Detección y Localización de Cortes en Redes de Distribución de Energía Eléctrica

Los sistemas eléctricos a menudo enfrentan fallos inesperados debido a diversas causas impredecibles. Estos fallos, si no se gestionan adecuadamente, pueden afectar negativamente la eficiencia económica de las empresas eléctricas y la calidad del servicio para los consumidores. Dado que la mayoría de los consumidores dependen directamente de las redes de distribución de energía, es crucial desarrollar métodos efectivos para detectar, clasificar y localizar las fallas, evitando así interrupciones prolongadas en el suministro de energía eléctrica. Este artículo presenta un enfoque basado en el aprendizaje conjunto para identificar cortes y sus ubicaciones en sistemas de distribución de energía eléctrica. Se realizaron simulaciones de fallas para determinar los cortes y así adquirir valores de corriente en la subestación para determinar la carga que ha sido afectada. Los resultados se registran en una base de datos y se utilizan para entrenar una red neuronal de perceptrón multicapa capaz de determinar, con una precisión promedio superior al 90%, la ubicación de la falla entre las posibles zonas determinadas según el equipo de protección y maniobra que delimita las mencionadas zonas. La evaluación del modelo se lleva a cabo utilizando datos relacionados con diferentes tipos de fallas, sus ubicaciones y diversas condiciones operativas en una red de prueba, la red IEEE de 13 nodos, separando el circuito en zonas. El enfoque propuesto puede determinar el tipo de falla y su ubicación utilizando redes neuronales MLP.