Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Vargas Torres, Hermann RaulCormane, Jorge AndresSuarez Sánchez, Marco FidelSalamanca Torres, Edwin2024-03-0320062024-03-0320062006https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/18999Mediante 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.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/CorrelaciónComponentes principales (ACP)ConglomeradosLocalización de fallasSistemas de distribuciónRedes de secuencia.Localización de fallas : reconocimiento estadístico de patronesUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coCorrelationPrincipal Components (ACP)ClusterLocalization of faultsDistribution systemsLocalization of faults: statistical recognition of pattern]info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)