Una nueva metodología para la administración de alarmas masivas en sistemas de potencia utilizando técnicas de inteligencia artificial y minería de datos
- Autores: Omar Olmedo Aizpurua Pino
- Directores de la Tesis: Ramón Galán López (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2010
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Agustín Jiménez Avelló (presid.), Maximo López Toledo (secret.), Juan María Pérez Oria (voc.), Aranzazu Berbey Alvarez (voc.)
- Materias:
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- Resumen
El tratamiento de la avalancha de alarmas es un problema que enfrenta gran parte de los centros de control y despacho de energía eléctrica. La complejidad de los sistemas de generación, transmisión y distribución de energía hacen del manejo de las alarmas un problema complicado. La respuesta a la gestión de alarmas se ha hecho más compleja aún debido al uso de aplicaciones de software que en lugar de ayudar a los usuarios, los llenan de información excesiva, de alarmas sobre las cuales no hay que ejercer ningún tipo de acción, o bien, los saturan con información que humanamente el operador no puede manejar eficientemente. El uso de sistemas expertos, redes neuronales, programación con lenguajes de alto nivel (C++, Java, entre otros), redes bayesianas, teoría de decisiones y algoritmos híbridos como los neuro-borrosos, son algunos de las soluciones propuestas, sin embargo la problemática persiste, debido a que no se toman en cuenta todos los dominios del problema.
Este trabajo de investigación presenta una nueva metodología para la gestión de alarmas masivas en los centros de control y despacho de energía eléctrica y la línea de investigación principal está basada en el uso de técnicas de Inteligencia Artificial y Minería de Datos. El objetivo ulterior se fundamenta en encontrar la causa raíz de la avalancha de alarmas y determinar los elementos y efectos asociados.
