Localización y clasificación de fallas en sistemas de transmisión, mediante un análisis comparativo de técnicas de inteligencia artificial y método basado en ondas viajeras
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: En el presente estudio se ejecuta una metodología comparativa para la clasificación y localización de fallas. Esta investigación surge debido a la necesidad de mejorar la rapidez y precisión en la identificación de eventos de falla dentro de los sistemas de transmisión, donde la ubicación incorrecta de una perturbación puede afectar significativamente la continuidad y confiabilidad del suministro eléctrico. Como respuesta a esta problemática, se implementaron algoritmos basados en Árboles de Decisión, Mapas Autoorganizados (SOM), Redes Neuronales Artificiales y el método de Vecino Más Cercano (KNN) para la clasificación y localización de fallas en la zona afectada. Adicionalmente, se incorpora el método basado en ondas viajeras como una técnica complementaria para abordar esta problemática. El estudio fue desarrollado sobre el sistema de prueba IEEE de 9 barras. La primera etapa consiste en realizar un script de barridos automáticos de cortocircuitos simétricos y asimétricos mediante DIgSILENT, generando archivos oscilográficos en formato COMTRADE (.cfg y .dat). Mediante herramientas desarrolladas en Python, se extraen variables eléctricas como voltajes, corrientes y componentes simétricas de secuencia, para el entrenamiento y validación de los modelos implementados. Los resultados obtenidos evidencian un desempeño satisfactorio de la metodología propuesta. Los algoritmos de clasificación alcanzaron una precisión del 100 % en la identificación de los tipos de falla, mientras que para la localización de fallas lograron una exactitud promedio cercana al 90 % en la determinación de la zona afectada. Estos resultados demuestran que la incorporación de técnicas de inteligencia artificial con el análisis de archivos oscilográficos constituye una alternativa eficaz para el diagnóstico avanzado de fallas en sistemas eléctricos de transmisión.
Author: Chiluisa Saragosin, Max Gonzalo
Language: Spanish
Subfield: Control and Systems Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7223542114