Propuesta del programaS-GeMS para el análisis estadístico espacial de fallas en alimentadores soterrados de 13,8 kV; PropodedS-GEMS program for statistical analysis of failure space of 13.8 kV underground feeders
Palabras clave:
programa, análisis estadístico espacial, cantidad de fallas, alimentadores soterrados de 13, 8 kV, program, spatial statistic analysis, faults quantity, 13, 8 kV underground feedersResumen
Actualmente, el sistema soterrado de Ciudad de La Habana, carece de herramientas gráficas de trabajo con las
cuales poder visualizar zonas con alta incidencia de fallas en alimentadores de 13,8 kV y que permitan tomar
decisiones certeras en cuanto a los tramos de alimentadores a reparar o sustituir por su deterioro. En este trabajo se
propone el uso de los programas S-GeMS (Stanford Geostatistical Modeling Software) y Autocad como
herramientas para el análisis estadístico espacial de la cantidad de fallas. Se realiza, en lo fundamental, el estudio
de toda la documentación referente a las aplicaciones del programa S-GeMS y la Base de Datos de la cantidad de
fallas del 2007 al 2009, de los alimentadores de 13,8 kV perteneciente a la Unidad Empresarial Básica (UEB)
Soterrada. Finalmente se muestran, a modo de ejemplo, los resultados obtenidos con su aplicación al determinarse
la dirección preferencial de distribución de la cantidad de fallas.
Nowadays, the Havana City underground system, lacks of graphical working tools which not only allow to visualize
high faults incidence areas in 13,8 kV feeders but also make good decisions in reference to the feeder sections to be
repaired or substituted due to their impairment. The use of S-GeMS (Stanford Geostatistical Modeling Software) and
Autocad programs as tools for the spatial statistic analysis of faults quantity is proposed in this article. The study of
the whole documentation related to the S-GeMS program applications is carried out as well as the Underground
Management Basic Unit (UEB) 13,8 kV feeders faults quantity database from 2007 to 2009. Finally, the results after
determining the faults quantity distribution preferential address with the program application are shown, as an
example.
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