Aplicación de redes neuronales para detectar y localizar fallas tipo conductor abierto en la línea de transmisión Villarica - Puerto Bermúdez

• Autor: Alarcón Anchayhua, Luis Alberto
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/9548
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/9548
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Red neuronal artificial; conductor abierto; localización de falla; relé de distancia; línea de transmisión; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

Esta tesis presenta una técnica basada en redes neuronales artificiales para mejorar el desempeño del relé de distancia frente a fallas de circuito abierto en la línea de transmisión 60 kV Villarica – Puerto Bermudez, la técnica utiliza los valores de corrientes y tensiones medidos en un extremo de la línea para detectar y calcular la distancia de falla del circuito abierto. Los resultados obtenidos muestran que el relé de distancia con el esquema propuesto no solo será capaz de detectar la condición de conductor abierto en la línea de transmisión, sino que también de ubicar el lugar de esta falla sin importar el valor de corriente de carga previa a la falla. La red neuronal artificial utilizada en el esquema propuesto no impone un gran retraso en el tiempo de operación del relé de distancia, ya que es de Configuración simple y entrenamiento fuera de línea. No hay necesidad de esquemas de comunicación especiales ya que los medios existentes funcionan adecuadamente para las necesidades de la técnica propuesta. El entrenamiento de la red neuronal se realizó en MATLAB usando datos de falla generados en el programa de sistemas de potencia Power Factory Digsilent, la validación de los resultados se realizó en Python.