> REVISTA RIEMAT JULIO – DICIEMBRE 2017. VOLUMEN 2. NÚMERO 2. ART. 5<
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Abstract— In the presented work, an analysis of the use of
artificial intelligence is proposed, as a way to solve the problems
that arise in the daily work of electrical networks. By
implementing the distributed generation with contributions from
generating elements with the incorporation of renewable energy
sources in them, as well as connection of consumer elements in
different points of the network, conflicts are established regarding
the transmission of electrical energy in the different scenarios. It
is therefore essential to manage the direction in which energy is
transmitted in the network, as well as the organized connection
and disconnection of each of the elements, the creation of
intelligent decision-making elements, to what is called Intelligent
Electrical Network (Smart Grids). For the decision making it is
proposed to use artificial intelligence techniques, and according to
the experience in the work of transmission lines it has been selected
to work with the topology of radial-based neural networks to
undertake the different tasks regarding the intelligent decision.
Index Terms— electrical networks, smart grids, distributed
generation, transmission line, renewable energy
I. I
NTRODUCCIÓN
En la actualidad es común escuchar y presenciar los avances
tecnológicos en las edificaciones, ya sea en los sistemas de
infraestructura como en el diseño eléctrico, esto se debe a la
incorporación de sistemas inteligentes que pasan a ser el factor
de mayor importancia en cualquier edificación moderna. En [1],
se expone un trabajo sobre el Presente y Futuro de los Sistemas
Eléctricos en el cual realiza un análisis de lo que son las redes
eléctricas inteligentes y una proyección a corto y mediano plazo
de sus avances en cuestiones tecnológicas y de integración,
permitiendo conocer los avances tecnológicos que han tenido
las redes eléctricas inteligentes “Smart Grid” desde su
implementación. Pero no todo es tan facil para la obtención de
un sistema inteligente, según [2] ya que en su trabajo,
Evolución de las Redes Eléctricas Hacia Smart Grid en Países
de la Región Andina, realiza un análisis de la problemática que
se presenta en la configuración de los sistemas eléctricos de
potencia actual y los requerimientos necesarios para la
implementación de una Smart Grid.
La Inteligencia Artificial (IA) es una de las técnicas para la
obtención de un sistema inteligente, en el cual resulta más
interesante a medida que aumenta la tecnología y los
requerimientos de la sociedad. Por tal razón son muchas las
técnicas y herramientas utilizadas en la IA, tal es el caso de [6],
donde se estudian aplicaciones de las herramientas de la IA
como lo son las Redes Neuronales Artificiales (RNA); además
[7]; corrobora el extenso campo de utilizacion de la IA en su
trabajo investigativo, en el cual determina las amplias
aplicaciones de las RNA. En este sentido en el trabajo
presentado se plantea el empleo dentro del campo de las
herramientas de las redes neuronales, las conocidas redes de
base radial que brindan la oportunidad de dar un tratamiento
robusto a los problemas inherentes a las líneas de transmission
eléctricas.
II.
DESARROLLO
En el enfoque de este método se utiliza un modelo de
funcionamiento normal para detectar la desviación de esa
condición, y a través de un módulo de decisión elaborar una
señal de diagnóstico. Para esta tarea se utiliza un esquema que
responda ante varias señales de entrada provenientes de la red
como se muestra en la figura 1.
Fig. 1 El Enfoque Basado en Modelos.
El bloque de Adquisición de Datos está formado por el
módulo de medición y registro de las variables que determinan
el funcionamiento del sistema bajo diagnóstico. En el caso de
la red eléctrica las variables son la corriente, el voltaje, el factor
de potencia y la impedancia, entre otras. Se le denomina y[k] al
vector de las variables dependientes o de salida del sistema, que
contienen las desviaciones respecto al funcionamiento normal.
Enfoque del empleo de las redes neuronales de
base radial en las redes eléctricas inteligentes en la
UTM.
Ney Balderramo Velez, Lenin Cuenca Alava, Yolanda Llosas Albuerne, Julio Cesar Mera Maciás,
Universidad Técnica de Manabí,