Resumen

El diagnóstico de fallos en los sistemas eléctricos es una tarea importante en el funcionamiento de los mismos. En este trabajo, se implementan por primera vez sistemas neuronales P de razonamiento difuso (sistemas FRSN P) para el diagnóstico de fallos en sistemas de potencia. Como herramienta de modelado gráfico, los sistemas FRSN P son capaces de representar el conocimiento difuso y realizar bien el razonamiento difuso. Cuando los sistemas FRSN P representan la relación causa-efecto entre la sección candidata a fallo y los dispositivos de protección, la conclusión del diagnóstico puede extraerse mediante un sencillo algoritmo de razonamiento basado en matrices paralelas. Se utilizan tres sistemas de potencia diferentes para demostrar la viabilidad y eficacia del enfoque de diagnóstico de fallos propuesto. Las simulaciones muestran que el modelo de diagnóstico basado en sistemas FRSN P desarrollado tiene características notables de facilidad de implementación, rapidez en el razonamiento paralelo y capacidad para manejar incertidumbres. Además, es independiente de la escala del sistema eléctrico y puede utilizarse como herramienta fiable para el diagnóstico de fallos en sistemas eléctricos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:sistemas p frsn, sistemas de potencia, diagnóstico de fallos, razonamiento difuso, diferentes sistemas de potencia, enfoque de diagnóstico de fallos, herramienta de modelado gráfico, sistemas p neuronales, funcionamiento de sistemas de potencia, matriz paralela simple
• Keywords:frsn p systems, power systems, fault diagnosis, fuzzy reasoning, different power systems, fault diagnosis approach, graphical modeling tool, neural p systems, power system operation, simple parallel matrix