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Identificación de causa raíz de fallas por descargas eléctricas en líneas de transmisión
Este artículo desarrolla un algoritmo basado en
aprendizaje supervisado mediante la aplicación
del clasificador vecinos más cercanos (k-nn)
con el objetivo de analizar, caracterizar y
clasificar automáticamente una falla eléctrica
en función de su causa raíz. En este documento
se consideran fallas por descargas eléctricas y
fallas por incendios. A partir del análisis
detallado de las formas de onda y
consideraciones ambientales se pueden
encontrar patrones para la caracterización de
fallas, estos atributos son: punto de incepción
de falla, impedancia de falla, fases en falla,
nivel de voltaje y clima. Estas características se
obtienen a partir del modelamiento y
simulación en el software ATPDraw de las
torres de trasmisión más representativas con
las líneas que registran más fallas del Sistema
Nacional de Transmisión del Ecuador.
Finalmente, la combinación de estas
características y parámetros se utilizan para
entrenar y probar el algoritmo k-nn. La prueba
exitosa de la metodología propuesta demuestra
su validez para la identificación de diferentes
tipos de fallas de acuerdo a su causa raíz.
Además, el algoritmo desarrollado se ha
entrenado y probado utilizando un conjunto de
datos reales de campo. Los resultados
muestran que la metodología es sólida y cubre
una amplia gama de causas fundamentales de
fallas.This research develops an algorithm based on
supervised learning by applying the nearest
neighbour classifier (k-nn) in order to
automatically analyze, characterize and classify
an electrical fault based on its root cause. This
paper analyzes two kinds of the origin of electric
faults: lightning and fire. Taking as a starting
point a fully detailed analysis of voltage ad
current waveforms and environmental
considerations, patterns can be found for the
characterization of the origin of electrical faults,
these attributes are fault inception point, fault
impedance, fault phases, voltage level and
climate. In this research, these characteristics
are obtained from the modelling and simulation
in the ATPDraw software of the most
representative transmission towers with the
lines that register the most failures of the
National Transmission System of Ecuador.
Finally, the combination of these characteristics
and parameters are used to train and test the knn algorithm. The successful test of the
proposed methodology demonstrates its validity
for the identification of different types of failure
according to its root cause. Furthermore, the
developed algorithm has been trained and tested
using a set of real field data. The results show
that the methodology is robust and covers a wide
range of root causes of failure
Robuste Detektion, Verfolgung und Wiedererkennung von Personen in Videodaten mit niedriger Auflösung
Mit der zunehmenden Menge an Bilddaten im Videoüberwachungssektor wächst die Chance, Straftaten besser aufklären zu können. Allerdings ist dafür ein immenser Aufwand für die Auswertung der Bilder erforderlich, die oft nicht mehr vollständig ohne Computerunterstützung durch Personen gesichtet werden können. Diese Arbeit umfasst Methoden und Verbesserungen auf Basis neuartiger Personenrepräsentationen für die Detektion, Verfolgung und erscheinungsbasierte Wiedererkennung von Personen