Estimación de los parámetros de calidad de las variaciones de tension de corta duración en sistemas de distribución aplicando técnicas de minería de datos

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dc.contributor.advisorOrdóñez Plata, Gabriel
dc.contributor.advisorBlanco Solano, Jairo
dc.contributor.authorManrique Barbery, Andres Felipe
dc.contributor.authorMonroy Pedraza, Luis Fabian
dc.date.accessioned2023-04-06T03:25:42Z
dc.date.available2023
dc.date.available2023-04-06T03:25:42Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019
dc.description.abstractEn este trabajo se presenta una metodología para resolver el problema de estimación del índice SARFI90 en un sistema de distribución a partir de las tensiones registradas en un número limitado de nodos monitorizados, aplicando cuatro técnicas de minería de datos: redes neuronales, máquina de soporte vectorial, vecinos cercanos, árboles de decisión en Matlab 2019ª. Las técnicas propuestas son implementadas en el sistema de distribución IEEE 123 Node Test Feeder donde se revisa el desempeño de cada técnica a través del error de estimación. Las técnicas son validadas considerando dos escenarios probabilísticos de un conjunto de fallas simuladas, los resultados demuestran la relevancia de las técnicas en la estimación del índice SARFI90. *
dc.description.abstractenglishThis research work presents a methodology to solve the problem of estimating the SARFI90 index in a distribution system based on the tensions registered in a limited number of monitored nodes, applying four data mining techniques: neural networks, vector support machine, nearby neighbors, decision trees in MATLAB 2019ª. The proposed techniques are implemented in the IEEE 123 Node Test Feeder distribution system where the performance of each technique is reviewed through the estimation error. The techniques are validated considering two probabilistic scenarios of a set of simulated faults, the results demonstrate the relevance of the techniques in the estimation of the SARFI90 index. *
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/20.500.14071/13406
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.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
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-nd/4.0/
dc.subjectMinería De Datos
dc.subjectAprendizaje Supervisado
dc.subjectCalidad De La Potencia
dc.subjectFallas De Red
dc.subjectHundimientos De Tensión
dc.subjectVariaciones De Tensión De Corta Duración.
dc.subject.keywordData Mining
dc.subject.keywordSupervised Learning
dc.subject.keywordPower Quality
dc.subject.keywordNetwork Failures
dc.subject.keywordVoltage Subsidence
dc.subject.keywordShort-Term Voltage Variations.
dc.titleEstimación de los parámetros de calidad de las variaciones de tension de corta duración en sistemas de distribución aplicando técnicas de minería de datos
dc.title.englishEstimation of the quality parameters of short-term voltage variations in distribution systems applying data mining techniques*
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
dspace.entity.type
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Ingeniería Eléctrica