Robust strategy for fault location in electric distribution system

Power quality is a relevant aspect in power distribution systems, which considers service continuity and distortion of the current and voltage waveforms, among others; in the first, the fault location plays a fundamental role. Considering the requirement of reliable tools to improve the distribution system operation, this dissertation analyses, on the one hand, the confidence of two fault location approaches versus the waveform distortion and on the other hand, the adequate selection of its adjusting-variables when using learning-based fault locators (LBFL)

Comparación de los descriptores utilizados como entradas en un método de localización de fallas basado en el aprendizaje para sistemas de distribución de energía

This paper presents a comparative study of the measurement features used as inputs of a fault locator based on Support Vector Machines, which is aimed to analyze single-phase faults. Studies have shown that a huge database is required to obtain high performance, but a problem is associated with the excessive computing time required to evaluate such databases. This study examines properly these inputs to determine which are the most significant ones in terms of performance. Tests are performed on a 75 bus 34.5 kV distribution system, with 75000 shunt faults, implemented in ATP. According to the results, 12 features related to magnitude variations of phase voltage and current between fault and pre-fault steady states were relevant to achieve a performance of 96.3%, with a computational time of training and cross-validation of approximately six minutes.En este artículo se presenta un estudio comparativo de descriptores utilizados como entradas en un localizador de fallas, basado en máquinas de soporte vectorial, cuyo objetivo es analizar fallas monofásicas. Estudios han demostrado que, para obtener un alto rendimiento, se requiere una gran base de datos, pero existe un problema que está asociado con el excesivo tiempo de cómputo necesario para analizar esas bases de datos. Este estudio contribuye a la solución del problema, pues analiza adecuadamente estas entradas del método y descubre cuáles son las más significativas. Las pruebas se realizan en un sistema de distribución de 34,5 kV, 75 nodos con 75000 fallas, implementado en ATP. De acuerdo con los resultados, doce descriptores relacionados con variaciones en magnitud de la corriente y la tensión de fase entre estados de falla y prefalla fueron relevantes al lograr un desempeño de 96,3 %, con un tiempo computacional de entrenamiento y validación cruzada de aproximadamente seis minutos

Hybrid approach for an optimal adjustement of a knowledge-based regression technique for locating faults in power distribution systems

This paper is focused in the development of a hybrid approach based on support vector machines (SVMs) which are used as a regression technique and also in the Chu-Beasley genetic algorithm (CBGA) which is used as an optimization technique to solve the problem of fault location. The proposed strategy consists of using the CBGA to adequately select the best configuration parameters of an SVM. As aresult of the application of this strategy, a well-suited tool is obtained to relate a set of inputs to a single output in a classical regression task,which is next used to determine the fault distance in power distribution systems, using single end measurements of voltage and current. Theproposed approach is initially tested in a simplified regression task using two functions in Â1 and Â2, where the results obtained are highlysatisfactory. Next, the selection of the adequate calibration parameters is performed in order to adjust the SVM using a cross validation strategy, where an average error of 5.75 % is obtained. These results show the adequate performance of the proposed methodology whichmerges SVM and CBGA into one powerful fault locator for application in power distribution systems

Mejoramiento de los índices de continuidad del servicio de energía eléctrica en sistemas de distribución, a partir de la determinación de la distancia a la falla

Por mucho tiempo, la energía eléctrica ha sido un recurso fundamental para el desarrollo económico y social de una población, ya que determina en gran medida los niveles de productividad, las posibilidades de desarrollo agroindustrial y la calidad de vida de los habitantes. Por lo tanto, los sistemas eléctricos de potencia que son la fuente principal de abastecimiento de energía eléctrica, se convierten en uno de los responsables en este desarrollo [MORA, 2005]. La energía eléctrica se evalúa constantemente con su calidad y es tema de estudio de gran interés para los operadores de los sistemas eléctricos y para los usuarios, por lo cual la actividad investigativa en este campo ha experimentado un avance significativo en las últimas décadas [AGGA, 1997], [NOVO, 1998], [DAS, 1998], [MORA, 2005a], [ESPA, 2009]. Dentro de los aspectos más importantes en la calidad de energía eléctrica se tienen en cuenta la forma de onda, la continuidad del servicio y la atención al cliente [MORA, 2006]

Análisis de transmisión de datos usando PLC sobre redes eléctricas de baja calidad

En la actualidad es indispensable interactuar con grandes cantidades de información, por lo que es inevitable contar con tecnologías de comunicación quer brinden una buena cobertura y velocidad en transferencia de datos. PLC o "Power Line Communication" es la tecnología de banda ancha que utiliza las líneas eléctricas de media y baja tensión para proveer servicios de telecomunicaciones, llegando a los usuarios por medio de la instalación eléctrica existente en hogares, comercio e industria. PLC es una tecnología de vanguardia que da un servicio adicional, con valor agregado a las líneas de energía eléctrica, permitiendo que las conexiones existentes en los hogares, puedan ser aptas para utilizar en la conexión a internet por banda ancha, con una velocidad óptima. En este documento se presenta un estudio de factibilidad de una red de acceso internet, utilizando la tecnología PLC en zonas de preferente interés social (estratos 1 y 2), donde existe una carencia para la implementación de las tecnologías tradicionales de acceso a internet, puesto que éstas, son brindadas por empresas privadas que poseen una cobertura rentable para la prestación del servicio. Existe una necesidad creciente de información y una de las fuentes principales es internet, con todas las utilidades y posibilidades de servicios que en la red mundial se pueden encontrar; esto proveerá un motor de desarrollo competitivo en los diferentes lugares donde es indispensable la conectividad, para esta a la par con otras ciudades de Colombia y del mundo. La posibilidad de llevar la señal de voz, video y datos a través de la red eléctrica de media y baja tensión puede permitir el crecimiento de la red de telecomunicaciones, equipando a las personas con una herramienta que promueva el desarrollo en diferentes zonas del país, especialmente en escuelas y centros de salud rural, sitios que son apartados y desprotegidos donde no hay una vibilidad económica para una red tradicional de acceso a internet

Hybrid approach for an optimal adjustement of a knowledge-based regression technique for locating faults in power distribution systems

This paper is focused in the development of a hybrid approach based on support vector machines (SVMs) which are used as a regression technique and also in the Chu-Beasley genetic algorithm (CBGA) which is used as an optimization technique to solve the problem of fault location. The proposed strategy consists of using the CBGA to adequately select the best configuration parameters of an SVM. As a result of the application of this strategy, a well-suited tool is obtained to relate a set of inputs to a single output in a classical regression task, which is next used to determine the fault distance in power distribution systems, using single end measurements of voltage and current. The proposed approach is initially tested in a simplified regression task using two functions in Â1 and Â2, where the results obtained are highly satisfactory. Next, the selection of the adequate calibration parameters is performed in order to adjust the SVM using a cross validation strategy, where an average error of 5.75 % is obtained. These results show the adequate performance of the proposed methodology which merges SVM and CBGA into one powerful fault locator for application in power distribution systems.Este artículo está orientado al desarrollo de un método híbrido que combina una técnica de regresión como las máquinas de soporte vectorial y una técnica de optimización como el algoritmo genético de Chu-Beasley, para resolver el problema de localización de fallas. La estrategia propuesta consiste en la utilización del algoritmo genético para la selección adecuada de los mejores parámetros de configuración de la máquina de soporte vectorial. Como resultado de la aplicación de esta estrategia se obtiene una herramienta adecuada para relacionar un conjunto de entradas con una única salida en una tarea clásica de regresión, la cual es utilizada para determinar la distancia a la falla en sistemas de distribución, a partir de las medidas de tensión y de corriente en un terminal de la línea. La estrategia propuesta se prueba preliminarmente utilizando dos funciones sencillas en Â1 y Â2, donde los resultados son altamente satisfactorios. Luego, se realiza la selección de los parámetros adecuados de calibración de la SVM y como resultados para cuatro diferentes localizadores propuestos, se obtiene un error promedio en validación cruzada de 5,75 %. Estos resultados muestran el desempeño adecuado de la metodología propuesta, la cual combina las máquinas de soporte vectorial con el algoritmo genético, en un potente localizador de fallas aplicado a los sistemas de distribución de energía eléctric

Comparison of measurement features used as inputs in a learning based fault location method for power distribution systems

This paper presents a comparative study of the measurement features used as inputs of a fault locator based on Support Vector Machines, which is aimed to analyse single-phase faults. Studies have shown that a huge database is required to obtain high performance, but a problem is associated to the excessive computing time required to analyse such databases. This study analyses properly these inputs to determine which are the most significant in terms of performance. Tests are performed on a 75 bus 34.5 kV distribution system, with 75000 shunt faults, implemented in ATP. According to the results, 12 features related to magnitude variations of phase voltage and current between fault and prefault steady states, were relevant to achieve a performance of 96.3%, with a computational time of training and cross validation of approximately six minutes.En este artículo se presenta un estudio comparativo de descriptores utilizados como entradas a un localizador de fallas basado en máquinas de soporte vectorial, cuyo objetivo es analizar fallas monofásicas. Estudios han demostrado que para obtener un alto rendimiento se requiere una gran base de datos, pero un problema está asociado con el excesivo tiempo de computo necesario para analizar dichas bases de datos. Este estudio contribuye a la solución del problema, analizando adecuadamente estas entradas del método y descubrir cuáles son las más significativas. Las pruebas se realizan en un sistema de distribución de 34,5 kV, 75 nodos con 75000 fallas, implementado en ATP. De acuerdo con los resultados, 12 descriptores relacionados con variaciones en magnitud de la corriente y la tensión de fase entre estados de falla y pre-falla fueron relevantes al lograr un desempeño de 96,3%, con un tiempo computacional de entrenamiento y validación cruzada de aproximadamente seis minutos