Localización de Fallas en Sistemas HVDC Utilizando Perceptrón Multicapa y Transformación de Paquetes Wavelet

Un Enfoque Sostenible para la Integración de Energías Renovables

Resumen

Objetivo: El estudio tiene como objetivo desarrollar y evaluar un modelo basado en redes neuronales, específicamente el Perceptrón Multicapa (MLP) combinado con la Transformada de Paquetes de Wavelets (TPW), para mejorar la localización de fallas en sistemas de transmisión de energía de corriente continua de alta tensión (HVDC), contribuyendo a la sostenibilidad ambiental al aumentar la eficiencia y confiabilidad de estos sistemas.

Metodología: La investigación utiliza datos de corriente medidos en la línea HVDC como entradas para entrenar el modelo MLP, evaluando su desempeño mediante métricas como el Error Absoluto Medio (MAE) y el Error Cuadrático Medio (MSE). El estudio simula diferentes condiciones operativas para probar la eficacia del modelo.

Originalidad/relevancia: El trabajo aborda la brecha teórica relacionada con la necesidad de técnicas más eficientes y precisas para la localización de fallas en sistemas HVDC, destacando la relevancia académica y práctica de soluciones que minimicen el tiempo de respuesta y maximicen la eficiencia energética, contribuyendo a la reducción del impacto ambiental.

Resultados: El modelo propuesto demuestra una alta precisión en la localización de fallas, reduciendo significativamente los errores de estimación y, eventualmente, el tiempo de inactividad de la línea de transmisión.

Contribuciones teóricas/metodológicas: El estudio contribuye con un enfoque innovador que combina MLP y TPW, ofreciendo un método robusto para la localización de fallas en sistemas HVDC, con aplicaciones potenciales en otros sistemas de transmisión de energía.

Contribuciones sociales y ambientales: La investigación refuerza los beneficios ambientales de las líneas HVDC, como la eficiencia energética y el menor impacto ambiental, al proponer una solución que reduce el tiempo de inactividad y aumenta la confiabilidad del sistema, promoviendo la sostenibilidad en la transmisión de energía.