Jhon Calderón, Germán Darío Zapata Madrigal, Demetrio Arturo Ovalle Carranza
La detección y clasificación de las fallas en líneas de transmisión es de vital importancia. En un sistema eléctrico de potencia se presenta una gran diversidad de fallas que van desde fallas de baja impedancia (LIFs) a fallas de alta impedancia (HIFs). Estas últimas revisten una especial dificultad par a ser detectadas por los relés de distancia convencionales y cuando no son detectadas se suelen presentar consecuencias desastrosas par a el sistema. De lo anterior se desprende entonces, que aun cuando las HIFs son menos comunes que las LIFs, resulta fundamental garantizar que cualquier dispositivo de protección sea capaz de detectar satisfactoriamente ambos tipos de fallas.
En este artículo se presenta un algoritmo par a la detección y clasificación de fallas par a ambos tipos de fallas LIFs y HIFs usando ANFIS (Adaptive Networ kbased Fuzzy Infer ence System). Las entr adas al ANFIS se basan solamente en los valor es RMS (RootMeanSquar e) de las tres corrientes de fase y la corriente de secuencia cero. Los resultados muestran que un modelo ANFIS puede de manera precisa detectar y clasificar fallas incluyendo (LIFs y HIFs) dentro de un tiempo de medio ciclo.
The detection and classification of faults in electric tr ansmission lines is an essential task to be performed. Within an electric power system a diversity of faults which come from low impedance faults (LIFs) to high impedance faults (HIFs) ar e exhibited. Last faults ar e mor e difficult to be detected due to the use of conventional distance r elays. In addition, when they ar e not detected irr eversible consequences ar e pr esented into the system. From above, it is inferr ed that taking into account that HIFs ar e less fr equent than LIFs it appears essential to guar anty that any protection device must be able to satisfactorily detect both kind of electric faults. The aim of this paper is to pr esent an algorithm to detect and classify both kind of faults LIFs and HIFs using ANFIS (Adaptive Networkbased Fuzzy Infer ence System). The inputs for ANFIS ar e based on RMS (RootMeanSquar e) values from 3phase and zerosequence curr ent. The obtained r esults show that an ANFIS model can detect and classify faults in a pr ecise way including (LIFs y HIFs) in between a half cycle time.
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