Revista Científica de Ingeniería Energética (Feb 2011)
Sistema de diagnóstico para la estimación de secciones en fallo en sistemas eléctricos de potencia; A Diagnostic Systems to Estimate Faulty Sections in Power Electric Systems
Abstract
El sistema de diagnóstico para la estimación de secciones en fallo (SDESF) para sistemas eléctricos depotencia (SEP) expuesto en el trabajo, usa la información procedente de los relés operados e interruptoresdisparados. Está escrito en Prolog, lenguaje de inteligencia artificial e implementado en una computadorapersonal. La tarea básica de este sistema es entrenar a los despachadores y utilizarlo como una herramientade apoyo a la toma de decisiones del despachador ante situaciones de emergencias complejas con unambiente computacional de usuario amigable. Este sistema ha sido verificado prácticamente por pruebasrealizadas en el SEP del territorio central de Cuba y los resultados preliminares de las pruebas sugieren quepuede ser implementado para el entrenamiento de despachadores. Se ha demostrado la efectividad delsistema para identificar la localización del fallo muy eficientemente, por lo tanto, puede servir como uninstrumento valioso de ayuda para la localización de fallos, y puede ser usado en las universidades comomedio de enseñanza. El sistema en un futuro pudiera ser ampliado para conectarse al sistema Scada(Sircre-2) a tiempo real para la estimación de secciones en fallo on-line. The diagnostic system to estimate faulty sections (DSEFS) in power electric systems (PES) shown in thework it uses the information coming from the relays and breakers operated. It is written in Prolog Language ofartificial Intelligence and implemented in a personal computer. The basic task of this system is to train thedispatchers and to use it like a support tool to the taking of the dispatcher's decisions before situations ofcomplex emergencies with an ambient computacional of friendly user. This system has been verified practicallyby tests carried out in the PES of the central territory of Cuba and the preliminary results of the tests suggestthat it can be implemented for the training of dispatchers. The effectiveness of the system has beendemonstrated to identify the localization of the failure very efficiently, therefore it can be good as a valuableinstrument of help for the localization of shortcomings and it can be used in the universities like half ofteaching. The system can in a future to be enlarged to be connected to the system Scada (Sircre-2) on timereal for the estimate of sections in on-line failure.
