Resumen de Analysis of the input data processing for fault location in power distribution systems

Walter Julián Gil González, Juan José Mora Flórez, Sandra Milena Pérez Londoño

• español

  En este artículo se presenta una comparación de cinco métodos de normalización de datos para un método de clasificación basado en la máquina de soporte vectorial (SVM), con el objetivo de de­terminar cuál es la influencia de estos métodos en la precisión y el esfuerzo computacional del loca­lizador de fallas en sistemas de distribución. La metodología propuesta se prueba en un sistema de distribución estándar de 34 nodos de la IEEE, el cual se subdivide en 11 zonas, de donde se ob­tiene una base de datos de 6442 registros de falla monofásica a diferentes condiciones de carga. La comparación de estos métodos de normalización muestra que el método Min-Max presentó un me­jor rendimiento en tiempo computacional y pre­cisión promedio del localizador de fallas, en los casos estudiados.

• English

  Aimed to determine the effect of data normal­ization on the accuracy and the computational effort of a fault locator based on support vector machines (SVM), a comparison of five different data preprocessing strategies are analyzed in this paper. The proposed methodology is tested on an IEEE 34-bus test feeder, which is subdivided in eleven zones, by using a database of 6442 single-phase to ground faults obtained under dif­ferent load conditions. Considering the testing scenarios, the comparison of the proposed pre­processing methods shows that Min-Max meth­od has the best performance mainly considering computational effort and average accuracy on the fault locator.