falla cortocircuito

DESARROLLO DE UN MODELO PARA LA LOCALIZACIÓN DE FALLAS EN
SISTEMAS DE TRANSMISION DE ENERGIA ELECTRICA UTILIZANDO
TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

I.E Erwin Quintero Crespo

Tesis de Maestría en Ingeniería de Sistemas
Línea de Investigación en Inteligencia Artificial

Director MSc. Julián Moreno Cadavid

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
SEDE MEDELLIN
FACULTAD NACIONAL DE MINAS
POSTGRADO ENINGENIERIA DE SISTEMAS
MEDELLÍN, ABRIL DE 2010.

RESUMEN

Esta investigación presenta dos nuevos modelos para la localización del punto de falla
monofásica en Sistemas Eléctricos de Potencia (SEP), a través de dos técnicas de
inteligencia artificial que permiten estimar la localización del punto de falla en la línea de
transmisión, para baja, media-alta y alta impedancia.

Especialmente estasúltimas

presentan gran dificultad para las empresas de transmisión de energía, debido a que este
tipo de falla se manifiesta con pequeños aumentos de corriente que suelen ser confundidos
con aumentos de carga del sistema.

De la exploración del estado del arte sobre el tema, se pudo determinar que las propuestas
en general son para fallas de baja impedancia y con un modelo de transmisión bien definidomatemáticamente, presentando grandes errores en su aproximación al evaluar fallas de alta
impedancia (FAI). Por la dificultad que presenta la solución de este problema, fue preciso
utilizar modelos inteligentes, que aprendan de las experiencias para mejorar su desempeño
y se adapten a las condiciones exigidas por un SEP real. Las redes neuronales artificiales
(RNA) y el sistema de inferencianeuro-difuso adaptativo (ANFIS), son las dos técnicas
utilizadas en esta investigación para la localización del punto de falla monofásico con
buenos resultados, siendo entrenadas y validadas con 30300 datos obtenidos de
simulaciones realizadas del SEP, y organizadas de tal forma que replican el formato de un
registro osciloperturbográfico. Para la determinación de las variables de interés, se realizoun análisis del comportamiento mediante el análisis adimensional, que permite determinar
relaciones entre grupos de variables. Como señales de interés se tuvieron en cuenta los
fasores superimpuestos de corriente y voltaje, los cuales se calculan mediante la diferencia
de un ciclo completo de corriente y voltaje en prefalla y postfalla. Posteriormente a través
de un filtro de Fourier se obtiene lamagnitud y ángulo para los fasores superimpuestos de
primer y tercer armónico de la corriente y voltaje.

La diferencia entre las dos técnicas de IA aplicadas al problema es el enfoque que
presentan, las RNA permiten obtener una solución de manera directa, y el sistema difuso
ANFIS de manera indirecta.

ABSTRACT

This investigation presents two new models for the location of the point ofsingle-phase
fault in Electrical Power System (EPS), through two techniques of artificial intelligence
that allow to reckon the location of the fault point in the transmission line, for low, medianhigh and high impedance. Especially these last ones present great difficulty for the
companies of energy transmission, because this type of fault is pronounced with small
increases of current that usually areconfused with increases of load of the system.

Of the exploration of the state-of-the-art on the subject, it was possible to be determined
that the proposals generally are for faults of low impedance and with a defined model of
good transmission mathematically, presenting great errors in its approach when evaluating
faults of high impedance (FAI). By the difficulty that presents the solution ofthis problem,
it was precise to use intelligent models that they learn of the experiences to improve its
performance and they adapt to the conditions demanded by a real SEP. The artificial
neuronal networks (ANN) and the system of adaptive neuro-diffuse inference (ANFIS), are
the two techniques used in this investigation for the location of the single-phase point of
fault with good results, being...