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dc.contributor.authorMorales España, German Andreses-ES
dc.contributor.authorBarrera Cárdenas, Renees-ES
dc.contributor.authorVargas Torres, Hermann Raúles-ES
dc.date.accessioned2016-05-23T03:06:31Z-
dc.date.available2016-05-23T03:06:31Z-
dc.date.issued2009-03-01es_ES
dc.identifier.issn0120-6230es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/7708-
dc.descriptionArtículos en revistases_ES
dc.description.abstractEste artículo presenta una nueva metodología para localizar fallas en sistemas de distribución por medio de una técnica de inteligencia artificial - Máquinas de Soporte Vectorial - (SVM). El método de localización de la falla se basa en la división del sistema eléctrico en zonas, acotando cada vez más la región donde ésta se encuentra. La ventaja sobre los métodos clásicos de distancia consiste en una única estimación del sitio de falla para sistemas ramificados. Un ejemplo de aplicación con el modelo de un sistema real muestra que la metodología propuesta es altamente efectiva para resolver el problema, donde se consideran variaciones de carga de ±40 de la carga nominal.es-ES
dc.description.abstracten-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightses_ES
dc.rights.uries_ES
dc.sourceRevista: Revista Facultad de Ingeniería, Periodo: 1, Volumen: online, Número: , Página inicial: 187, Página final: 196es_ES
dc.subject.otherInstituto de Investigación Tecnológica (IIT)es_ES
dc.titleUbicación Única de fallas en sistemas de distribución por medio de zonas con svmes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordsDescriptores, inteligencia artificial, localización de fallas, múltiple estimación, sistemas de distribución, SVM, zonases-ES
dc.keywordsen-GB
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