Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Desarrollo de una Herramienta Software para la Detección y Ubicación de Fallas en un Sistema Eléctrico de Potencia usando el módulo DPL de DIgSILENT PowerFactory

Development of a Software Tool for Detection and Location of Faults on a Power Electrical System using the DPL module DIgSILENT PowerFactory



Abrir | Descargar


Sección
SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA

Cómo citar
Desarrollo de una Herramienta Software para la Detección y Ubicación de Fallas en un Sistema Eléctrico de Potencia usando el módulo DPL de DIgSILENT PowerFactory. (2018). Revista Técnica "energía", 14(1), PP. 17-25. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v14.n1.2018.92

Dimensions
PlumX

Cómo citar

Desarrollo de una Herramienta Software para la Detección y Ubicación de Fallas en un Sistema Eléctrico de Potencia usando el módulo DPL de DIgSILENT PowerFactory. (2018). Revista Técnica "energía", 14(1), PP. 17-25. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v14.n1.2018.92

Descargar cita

Licencia
Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.


Artículos similares

1-10 de 471

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.

La aplicación de la tecnología fasorial ofrece nuevas posibilidades para la supervisión, protección, análisis y control de Sistemas Eléctricos de Potencia (SEP). En este proyecto se implementa un algoritmo para la localización de fallas usando datos fasoriales, el cual permitiría mejorar los métodos tradicionales. El algoritmo implementado distingue las respuestas de varios modelos linealizados frente a las mediciones fasoriales ante un transitorio en el SEP. En base a esto, un detector de Máxima Probabilidad A-posteriori (MAP) es implementado, el cual se basa en la inferencia estadística de varias hipótesis que determinan la probabilidad de ocurrencia de falla. El algoritmo se implementa en el módulo DPL del software PowerFactory de DIgSILENT y se realizan distintas pruebas que demuestran la capacidad de la herramienta de software de escoger la hipótesis más probable entre una lista de posibles hipótesis. El trabajo presentado es enteramente realizado en el campo de la simulación, y se emulan datos que se obtendrían de PMUs.


Visitas del artículo 1099 | Visitas PDF 440


Descargas

Los datos de descarga todavía no están disponibles.
Sistema OJS 3.4.0.9