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dc.contributor.authorZapata Tapasco, Andrés
dc.contributor.authorMora Flórez, Juan
dc.contributor.authorPérez Londoño, Sandra
dc.date.accessioned2015-05-21T14:50:10Z
dc.date.available2015-05-21T14:50:10Z
dc.date.issued2015-05-21
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10893/8493
dc.description.abstractResumen En este artículo se presenta una metodología híbrida de localización de fallas en sistemas de distribución, a partir de una técnica de regresión basada en el método de los k vecinos más cercanos y una técnica de clasificación en la cual se utilizan múltiples clasificadores básicos en una estrategia denominada ‘Boosting’. En la metodología propuesta, inicialmente el sistema se divide por zonas para entrenar la máquina de clasificación. Después se parametriza y entrena la máquina de regresión basada en knn y la máquina de clasificación. Finalmente, para un dato nuevo, la técnica de regresión permite estimar la distancia a la cual ocurrió la falla, y el método de clasificación permite ubicar la falla en una de las zonas predefinidas, eliminando el problema de múltiple estimación. El localizador propuesto se prueba en el sistema de distribución IEEE 34 nodos, donde presenta un buen desempeño tanto para clasificación (precisión mínima de 95.7 %), como para regresión (error máximo absoluto de 8.05%). Esta propuesta es de fácil implementación, rápida y de bajo costo computacional. Abstract This paper presents a hybrid methodology for fault location in power distribution systems, by using a regression technique based on k nearest neighbors and a classification technique which uses multiple simple classifiers in a Boosting strategy. The proposed methodology first subdivides the power system into zones to train the classification technique. Then the parameters of the regression technique are adjusted and the classification technique is trained. Finally, for an unknown case, the regression technique estimates the fault distance, and the classification technique locates the fault in one of the predefined zones, solving the multiple estimation problem. The IEEE34 node test feeder is used to test the proposed fault locator, where a good performance is obtained either in the classification task (minimal precision of 95.7 %) and the regression task (highest absolute error of 8.05%). The proposed method can be easily implemented in a power system, is fast and has low computational effort.spa
dc.language.isospaspa
dc.subjectBoostingspa
dc.subjectclasificaciónspa
dc.subjectk vecinos más cercanosspa
dc.subjectlocalización de fallasspa
dc.subjectregresiónspa
dc.subjectclassificationspa
dc.subjectk nearest neighborsspa
dc.subjectfault locationspa
dc.subjectregressionspa
dc.titleMetodología híbrida basada en el regresor knn y el clasificador boosting para localizar fallas en sistemas de distribuciónspa
dc.title.alternativeHybrid methodology based on knn regression and boosting classification techniques for locating faults in distribution systemsspa
dc.typeArticlespa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa


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