masterThesis
Implementación y comparación de técnicas de localización de fallas en sistemas de distribución basadas en minería de datos
Autor
Zapata Tapasco, Andrés Felipe
Institución
Resumen
Desde el año 1994, a partir de la desregulación del mercado energético colombiano siguiendo las directivas mundiales, se permite la participación de capital privado en el mercado de energía, lo que hace necesario el control por parte del Estado para evitar abusos contra el consumidor, establecer normas y garantizar un servicio de calidad. Un aspecto que influye en la continuidad el servicio, y por ende en la calidad, es la ocurrencia de eventos externos en la red de distribución, lo cual puede llevar a interrupciones transitorias o permanentes del servicio de energía. Los métodos basados en minería de datos han sido utilizados con resultados satisfactorios en el problema de localización de fallas en sistemas de distribución. En este proyecto se plantea implementar tres métodos de clasificación para determinar las características de cada uno de ellos en este problema. Adicionalmente, se desarrollará una herramienta, basada en una técnica de agrupamiento, que zonifique automáticamente a partir de los registros de falla el sistema de distribución, mejorando la respuesta de las técnicas de clasificación. Since 1994, due to deregulation of Colombian electrical market following the global model, the participation of private capital is allowed in the electrical market, which make necessary a control by the State to avoid abuse against the consumer, establish rules and guaranteed a quality service.
The occurrence of faults in the distribution network may cause permanent and transitory interruptions in the electrical service, which deteriorates power quality. Data mining methods has been successfully used in the fault location problem. This project propose implement three classification techniques to see the characteristics of each one in this problem. In addition, it propose an automatic zonification of the electrical system, based on a clustering technique, improving the performance of the classification techniques.