Evaluación de algoritmos de extracción de reglas de decisión para el diagnóstico de huecos de tensión

Abstract

Este trabajo de grado ofrece nuevas herramientas para el análisis de fallas. Se describe una metodología que mediante el uso de varios algoritmos que emplean diferentes descriptores propuestos, permiten estimar la causa y el origen de huecos de tensión mediante la extracción de reglas de decisión. El análisis previo a la elaboración de la metodología consiste en una clasificación detallada de los registros suministrados por la empresa de energía eléctrica de Barcelona (ENDESA). A partir de los registros proporcionados por ENDESA, se realiza una formulación de nuevos descriptores planteados con el propósito de extraer una mayor información sobre los eventos de tensión. Este conjunto de descriptores se complementa con otros ya propuestos en la literatura y de esta forma se tiene un gran número de datos de entrada para el respectivo análisis de extracción de reglas de decisión, mostrando resultados con mayor precisión. Se hace el análisis estadístico multivariante a los descriptores planteados para verificar la existencia de grupos o clases de acuerdo a cada una de las causas y el origen de los eventos de tensión. Con estos descriptores y usándolos en los algoritmos de extracción de reglas de conocimiento y se comparan los resultados para establecer falencias y debilidades en el diagnóstico de los huecos de tensión.