Modelo inteligente para la ubicación de fallas en líneas de distribución con generación distribuida

Diego Armando Giral Ramírez, César Augusto Hernández Suárez, José David Cortés Torres

• Editorial: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Año: 2025
• ISBN del libro electrónico: 9789587877526
• Categoría: Tecnología e ingeniería
• Categoría: Recursos de energía renovable

Los sistemas eléctricos están en constante evolución, impulsados por la necesidad de integrar nuevas tecnologías y adaptarse a los cambios en la generación y el consumo de energía. La transición energética actual exige la incorporación de fuentes renovables, sistemas de transporte en corriente directa, almacenamiento de energía, sistemas de medición, redes inteligentes y la participación de los usuarios finales. En este contexto, el uso de generación distribuida en los puntos de demanda introduce desafíos operativos, especialmente en la protección y diagnóstico de fallas, lo cual requiere de enfoques innovadores para garantizar la confiabilidad del sistema. Modelo inteligente para la ubicación de fallas en líneas de distribución con generación distribuida presenta un análisis detallado de diversas técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la localización de fallas en redes eléctricas. A través de técnicas de optimización inteligentes, se implementan modelos de optimización metaheurística basados en comportamientos poblaciones, como zebra optimization algorithm (ZOA), cuckoo search algorithm (CSA), lightning search algorithm (LSA) y binary gravitational search algorithm (BGSA). A diferencia de las técnicas convencionales, que se enfocan en localizar la longitud de falla, el modelo propuesto identifica segmentos de falla, característica que está asociada al uso de las feeder terminal units (FTU), utilizadas como sistema de medición.

Índice

• Modelo inteligente para la ubicación de fallas en líneas de distribución con generación distribuida
• Título
• Derechos de autor
• Contenido
• Introducción
• 1. Fundamentos teóricos
• 2. Diseño del modelo inteligente
• 3. Software de simulación
• 4. Evaluación del modelo inteligente
• Conclusiones
• Trabajo futuro
• Referencias
• Sobre los autores