sistema de potencia

Detección y diagnóstico de fallas
en sistemas eléctricos de potencia (SEP) combinando
lógica difusa, métricas y una red neuronal probabilística
César Octavio Hernández Morales, Juan Pablo Nieto González,
Elías Gabriel Carrum Siller
Corporación Mexicana de Investigación en Materiales S.A. de C.V. (COMIMSA),
Saltillo, Coahuila, México
cesarhdz@comimsa.com, juan.nieto@comimsa.com,eliascarrum@comimsa.com

Resumen. En el presente trabajo se propone un sistema para la supervisión de
una red eléctrica con cambios de carga dinámicos propuesta por la IEEE. El
sistema está compuesto por dos etapas. La etapa de detección utiliza un sistema
de lógica difusa y la etapa de diagnóstico hace uso de las distancias Euclidianas
entre líneas con el fin de generar un patrón dentro de loselementos del sistema,
el cual será clasificado por una red neuronal probabilística para determinar el
tipo de falla en el sistema. La combinación de estas técnicas inteligentes es para
generar un sistema más robusto y seguro. Esta metodología logra la detección e
identificación de fallas simétricas y asimétricas.
Palabras clave: Detección de fallas, diagnóstico de fallas, lógica difusa,
métricas,red neuronal probabilística.

1. Introducción
La detección y diagnóstico de fallas tiene un papel muy importante en muchas
áreas industriales en las que interviene la ingeniería. Esto debido a los complejos
sistemas con los que hoy en día realizan sus procesos las industrias. Dicha
complejidad se presenta por el gran número de variables que intervienen en los
procesos industriales y que sedeben de tomar en cuenta al momento de su monitoreo.
Por lo tanto es una tarea retadora y difícil, el poder identificar las variables que se
encuentran fuera de las condiciones normales de operación dentro de un proceso que
está siendo monitoreado. Una alternativa para el monitoreo de un numero grande de
variables es el uso de técnicas de inteligencia artificial. En el presente artículo sonutilizadas para hacer una detección y diagnóstico más eficiente. El objetivo del
presente trabajo es generar un sistema capaz de detectar y diagnosticar las fallas en
sistemas complejos basado en los datos históricos del proceso. La propuesta se aplica
al monitoreo de un sistema eléctrico de potencia (SEP) propuesto por la IEEE que
considera cambios de carga dinámicos. La presente metodologíaes una sucesión de
un trabajo realizado por [1, 2]. La metodología propuesta está compuesta por dos
pp. 47–59; rec. 2014-03-22; acc. 2014-05-09

47

Research in Computing Science 72 (2014)

César Octavio Hernández Morales, Juan Pablo Nieto González, Elías Gabriel Carrum Siller

pasos. El primer paso utiliza un sistema de lógica difusa para hacer la detección de las
fallas y el segundopaso da el diagnóstico final al utilizar la distancia Euclidiana entre
los voltajes de las líneas para cada nodo al generar un patrón para el diagnóstico. Este
patrón será clasificado en los diferentes tipos de fallas por una red neuronal
probabilística para obtener un sistema robusto y seguro. En la etapa de diagnóstico se
realiza una comparación de la red neuronal contra la distanciaEuclidiana y la de
Mahalanobis para identificar la mejor técnica para realizar el diagnóstico. La
organización del trabajo es de la siguiente manera. La sección 2 hace referencia a la
temática del problema y se citan algunas referencias en las cuales se han utilizado las
técnicas de computación suave en aplicaciones de detección y diagnóstico de fallas,
en la sección 3 se presentan las herramientasmatemáticas que se emplean en la
presente metodología, en la sección 4 se describe el caso de estudio, la metodología
se desarrolla y se presenta la evaluación de las técnicas utilizadas en la sección 5, y en
la sección 6 se dan las conclusiones.

2. Estado del arte
Desde los inicios de la utilización de las máquinas, la necesidad de conocer si se
encuentra trabajando adecuadamente ha sido...