Algoritmo De Aprendizaje Estadístico Para Localización De Fallas Monofásicas En Sistemas De Distribución De Energía

Este artículo se presenta una estrategia para localización de fallas monofásicas en sistemas de distribución, a partir de un algoritmo de aprendizaje estadístico basado en lógica difusa y con estructura conexionista. En esta investigación, las señales de voltaje y corriente medidas en la subestación durante una falla son utilizadas para obtener los atributos que sirven de entrada al localizador. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos con errores inferiores al 3% para pruebas en un circuito real de distribución

Coordinación de relés de sobrecorriente usando el método de optimización de puntos interiores.

This paper presents a mathematical optimization methodology (interior-point) to solve the problem of coordination of inverse-time directional overcurrent relays in power system, when they are used as the unique protection and when they do part of a mixed protection scheme with distance relays.Este artículo presenta una metodología matemática de optimización (puntos interiores) para solucionar el problema de coordinación de relés de sobrecorriente direccional de tiempo inverso en sistemas de potencia, cuando se usan como única protección y cuando hacen parte de un esquema de protección combinado con relés de distancia

Algoritmo De Aprendizaje Estadístico Para Localización De Fallas Monofásicas En Sistemas De Distribución De Energía.

A strategy for single phase fault location in distribution systems using statistical learning algorithm based on fuzzy logic and connective structure, is presented in this paper. In this research, the signals of the measured voltage and current at the power substation during a fault are used to obtain the attributes as the fault locator inputs. Finally, the results obtained for tests in a real distribution system with errors lower 3% are presentedEste artículo se presenta una estrategia para localización de fallas monofásicas en sistemas de distribución, a partir de un algoritmo de aprendizaje estadístico basado en lógica difusa y con estructura conexionista. En esta investigación, las señales de voltaje y corriente medidas en la subestación durante una falla son utilizadas para obtener los atributos que sirven de entrada al localizador. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos con errores inferiores al 3% para pruebas en un circuito real de distribución

Algoritmo de aprendizaje estadístico para localización de fallas monofásicas en sistemas de distribución de energía

Este artículo se presenta una estrategia para localización de fallas monofásicas en sistemas de distribución, a partir de un algoritmo de aprendizaje estadístico basado en lógica difusa y con estructura conexionista. En esta investigación, las señales de voltaje y corriente medidas en la subestación durante una falla son utilizadas para obtener los atributos que sirven de entrada al localizador. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos con errores inferiores al 3% para pruebas en un circuito real de distribución.A strategy for single phase fault location in distribution systems using statistical learning algorithm based on fuzzy logic and connective structure, is presented in this paper. In this research, the signals of the measured voltage and current at the power substation during a fault are used to obtain the attributes as the fault locator inputs. Finally, the results obtained for tests in a real distribution system with errors lower 3% are presented