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Clasificación y ubicación de fallas en líneas de transmisión utilizando el algoritmo de retro-propagación del clasificador

Abstract:

La investigación desarrollada se basa en diseñar y entrenar una red neural artificial (ANN), para ubicar y clasificar fallas en sistemas eléctricos de transmisión (SET) ya que están construidas para cubrir largos tramos, por lo cual están expuestas a condiciones adversas las cuales provocan fallos eléctricos. Por lo expresado, el documento investigativo propone el diseñar una red neuronal en el software Matlab – Simulink, utilizando el algoritmo de retro- propagación. Se realizó un estudio estático para la obtención de datos mediante software PowerFactory y considerar en la red neuronal, posteriormente a la simulación se ha obtenido los datos de corriente de cortocircuito y el ángulo de cortocircuito, se generó alrededor de doscientas cincuenta fallas en el sistema de nueve barras para de esta forma generar una matriz de números binarios, para que al momento de ser ingresados realicen la acción de ubicar y clasificar. Se realizó la comparativa con método de censado comprimido teniendo una eficacia del 96% y donde el método de redes neuronales ha llegado a una eficacia del 95% el cual muestra que el uso de redes neuronales en la actualidad es un método viable, el cual mediante un constate entrenamiento llega a una mayor eficacia y confiabilidad el modelo de ANN.