Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Duarte Gualdrón, César AntonioBlanco Solano, JairoCarreño Barrera, Luis FelipeLizarazo Maldonado, Alan Ferney2024-02-162024-02-162024-02-142024-02-14https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15693Localización de fallas, Aprendizaje profundo, redes convolucionales, sistemas de distribución. Descripción: En este proyecto se implementa y evalúa un método de localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica utilizando un enfoque basado en aprendizaje profundo con redes convolucionales. Se evalúa la precisión y eficiencia en la localización de fallas mediante la distribución homogénea de regiones distribuidas de manera equidistante y la estimación de la ubicación de la falla. Se entrena una red convolucional para estimar la zona fallada y modelos adicionales para estimar la ubicación del punto exacto de falla. El desempeño del método propuesto se pondera empleando datos obtenidos mediante simulaciones en modelos de prueba IEEE en diferentes escenarios que incluyen variaciones de carga y variaciones de carga con generación distribuida. Para ello, se varía la cantidad de medidores los cuales se ubican en cabecera del alimentador y sobre el ramal principal de cada circuito. Este trabajo de grado aporta información relevante en el ámbito de la localización de fallas ya que, se realiza bajo una metodología rigurosa y con las limitaciones que se presentan en un sistema de distribución lo cual demuestra que, aunque la cantidad de datos sea limitada se puede obtener un desempeño aceptable a la hora de estimar la ubicación de la falla. Se espera que este trabajo de grado sirva como referencia en futuras investigaciones relacionadas con el área.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessSistemas de distribuciónLocalización de fallasInteligencia artificialAprendizaje profundoRedes convolucionalesLocalización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica utilizando un método basado en aprendizaje profundo a partir de mediciones de tensión y corriente de falla en cabecera del alimentador y hasta tres reconectadores adicionalesUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coFault locationDeep learningelectrical power distribution systemFault localization in electrical power distribution systems using a deep learning-based method from fault voltage and current measurements at the feeder header and up to three additional reclosershttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)