Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Vargas Torres, Hermann RaulRodríguez Suarez, Juan Carlos2024-03-0320062024-03-0320062006https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/19292La interrupción del suministro de energía eléctrica en forma permanente o transitoria,ocasiona efectos negativos en usuarios industriales, comerciales y residenciales. Lasredes de transmisión cuentan con esquemas eficientes de protección y localización defallas. Sin embargo, las empresas de distribución de energía, en razón de susimplicaciones técnicas, económicas y operativas, están imposibilitadas en implementarlos algoritmos y esquemas existentes en las redes de transmisión, para laidentificación y localización de fallas. En este trabajo de investigación se presenta una alternativa de solución al problema delocalización de fallas en redes de distribución de energía eléctrica, de manera querequiera un mínimo de inversión por parte de estas empresas y que proporcione lainformación apropiada para la prevención y atención oportuna de fallas. El objetivo esdisminuir el tiempo de restablecimiento del sistema mediante la localización oportunade una falla, con base en la técnica de inteligencia computacional denominadaMáquinas de Soporte Vectorial, combinada con un método algorítmico. Ésta es unaherramienta de clasificación binaria que emplea los datos del sistema y de las fallasocurridas, y utilizando características de las redes neuronales y teoría de optimización,clasifica las fallas nuevas con base en el aprendizaje realizado y en pocas mediciones. La metodología propuesta emplea descriptores de las medidas de tensión y corrienteregistrados en la cabecera de la red de distribución durante fallas, los parámetros y latopología propia de la red, como base de aprendizaje. Los resultados obtenidos, conmuy bajo costo, permitirán mejorar los índices de continuidad en los sistemas dedistribución.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/de PotenciaInterrupcionesSistemas de DistribuciónLocalización de fallasInteligencia ArtificialMáquinas de Soporte Vectorial.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coQualityInterruptionsDistribution SystemsFault LocationArtificialIntelligenceSupport Vector Machines.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)