Metodología de localización e identificación de fallas mediante redes neuronales artificiales para líneas de transmisión eléctrica

dc.contributorOvalle Cubillos, Ricardo
dc.contributorUniversidad de Tarapacá. Facultad de Ingeniería
dc.contributorGuicharrousse Luza, Pablo
dc.creatorYáñez Huidobro, Neil
dc.date2023-01-28T14:36:09Z
dc.date2023-01-28T14:36:09Z
dc.date2020
dc.date.accessioned2023-09-27T20:20:33Z
dc.date.available2023-09-27T20:20:33Z
dc.identifierhttps://repositorio.uta.cl/xmlui/handle/20.500.14396/754
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8943592
dc.descriptionArchivos computacionales - PDF - Tesis digitales
dc.descriptionEl desempeño y la calidad de servicio en un Sistema Eléctrico de Potencia se han convertido en aspectos de relevancia debido al crecimiento de la sociedad junto a sus necesidades. Sin embargo, la operación de los Sistemas de Transmisión de Potencia y precisamente el usuario, se han visto perjudicados ante las adversidades que nos ha presentado la naturaleza, comprometiendo firmemente desde la seguridad de un hogar a la de una empresa. Actualmente existen múltiples metodologías de diagnóstico de fallas para líneas de transmisión. Unas trabajan en el dominio del tiempo utilizando ondas viajeras y otras procesan señales fasoriales para llevarlas al plano temporal. Desde el año 1990, junto a la puesta en marcha de la aplicación de la Inteligencia Artificial a Sistemas Eléctricos de Potencia, se ha incrementado completamente la investigación sobre la aplicación de esta nueva área, a la detección y localización de eventos en líneas de transmisión. Este trabajo busca proponer una metodología de localización e identificación de fallas para líneas de transmisión mediante Redes Neuronales Artificiales, basándose en una revisión del estado del arte y fundamentos teóricos del tema. Dicho estado del arte pretende detallar tanto los métodos actuales, como los propuestos por Inteligencia Artificial, comparando de éstos últimos sus metodologías, para que en base a ello se determine un modelo y algoritmo ventajoso en términos de simplicidad de configuración y nivel de error.
dc.descriptionIncluye anexo
dc.descriptionBibliografía: hojas 48-50
dc.descriptionMemoria (Ingeniero Civil Eléctrico) -- Universidad de Tarapacá, 2020
dc.formatapplication/pdf
dc.format55 hojas
dc.formatilustraciones, tablas, gráficos
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Tarapacá
dc.publisherIquique
dc.relationRequerimientos mínimos: Conexión a internet, Acrobat Reader
dc.relationhttp://sb.uta.cl/CargadorTesis/TesisDigitalesARI/78710-Yáñez Neil.pdf
dc.rightsAcceso abierto
dc.subjectDETECCION DE FALLAS
dc.subjectREDES NEURONALES (CIENCIA DE LA COMPUTACION)
dc.subjectSISTEMAS ELECTRICOS DE POTENCIA
dc.titleMetodología de localización e identificación de fallas mediante redes neuronales artificiales para líneas de transmisión eléctrica
dc.typeTesis


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