according to the sections with similarities to each other. These zones, identified clearly, will be the base of the location of a fault when capturing tension and current signawith the analyses previously made. When loca‘ corresponding group in order to determine the af s in front of an event and processing them agreed ting this point in the work space, it looks for the ffected zone. When implementing this methodology in a real system, it is limited by the tact that the fault data are few, reason by which it resorts to the simulations treating to approach the reality.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electricista
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/18999
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Eléctrica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectCorrelación
dc.subjectComponentes principales (ACP)
dc.subjectConglomerados
dc.subjectLocalización de fallas
dc.subjectSistemas de distribución
dc.subjectRedes de secuencia.
dc.subject.keywordCorrelation
dc.subject.keywordPrincipal Components (ACP)
dc.subject.keywordCluster
dc.subject.keywordLocalization of faults
dc.subject.keywordDistribution systems
dc.titleLocalización de fallas : reconocimiento estadístico de patrones
dc.title.englishLocalization of faults: statistical recognition of pattern]
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Eléctrica