Resumen

Para evaluar la fiabilidad de los sistemas de distribución, cada vez más investigadores dirigen su atención al método inteligente artificial, y se han propuesto varios índices de fiabilidad, como los índices básicos de punto de carga y los índices de rendimiento del sistema. La red neuronal artificial se ha establecido recientemente como un método útil y muy prometedor que se aplica a diversos campos de la ingeniería de sistemas eléctricos. Este artículo presenta una versión de la RNA para evaluar la fiabilidad de los sistemas de distribución de energía (DPS). En el algoritmo propuesto, la RNA se utiliza para predecir (RPS) utilizando el método de datos históricos construidos de acuerdo con la regla de aprendizaje de retropropagación. Al mismo tiempo, se calculan índices del sistema como SAIFI y SAIDI del sistema de distribución real y se comparan con los resultados generados por el método de la red. El resultado obtenido por el método propuesto ofrece unos índices de fiabilidad aceptables y también se puede comprobar que la desviación de los valores calculados por el método propuesto es inferior al 1 y necesita un tiempo de ejecución en el entorno de red ASUN inferior a 2 s. El enfoque RNA demuestra su ventaja sobre el método de red.

• Materias:Redes Inalámbricas Modelo computacional Teoría de códigos Sistemas de comunicación Procesamiento de datos
• Subjects:Wireless Networks Computational Model Code theory Communication systems Data processing
• Palabras claves:método de red, índices básicos de punto de carga, entorno de red asun, red neuronal artificial, índices de fiabilidad aceptables, método inteligente artificial, regla de aprendizaje de retropropagación, sistemas de distribución de energía, método de datos históricos, ingeniería de sistemas de energía
• Keywords:network method, basic load point indices, asun network environment, artificial neural network, acceptable reliability indices, artificial intelligent method, backpropagation learning rule, distribution power systems, historical data method, power systems engineering