| dc.contributor | Moya Chávez, Francisco David | |
| dc.creator | Buitrago Bobilla, Eliana Lisseth | |
| dc.creator | Torres Ojeda, Wilson Orlando | |
| dc.date | 2012-01-01T08:00:00Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-13T14:08:50Z | |
| dc.date.available | 2022-10-13T14:08:50Z | |
| dc.identifier | https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_electrica/215 | |
| dc.identifier | https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1214&context=ing_electrica | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4164983 | |
| dc.description | <p>En el presente trabajo se desarrolla un modelo para caracterizar las zonas vulnerables a fallas en el circuito de distribución. Para el caso de estudio se tomó el circuito de la ciudad de Bogotá denominado BL38 de “ENGATIVÁ” de 11.4 KV. Se desarrolló una base de datos en el software Arcgis el cual permitió ubicar el circuito a analizar y las condiciones geográficas que lo rodean, al mismo tiempo que se hace uso de la inteligencia artificial, mediante el software Matlab, para caracterizar las zonas vulnerables ante la ocurrencia de una falla en el sistema de distribución. Lo cual genera pérdidas de energía debido a fallas no técnicas, siendo de una forma accidental, el contacto de las ramas de los árboles, contacto de personas con las redes, roedores que deterioran el cableado de las redes subterráneas, entre otros factores que posibilitan una falla en cualquier momento. En la realización del proyecto se hace uso de la inteligencia artificial la cual permite el acercamiento hacia los posibles eventos que ocurrirán en el futuro, estudiando factores como arborización, vías en construcción, inundaciones, contaminación, entre otros agentes que influyen en la ocurrencia de una falla en el sistema de distribución. Lo que se logró con la realización de este trabajo, fue la determinación de zonas vulnerables a posibles fallas en el sistema de distribución para así facilitar la realización de acciones preventivas que eviten la ocurrencia de eventos. Se planteó un modelo aplicando técnicas de inteligencia artificial en Matlab para obtener la caracterización de estas zonas. Se utilizaron bases de datos creadas de acuerdo a la topología del circuito y los factores externos que circundan la red</p> | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Eléctrica | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | acceso restringido | |
| dc.subject | Modelo para caracterización | |
| dc.subject | Zonas vulnerables | |
| dc.subject | Fallas | |
| dc.subject | Sistemas de información georeferenciada | |
| dc.subject | Inteligencia artificial | |
| dc.subject | Red de distribución eléctrica | |
| dc.title | Modelo para caracterización de zonas vulnerables a fallas utilizando sistemas de información georeferenciada e inteligencia artificial en una red de distribución eléctrica | |
| dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | |
| dc.thesis | Ingeniería Eléctrica | |
