Sistema de diagnóstico para la estimación de secciones en fallo en sistemas eléctricos de potencia; A Diagnostic Systems to Estimate Faulty Sections in Power Electric Systems

Marta Bravo de las Casas, Humberto Machado Fernández, Zenaida García Valdivia, Alain Álvarez Chávez, Isis Bonet Cruz, Norma E Cabrera González

Resumen


El sistema de diagnóstico para la estimación de secciones en fallo (SDESF) para sistemas eléctricos de
potencia (SEP) expuesto en el trabajo, usa la información procedente de los relés operados e interruptores
disparados. Está escrito en Prolog, lenguaje de inteligencia artificial e implementado en una computadora
personal. La tarea básica de este sistema es entrenar a los despachadores y utilizarlo como una herramienta
de apoyo a la toma de decisiones del despachador ante situaciones de emergencias complejas con un
ambiente computacional de usuario amigable. Este sistema ha sido verificado prácticamente por pruebas
realizadas en el SEP del territorio central de Cuba y los resultados preliminares de las pruebas sugieren que
puede ser implementado para el entrenamiento de despachadores. Se ha demostrado la efectividad del
sistema para identificar la localización del fallo muy eficientemente, por lo tanto, puede servir como un
instrumento valioso de ayuda para la localización de fallos, y puede ser usado en las universidades como
medio de enseñanza. El sistema en un futuro pudiera ser ampliado para conectarse al sistema Scada
(Sircre-2) a tiempo real para la estimación de secciones en fallo on-line.

 

 

The diagnostic system to estimate faulty sections (DSEFS) in power electric systems (PES) shown in the
work it uses the information coming from the relays and breakers operated. It is written in Prolog Language of
artificial Intelligence and implemented in a personal computer. The basic task of this system is to train the
dispatchers and to use it like a support tool to the taking of the dispatcher's decisions before situations of
complex emergencies with an ambient computacional of friendly user. This system has been verified practically
by tests carried out in the PES of the central territory of Cuba and the preliminary results of the tests suggest
that  it  can  be  implemented  for  the  training  of  dispatchers.  The  effectiveness  of  the  system  has  been
demonstrated to identify the localization of the failure very efficiently, therefore it can be good as a valuable
instrument of help for the localization of shortcomings and it can be used in the universities like half of
teaching. The system can in a future to be enlarged to be connected to the system Scada (Sircre-2) on time
real for the estimate of sections in on-line failure.


Palabras clave


Sistemas expertos; inteligencia artificial; protecciones eléctricas; localización de fallas; Expert systems; artificial intelligence; electric protection; failure localization

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