Implementación de un sistema de inteligencia artificial para la detección, localización y alerta de fallas de alta impedancia en líneas de distribución eléctrica de la Subestación Libertad provincia de Santa Elena

Abstract

En esta propuesta se diseñó e implemento un sistema embebido con inteligencia artificial (IA) para interpretar eventos de alta impedancia y condiciones normales de corriente en un sistema eléctrico de media tensión. La base de datos para el entrenamiento de las redes neuronales (MPL, CNN) y máquina de soporte vectorial (SVM) se generó en MATLAB/Simulink, simulando condiciones reales con un muestreo de 500 muestras por ciclo, de esta forma se usó un 80% para entrenamiento y un 20% para validación. Esto permitió capturar características detalladas para un aprendizaje eficaz. Las pruebas con datos no vistos durante el entrenamiento y reales de eventos de fallas mediante oscilografías obtenidos de relés de protección, mostraron precisiones del 65% al 95%. En el sistema embebido, el tiempo de procesamiento promedio fue de 16.9ms, destacando la viabilidad de la IA para la detección de fallas eléctricas y en entornos críticos donde la precisión es esencial.