REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

Redes neuronales artificiales, Localización de faltas, Transmisión HVDC, VSC-HVDC, Artificial Neural Networks, Fault Location, HVDC Transmission, ANN, RNA

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

Actualmente, las aplicaciones en los sistemas de corriente continua en alta tensión (HVDC) con convertidores en fuente de tensión (VSC) es una buena alternativa a los sistemas de CA tradicionales, especialmente en aplicaciones de energía eólica marina. Los sistemas de transmisión VSC-HVDC resultan más eficientes económicamente que la solución convencional basada en líneas de CA debido a los aumentos de potencia nominal y distancia hasta la costa. La localización de una falta en una línea submarina DC debe ser rápida y precisa debido al elevado coste de las reparaciones, así como el coste de operación (energía no suministrada). Este documento propone una metodología basada en la localización de faltas usando redes neuronales artificiales para el sistema VSC-HVDC. La metodología emplea los valores instantáneos de las magnitudes eléctricas (tensión e intensidad) en uno de los terminales VSC, eliminando así el problema de sincronización. La metodología ha sido probada y demostrada usando un sistema de prueba VSC-HVDC, y los buenos resultados obtenidos demuestran la eficacia de la metodología desarrollada.

Palabras clave: Redes neuronales artificiales, Localización de faltas, Transmisión HVDC, VSC-HVDC