Agrupamiento difuso en el monitoreo térmico de líneas de transporte de energía eléctrica

Abstract

Este trabajo presenta una propuesta para el monitoreo de temperatura en líneas de transporte de energía eléctrica utilizando inteligencia artificial. Con este monitoreo el operador puede conocer el estado real de las líneas y ejecutar tareas de supervisión y control para mejorar confiabilidad, seguridad y calidad del servicio. La metodología propuesta, en la etapa de entrenamiento, tiene sensores y dispositivos con tecnología óptica para hacer registro y almacenamiento de datos de temperatura. Con el histórico de datos se entrena un clasificador difuso, y las clases obtenidas son asociadas por un experto a estados de operación normal o de falla. En la etapa en línea, el clasificador procesa cada nueva muestra asignando un estado de operación, y con esta información el operador puede determinar las acciones a realizar. La metodología es probada sobre un tramo de línea emulada en un laboratorio de alta tensión. 

ABSTRACT

This paper presents a proposal for monitoring temperature in electric power transmission lines by using artificial intelligence. With a temperature monitoring system, the operator can know the current state of the line and carry out control actions to improve reliability, safety and quality of the service. The proposed methodology in the training stage uses optical sensors and devices for recording and storing temperature data. With the historical data, a fuzzy classifier is trained and, the obtained classes are associated with states of normal or failure operation by an expert. In the on line stage, the classifier processes each new sample and assigns an operation state, and then with this information the operator determines the right action on the electric system. The methodology is tested on a section of emulated transmission line in a high voltage laboratory.