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    Ubicaci贸n de fallas en redes de distribuci贸n el茅ctrica basado en sensado comprimido.

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    In this article, refers on the location of faults in the electrical distribution networks based on compressed sensing, it consists in the reconstruction of decomposed current signals by means of wavelet transform. It described method makes the location of faults optimum distribution systems to reduce reconnection time taking into account as a priority the location of fault in a transient system through the placement of smart meters that will create of voltage signal variation that is used to take pre-fault and failure values as required, forming a tension characteristic signal it will be importance for the reconstruction the same. This procedure allows to carry out the algorithm for the location of faults in distribution networks applying the matrix rule of minimization l1 that allows finding these variations and therefore the identification of failure according to their values. The algorithm proposed by means of the matrix approach rules helps to take measures in terms of the reduction of failures, the reduction of time of restoration of the system and the quality of the service in the node of failure resulting in reliability in the networks in front of disturbance decreasing the affectation to final user.En este art铆culo hace referencia a la ubicaci贸n de fallas en las redes de distribuci贸n el茅ctrica basada en sensado comprimido, esto consiste en la reconstrucci贸n de las se帽ales de corriente descompuestas por medio de la transformada de wavelets. Este m茅todo descrito hace que la ubicaci贸n de fallas en sistemas de distribuci贸n sea el 贸ptimo para reducir el tiempo de reconexi贸n teniendo en cuenta como prioridad la ubicaci贸n de la falla en un sistema transitorio por medio de la colocaci贸n de medidores inteligentes que servir谩n como creadores de la se帽al de la variaci贸n de la tensi贸n que se utiliza para tomar valores de pre falla y falla seg煤n lo amerite, formando una se帽al de caracter铆stica de la tensi贸n la cual ser谩 de vital importancia para la reconstrucci贸n de la misma. Este procedimiento permite llevar a cabo el algoritmo para la ubicaci贸n de fallas en las redes de distribuci贸n aplicando la regla matricial de minimizaci贸n l1 que permite encontrar dichas variaciones y por consiguiente la identificaci贸n de la falla seg煤n sus valores. El algoritmo propuesto por medio de las normas matriciales de aproximaci贸n ayuda a tomar medidas en cuanto a la reducci贸n de fallas, la reducci贸n de tiempo de restablecimiento del sistema y la calidad del servicio en el nodo de falla teniendo como resultado fiabilidad en las redes frente a una perturbaci贸n disminuyendo la afectaci贸n al usuario final

    Metric Learning-Guided Least Squares Classifier Learning

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