Atributos Relevantes para el Diagnóstico Automático de Eventos de Tensión en Redes de Distribución de Energía Eléctrica
[ES] En este trabajo se aborda el diagnóstico de eventos o perturbaciones de tensión registradas en subestaciones de distribución. La aparición de dichos eventos se debe a causas diversas que van desde faltas en la red, el arranque de motores de inducción, energización de transformadores y conmutaci...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/144137 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/144137 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Statistical analysis Power quality Attributes Voltage sag event Rule based system Análisis estadístico Calidad de la potencia eléctrica Atributos Eventos de tensión Sistema basado en reglas |
| Sumario: | [ES] En este trabajo se aborda el diagnóstico de eventos o perturbaciones de tensión registradas en subestaciones de distribución. La aparición de dichos eventos se debe a causas diversas que van desde faltas en la red, el arranque de motores de inducción, energización de transformadores y conmutación de bancos de capacitores. Se propone la caracterización de estos eventos de tensión a partir de atributos extraídos directamente de la forma de onda, y que se relacionan con los fenómenos físicos asociados tanto con las causas de los eventos, como con su localización relativa respecto del punto de medida. Se ha estudiado la relevancia de dichos atributos mediante un análisis estadístico de la varianza (MANOVA). Los atributos más relevantes se han utilizado para la obtención de reglas de clasificación mediante algoritmos de aprendizaje automático. Los resultados fueron obtenidos empleando datos de 484 eventos reales y 38 eventos simulados. |
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