Resumen

En este trabajo se propone una metodología para construir modelos híbridos de localización de fallas en sistemas de distribución de energía, esta metodología permitirá a las empresas de servicios públicos mejorar sus índices de calidad correspondientes a la continuidad del servicio energético (índices DES y FES). El modelo híbrido en metodología está compuesto por una técnica basada en el conocimiento (técnica LAMDA) y otra basada en el modelo (algoritmo de Ratan Das). La técnica LAMDA es una técnica basada en la inteligencia artificial que hereda características de la lógica difusa y las redes neuronales. El algoritmo de Rantan Das, es un algoritmo de localización de fallas que estima la localización de fallas a partir de fasores de tensión y corriente en el momento de la falla y además de algunos parámetros eléctricos del sistema de distribución. Lo novedoso de la metodología se centra en que con la implementación del modelo híbrido se mejora la precisión en la estimación de la ubicación de la falla, debido a que se reduce la estimación múltiple del algoritmo de ubicación de la falla por la técnica basada en el conocimiento. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos en pruebas realizadas con un circuito de distribución de 24 kV y una longitud de 60 km, aproximadamente.

Introducción

A partir de los nuevos esquemas de regulación del sector eléctrico a nivel mundial, el problema de la calidad de la prestación del servicio de energía eléctrica se ha convertido en un foco de especial interés para las empresas distribuidoras y operadores de red. Esta situación obedece a la alta sensibilidad de los equipos eléctricos y electrónicos actuales, los cuales requieren de un suministro constante y continuo de energía, y que hacen parte de los diferentes procesos de control, producción y almacenamiento de información presentes para todo tipo de usuario, [1] y [2].

El problema radica esencialmente en que las empresas de distribución no pueden implementar los algoritmos y esquemas existentes para la identificación y localización de fallas debido a que estos han sido realizados para ser implementados en sistemas de transmisión de energía eléctrica, los cuales poseen grandes diferencias en comparación con los sistemas de distribución, por ejemplo, estos últimos tienen una configuración radial, sus redes no son homogéneas, tienen presencia de múltiples cargas laterales y transformadores instalados a lo largo de los circuitos alimentadores. Por estas razones, no es posible obtener resultados confiables de estos algoritmos y esquemas al implementarlos en circuitos de distribución. 

• Materias:Abastecimiento de energía Servicios públicos Rendimiento de energía Producción de energía eléctrica Localización de fallas (Ingeniería) Energía eléctrica Distribución de energía eléctrica
• Subjects:Energy supply Public utilities Energy output ratio Electric power production Troubleshooting (Engineering) Electric power Electric power distribution
• Palabras claves:Calidad de energía; Clasificación multivariable; Continuidad del servicio de energía eléctrica; Índices de calidad; Inteligencia artificial; Localización de fallas; Técnica lamda.
• Keywords:Power quality; Multivariable classification; Electric energy service continuity; Quality indexes; Artificial intelligence; Faults location; Lamda technique.