Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Carrillo Caicedo, GilbertoOrdonez Plata, GabrielBarrera Núñez, Víctor Augusto2024-03-0320062024-03-0320062006https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/19291Este documento propone alternativas de mejoramiento a la continuidad del suministro de energía eléctrica, a partir de la aplicación de la técnica LAMDA, técnica basada en inteligencia artificial y el algoritmo de localización de fallas Ratan Das. La metodología que se propone (modelo hibrido) requiere de un mínimo de inversión por parte de las empresas, ya que solo se necesita la medición en la cabecera del circuito principal. La información que utiliza la herramienta para la estimación de la ubicación de la falla es la adquirida por los equipos de registro instalados en la cabecera de los circuitos principales, además de la configuración y demás parámetros del sistema de distribución en la cual se aplique la misma. A partir de la aplicación de esta metodología para la identificación y localización de fallas en sistemas de distribución se esperan resultados como: la reducción de los índices referentes a la duración (T) y número de interrupciones (N) del suministro de energía eléctrica establecidos por los entes reguladores de energía de cada país.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Localización de fallasContinuidad del suministro de energía eléctricaIndicadores de calidadCalidad de potenciaInteligencia artificialTécnica LAMDAClasificación multivariable.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coFault locationElectric energy service continuityQuality indexesPower qualityArtificial intelligenceLAMDA techniqueMultivariable classification.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)