Desarrollo de una metodología para detectar zonas afectadas por fallas en un sistema de distribución de energía de media tensión aplicando el algoritmo K-Means y técnicas de análisis de datos

Abstract

La mayor causa de las interrupciones del servicio de energía se genera en las redes de distribución de energía. Las fallas asociadas requieren de reparaciones antes de restablecer el servicio, lo cual exige de su localización rápida y precisa, puesto que este proceso influye en la duración y frecuencia de las interrupciones. Muchas empresas solo realizan estudios de la calidad del servicio de energía a través de la medición del Indicador de Frecuencia Equivalente de las Interrupciones del Servicio (FES) y el Indicador de Duración Equivalente de las Interrupciones del Servicio (DES), debido a que no se encuentran en la capacidad de invertir tiempo y dinero en estrategias que posibiliten mejorar la confiabilidad del sistema, lo cual no disminuye la incidencia de estos eventos. En este trabajo se planteó una metodología para determinar la ubicación de fallas en sistemas de distribución de energía de media tensión, extrayendo las medidas de voltaje y corriente de fallas de una base de datos generada a partir de la simulación de un sistema de distribución. Se utilizó el algoritmo de agrupamiento K-Means para la creación de grupos a partir de sus características y relaciones de homogeneidad y la técnica de mezclas de distribución para obtener los modelos de mezclas y clasificar los datos de las fallas, con el fin de obtener la ubicación más probable. Como resultado se obtuvo una herramienta que posibilita la detección de fallas de una forma eficiente, y sirve de soporte para procesos de planificación y ejecución de planes de acción, facilitando la toma de medidas correctivas relacionadas con la continuidad del servicio y disminuyendo el tiempo de restauración del sistema por parte de las empresas de servicios públicos.