Solución del problema de estimación de estado de depresiones de voltaje aplicando redes neuronales

Abstract

In this paper a methodology to solve the problem formulation state estimation of voltage depressions quickly and efficiently develops. For this artificial intelligence techniques, more precisely neural networks are used; different methods of design and construction of networks are tested using Matlab programming language, being reflected only the most suitable for the conditions of the problem to solve. To find a suitable solution, a feed-forward network is used, so called because all the connections going from one layer to the next, there are no cycles or interconnections between neurons in the same layer. The network was built with different parameters, various tests were conducted and in some cases results not meeting any of the desired characteristics, in some other very close results were obtained desired but with very large performance were obtained, until finally results were obtained with good characteristics both in execution speed and accuracy in results, thus it is considered that the proposed methodology is suitable for solving the problem posed.

En el presente trabajo se desarrolla una metodología que permita resolver la formulación del problema de estimación de estado de depresiones de voltaje de manera rápida y eficiente. Para ello se utilizan técnicas de inteligencia artificial, más precisamente redes neuronales; se prueban diferentes métodos de diseño y construcción de las redes, utilizando el lenguaje de programación Matlab®, quedando plasmado solamente el más adecuado para las condiciones del problema a resolver. Para encontrar una solución adecuada se utilizó una red tipo feed-forward, llamada así, porque todas las conexiones de esta van de una capa a la siguiente, no existen ciclos ni interconexiones entre neuronas de una misma capa. La red fue construida con diferentes parámetros, se realizaron distintas pruebas y en algunos casos se obtuvieron resultados que no cumplen con ninguna de las características deseadas, en algunos otros se obtuvieron resultados muy cercanos a lo deseado pero con tiempos de ejecución muy grandes, hasta que finalmente se obtuvieron resultados con buenas características tanto en la velocidad de ejecución como en la precisión de resultados, por lo cual se considera que la metodología propuesta es adecuada para resolver el problema planteado.