Diseño de un modelo genérico de diagnóstico de fallas en redes eléctricas de distribución utilizando el algoritmo Support Vector Machine (SVM)

Abstract

En el presente trabajo se desarrolló un modelo de diagnóstico basado en Máquina de Soporte Vectorial (SVM) para la detección e identificación de fallas en redes eléctricas de distribución. Esta investigación surge por la creciente complejidad que tiene las redes de distribución eléctrica aumentando desafíos para la detección rápida y precisa de las fallas. A consecuencia de esta problemática se surge la necesidad de diseñar un modelo inteligente capaz de identificar y localizar fallas en sistemas eléctricos de distribución. El estudio fue aplicado en un entorno de programación Python y sobre una red de prueba IEEE 34 barras, la cual se clasifica en siete zonas, considerando fallas monofásicas a tierra, bifásicas a tierra, bifásicas y trifásicas. Se generó una base de datos a partir de las simulaciones realizadas en el PowerFactory. Posteriormente, los datos obtenidos fueron organizados, procesados y balanceados para el entrenamiento y evaluación en el modelo SVM. Los resultados demuestran un alto desempeño en la identificación y ubicación de fallas, alcanzando un 98% de precisión en todo el sistema, lo que evidencia que el modelo SVM es una herramienta eficaz para lograr la detección de fallas dentro de sistemas eléctricos de distribución reales.In this paper, a diagnostic model based on Support Vector Machines (SVM) was developed for the detection and identification of faults in electrical distribution networks. This research arose from the growing complexity of electrical distribution networks, which increases the challenges for rapid and accurate fault detection. As a result of this problem, there is a need to design an intelligent model capable of identifying and locating faults in electrical distribution systems. The study was applied in a Python programming environment and on an IEEE 34-bus test network, which was classified across seven zones, considering single-phase to ground, two-phase to ground, two-phase, and three-phase faults. A database was generated from the simulations performed in PowerFactory. Subsequently, the data obtained was organized, processed, and balanced for training and evaluation in the SVM model. The results demonstrate high performance in fault identification and location, achieving 98% accuracy across the entire system, which shows that the SVM model is an effective tool for detecting faults within real electrical distribution systems