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Modelo neuro difuso para la extracción de características en fallas eléctricas dentro de líneas de transmisión

MORENO, JULIÁN and CALDERÓN, JHON A. and ZAPATA, GERMÁN (2009) Modelo neuro difuso para la extracción de características en fallas eléctricas dentro de líneas de transmisión. Avances en Sistemas e Informática; Vol. 5, núm. 1 (2008) Avances en Sistemas e Informática; Vol. 5, núm. 1 (2008) 1909-0056 1657-7663 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/arti...

Resumen

El diagnóstico automático de fallas en sistemas eléctricos así como la extracción de sus características son unas tareas complejas, no solo por la cantidad de información involucrada que puede provenir de diversas fuentes como SOE, SCADA y registradores, si no también por la variabilidad presente en las fallas y por la cantidad y complejidad de características que deben analizarse. En este artículo se propone el uso de un modelo que comprende una red neuronal tipo feed forward cuya salida en vez de ser un valor crisp corresponde a valores de pertenencia de conjuntos difusos. Esto para la extracción de características de interés a partir de registros de osciloperturbografía provenientes de registradores de falla. La efectividad es probada para una amplia variedad de casos de entrenamiento y validación, los cuales son obtenidos por medio de un modelo de ATP.

Tipo de documento:Artículo - Article
Información adicional:Derechos de autor reservados
Palabras clave:Sistemas Inteligentes, Diagnóstico Automático de Fallas, Redes Neuronales, Lógica Difusa.
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Avances en Sistemas e Informática
Código ID:15384
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :24 Junio 2014 19:31
Ultima modificación:19 Agosto 2014 02:41
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