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Identificación y clasificación de fallas eléctricas en un sistema eléctrico de potencia de 13,8 // 220 KV utilizando redes neuronales

dc.contributor.advisorGarrido Arévalo, Víctor (asesor)
dc.contributor.advisorRíos Diaz, Yennifer Yuliana (asesor)
dc.contributor.authorMurcia Yepes, Edwin Stevenspa
dc.contributor.authorMartínez Meza,Pablo Cesarspa
dc.contributor.juryContreras Ortiz, Sonia Helena
dc.contributor.juryMagre Colorado, Luz Alejandra
dc.coverageCartagenaspa
dc.coverage.spatialCartagena
dc.date01/24/2022
dc.date.accessioned2025-06-18T23:07:12Z
dc.date.issued2022spa
dc.description.abstractEn el proceso de transporte y distribución de energía es recurrente la presencia de fallas eléctricas a lo largo del sistema, ocasionando pérdidas de los recursos de la empresa, así como riesgo de accidentalidad en los lugares donde se genere la falla, es por esto que el área de calidad de la energía está en constante investigación, como por ejemplo la clasificación del tipo de fallas ya sean de alta o de baja impedancia, esta última puede llegar a confundirse como un aumento de potencia del sistema siendo así las más investigadas. Para el desarrollo de este trabajo se plantea el uso de redes neuronales artificiales, se obtuvieron resultados aceptables por ser un algoritmo de formato no secuencial sino de autoaprendizaje evitando pasar por alto las fallas eléctricas. Es necesario tener en cuenta el posiblereaprendizaje para evitar así errores de tipo “caja negra”. La simulación del sistema eléctrico de potencia se desarrolla en simulink, a su vez el entrenamiento de red neuronal se llevó acabo con el toolboxspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero Mecatrónico
dc.description.degreenameIngeniero Electricista
dc.description.funderUniversidad Tecnológica de Bolívarspa
dc.format.extent54 páginas. Tablas e imágenes
dc.format.mimetypeApplication/PDFspa
dc.identifier.citationMurcia Yepes, E. , Martínez Meza, P., Garrido Arévalo, V., Rios Diaz, Y. Identificación y Clasificación de Fallas Eléctricas en un Sistema Eléctrico de Potencia de 13,8 // 220 KV utilizando Redes Neuronales. Universidad Tecnológica de Bolívar. 2022spa
dc.identifier.instnameUniversidad Tecnológica de Bolívarspa
dc.identifier.local620.112 M385
dc.identifier.otheralma:57UTB_INST/bibs/99596730305731
dc.identifier.reponameRepositorio UTB
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12585/13876
dc.identifier.urlhttps://utb.alma.exlibrisgroup.com/discovery/delivery/57UTB_INST:57UTB_INST/1231953630005731
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Tecnológica de Bolívar UTBspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.relationalma:57UTB_INST/bibs/collections/8114505180005731
dc.relation.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
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dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.proposalLocalización de fallas eléctricas
dc.subject.proposalSistemas Eléctricos de Potencias
dc.subject.proposalCorrientes eléctricas
dc.subject.proposalCircuitos eléctricos
dc.subject.proposalLocalización de fallas (ingeniería)
dc.subject.proposalRedes neurales (computadores)
dc.titleIdentificación y clasificación de fallas eléctricas en un sistema eléctrico de potencia de 13,8 // 220 KV utilizando redes neuronalesspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dcterms.audienceEstudiantesspa
dspace.entity.typePublication
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