Aplicación de la RNA a la detección de averías en líneas de transmisión
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La protección de las líneas de transmisión de doble circuito puede ser una tarea difícil. Este libro presenta una técnica de protección que soporta los transitorios de alta frecuencia generados por la avería para ocultar casi toda la longitud de las líneas de transmisión de doble circuito. Para ello, se colocan trampas de línea diseñadas adecuadamente en los terminales de la línea protegida, y se emplea una red neuronal artificial con un rango adecuado de neuronas para clasificar las faltas basándose en el espectro de frecuencias de las señales de corriente RMS y tensión RMS. Lo...
La protección de las líneas de transmisión de doble circuito puede ser una tarea difícil. Este libro presenta una técnica de protección que soporta los transitorios de alta frecuencia generados por la avería para ocultar casi toda la longitud de las líneas de transmisión de doble circuito. Para ello, se colocan trampas de línea diseñadas adecuadamente en los terminales de la línea protegida, y se emplea una red neuronal artificial con un rango adecuado de neuronas para clasificar las faltas basándose en el espectro de frecuencias de las señales de corriente RMS y tensión RMS. Los estudios de simulación en profundidad indican que el enfoque proyectado es muy capaz de discriminar diferentes tipos de fallos y proporciona una técnica de protección realmente rápida, segura y fiable El modelo de simulación realizado en MATLAB Simulink para el análisis del sistema. En este modelo se han diseñado 300 km, 25 KV, 50Hz de línea de transmisión con un sistema de barras de tres zonas. La medición de los datos de la barra colectora de un extremo se utiliza para medir la tensión y la corriente RMS trifásicas. También se ha realizado un entrenamiento de red neuronal para el modelo de sistema de potencia diseñado utilizando MATLAB Simulink.
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