DCM-RED

This project has been funded by the Ministry of Education and Science of the Spanish Government (project ref. DPI2006-09370). The aim is to improve power quality monitoring methods to assist the diagnostic of disturbances gathered by power quality monitors with emphasis in those produced by fault occurring in the distribution network. A combination of data driven methods and models based approaches is proposed to assist fault location in Distribution Networks. Case based reasoning (CBR) strategy is proposed to diagnose electric faults based on the association between events gathered by power quality monitors and incidents reported in the network control center. Network models are used in the fault location step to estimate the distance to the fault. The project has been developed in collaboration with ENDESA DISTRIBUCIÓN.

Proyecto financiado por el Mininsterio de Educación y Ciencia del Gobierno Español (Ref. DPI2006-09370). El objetivo es mejorar los actuales métodos de monitorización de calidad de la energía para el diagnóstico de perturbaciones registradas por equipos de monitorización de calidad instalados en subestaciones de distribución. Se propone la combinación de métodos de minería de datos con los modelos de la red para mejorar el diagnóstico de perturbaciones y localización de faltas. En particular el modelo de la red se usa para la estimación del punto de falta dentro de la red de distribución. El proyecto ha contado con el soporte y colaboración de ENDESA DISTRIBUCIÓN.

Entorno para el diagnóstico basado en casos

Se ha desarrollado un entorno para el diagnóstico de huecos de tensión basado en las formas de onda de estos. El entorno combina la reducción de dimensionalidad del Análisis por Componentes Principales (PCA) con una estrategia de inferencia basada en la reutilización de casos o observaciones (Razonamiento Basado en Casos) para el diagnóstico de dichos huecos.

Actualmente la aplicación se ha testeado con el propósito de discriminar el origen de dichos registros (sistema de transporte o sistema de distribución). Para este propósito el grado de acierto del método propuesto es bastante elevado (más del 90%). En la figura se representa la base de casos proyectada sobre las tres primeras componentes principales.

El prototipo se ha desarrollado en Matlab y se visualiza en la siguiente figura. En la parte derecha se representa mediante puntos (en el espacio de componentes principales) las perturbaciones y los vecinos más cercanos recuperados (marcados con un cuadrado a su alrededor).

En la figura siguiente pueden verse las formas de onda (tensiones y corrientes) correspondientes al caso a diagnosticar y resaltados en cuadrados los vecinos más próximos recuperados.

La misma metodología se va aplicar para el diagnóstico completo de las perturbaciones a partir de su caracterización a partir de los atributos obtenidos en el apartado previo. Para ello se ha completado el análisis de los atributos extraíbles de una perturbación obtenidos en relación a parámetros útiles para el diagnóstico completo de la perturbación (distancia al punto de falta, severidad, tipología de las cargas, etc.). Se pretende completar la metodología anterior con técnicas de clustering para identificar ‘clases’ de huecos o perturbaciones comunes y diferenciarlas de esas que son poco habituales y cuyo interés puede ser mayor para el análisis de problemáticas de nueva aparición en la red (novelty detection).

Estimación de la distancia de faltas

A modo de ejemplo y para ilustrar la funcionalidad de la aplicación, a continuación se muestran dos ejemplos de localización a partir de huecos de tensión afectados por diferente grado de distorsión y donde se visualiza el efecto de mejora que introduce el tratamiento de la onda previo a la localización.

• Ejemplo 1: La fig. 4 muestra la localización de la falta sobre la linia “Bruguera”, para una perturbación registrada en el transformador TR2. El resultado de la localización es excelente con un error del 1,41% sobre una distancia de 12,17km (punto exacto de localización de la falta). Estas baja tasas de error se consiguen cunado la onda de tensión está poco distorsionada (THD inferior al 0,4%).

• Ejemplo 2: La fig. 5 muestra la localización de la falta sobre la linia “Molino”, para una perturbación registrada en el transformador TR4. Se observa en la gráfica de la derecha (figuras centrales) que la distorsión durante la falta era cercana al 100%. Esto es debido a los picos que aparecen en la onda (figuras superiores) debido a la aparición de arco en la falta y la proximidad de la falta a la subestación. Se consigue reducir dicha distorsión hasta un 0,2% mejorando la localización. En este caso se obtiene un error en la estimación del 9,72% sobre una falta a 2,7 km de la subestación.

Revistas indexadas

A. Khosravi, J. Meléndez, J. Colomer, Sags Classification of Sags Gathered in Distribution Substations Based on Multiway Principal Component Analysis, Electric Power Systems Research, Elsevier, Vol 19, pp: 144-151, 2009.
DOI: 10.1016/j.epsr.2008.05.014.
http://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2008.05.014 (Impact Factor JCR 2007:0.446)

JJ. Mora, J. Meléndez, G. Carrillo, Comparison of impedance based fault location methods for power distribution systems, Electric Power Systems Research, 2007.
DOI: 10.1016/j.epsr.2007.05.010

David Llanos, Marcel Staroswiecki, Joan Colomer, Joaquim Meléndez, Transmission Delays in Residual Computation, IET Control Theory & Applications (IEE Proc. Control Theory & Applications), vol 1 (5), pp:1471-1476, 2007.
http://ieeexplore.ieee.org/iel5/4079545/4293122/04293154.pdf

Libros y capítulos de libros

A. Khosravi, J. Meléndez, J. Colomer, J. Sánchez, Multiway Principal Component Analysis (MPCA) for Upstream/Downstream Classification of Voltage Sags Gathered in Distribution Substations, Advances of Computational Intelligence in Industrial Systems. /Serie Studies in Computational Intelligence. Editors: Ying LIU, Aixin SUN, Han Tong LOH, Wen Feng LU, Ee-Peng LIM, Springer-Verlag, Heidelberg, Vol 116, pp: 297-312, 2008
http://www.springer.com/engineering/book/978-3-540-78296-4?detailsPage=toc
DOI: 10.1007/978-3-540-78297-1_14)

A. Khosravi, J. Meléndez, J. Colomer, Classification of Voltage Sags Based on MPCA Models, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol 4477/2007, pp: 362-369, 2007
http://www.springerlink.com/content/d14012qm20g1695p/fulltext.pdf

Abbas Khosravi, Toni Martinez, Joaquim Meléndez, Joan Colomer and Jorge Sanchez., Integrating a feature selection algorithm for classification of voltage sags originated in transmission and distribution networks, Artificial Intelligence Research and Development Edited by Cecilio Angulo, Lluís Godo, IOS Press, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol 163, pp: 376-383, 2007
http://www.booksonline.iospress.nl/Content/View.aspx?piid=7638

Ponencias en Congresos

J. Meléndez, X. Berjaga, S. Herraiz, V. Barrera, J.Sánchez and M. Castro., Classification of sags according to their origin based on the waveform similarity, Transmission And Distribution Conference And Exposition – 2008 IEEE PES T&D Latin America, Bogotá (Colombia).
ISBN: 978-1-4244-2217-3.
Digital Object Identifier: 10.1109/TDC-LA.2008.4641819.
http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=4641819
13-15 Agosto, 2008 (Indexado en ISI Web of Knowledge).

V. Barrera Núñez, J. Meléndez Frigola, S. Herraiz Jaramillo, J. Sánchez Losada, Unusual Voltage Sag Event Detection in Power Systems, Transmission And Distribution Conference And Exposition – 2008 IEEE PES T&D Latin America, Bogotá (Colombia).
ISBN: 978-1-4244-2217-3.
DOI: 10.1109/TDC-LA.2008.4641821.
http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?isnumber=4641687&arnumber=4641821&count=190&index=133
13-15 Agosto, 2008 (Indexado en ISI Web of Knowledge)

V. Barrera Núñez, J. Meléndez Frigola, S. Herraiz Jaramillo, A Survey on Voltage Sag Events in Power Systems, Transmission And Distribution Conference And Exposition – 2008 IEEE PES T&D Latin America, Bogotá (Colombia).
DOI: 10.1109/TDC-LA.2008.4641774
ISBN: 978-1-4244-2217-3.
http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?isnumber=4641687∓arnumber=4641774&count=190&index=86
13-15 Agosto, 2008 (Indexado en ISI Web of Knowledge).

V. Barrera Núñez, X. Berjaga Moliner, J. Meléndez Frigola, S. Herraiz Jaramillo, J. Sánchez, M. Castro, Two New Methods for Voltage Sag Source Location, ICHQP 2008 – 13th International Conference on Harmonics & Quality of Power, Wolongong (Australia).
DOI: 10.1109/ICHQP.2008.4668849
http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=4668849&isnumber=4668740
28 Septiembre – 1 Octubre, 2008 (Indexado en ISI Web of Knowledge y CORE).

A. Khosravi, J. Meléndez, M. Zapateiro, J. Colomer, Classification of Voltage Sags based on Multiway Principal Component Analysis and Case Based Reasoning, IFAC’08 (IFAC World Congress), Seúl (Corea).
http://www.nt.ntnu.no/users/skoge/prost/proceedings/ifac2008/data/papers/3058.pdf
6-11 Julio, 2008 (indexado en CORE).

Víctor Barrera, Beatriz López, Joaquim Meléndez, Jorge Sánchez, Voltage Sag Source Location From Extracted Rules Using Subgroup Discovery.CCIA 2008 (Congrés internacional de l’Associació Catalana de IA), Sant Martí d’Empúries (España).
DOI: 10.3233/978-1-58603-925-7-225.
ISBN 978-1-58603-925-7.
http://www.booksonline.iospress.nl/Content/View.aspx?piid=10632
Octubre 2008.

V. Barrera-Núñez, J. Meléndez-Frigola, S. Herraiz-Jaramillo., A survey on voltage dip events in power systems, ICREPQ 08 (Intenational Conference on Renewable Energies and Power Quality), Santander (España).
http://www.icrepq.com/icrepq-08/274-barrera.pdf
12-14 Marzo 2008.

S. Herraiz, J. Meléndez, J. Sánchez, Influence of capacitances on the impedance-based methods for SLG fault location in distribution networks, ICREPQ 08 (Intenational Conference on Renewable Energies and Power Quality), Santander (España)).
http://www.icrepq.com/icrepq-08/308-herraiz.pdf
12-14 Marzo 2008.

J. Meléndez, X. Berjaga, S. Herraiz, J. Sánchez, M. Castro, Classification of voltage sags base on k-NN in the principal component space, ICREPQ 08 (Intenational Conference on Renewable Energies and Power Quality), Santander (España).
http://www.icrepq.com/icrepq-08/417_melendez.pdf
12-14 Marzo 2008

Joaquim Meléndez, Mineria de datos para la supervisión. Aplicación a sistemas eléctricos, CONEIMERA 2006, Huancayo (Perú).
2-7 Octubre 2006.

Juan Jose Mora, Joaquim Meléndez, Gilberto Carrillo, Fault Location in Power Distribution Systems Based on Signal Descriptors, Interanational Conference on Harmonics an quality of Power (ICHQP’06), Lisboa (Portugal).
Octubre 2006.

S. Herraiz , J. Meléndez, G. Ribugent, J. Sánchez, E. Brunet, Data structure based in n-ary trees for fault location in distribution networks, International Conference on Harmonics an quality of Power (ICHQP’06), Lisboa (Portugal).
Octubre 2006.

B. López, D. Busquets, J. Meléndez, J. Colomer, eXiT Group: multiagent resource allocataion and optimization, CAEPIA. Workshop on Planning, Scheduling and Constraint Satisfaction, Salamanca (España).
2007.

A. Khosravi, J. Meléndez, J. Colomer, Classification of Voltage Sags Based on MPCA Models, Third Iberian Conference, IbPRIA 2007, Girona (España).
ISSN: 0302-9743 (Print) 1611-3349 (Online) ISBN: 978-3-540-72846-7.
6-8 Junio 2007.
http://www.springerlink.com/content/d14012qm20g1695p/fulltext.pdf

S. Herraiz, J. Meléndez, G. Ribugent, M. Castro, J. Sanchez, Application for Fault Location in Electrical Power Distribution Systems., 9th International Conference on Electrical Power Quality and Utilisation (EPQU’07), Barcelona (España).
Octubre 2007.

A. Khosravi, J. Meléndez, J. Colomer, J. Sánchez, A Hybrid Method for Sag Source Location in Power Network, 9th International Conference on Electrical Power Quality and Utilisation (EPQU’07), Barcelona (España).
Octubre 2007.

D. Macaya, J. Meléndez, J. Sánchez, M. Castro, Visual Management of Sags and Incidents Gathered in Distribution Substations for Power Quality Management, 9th International Conference on Electrical Power Quality and Utilisation (EPQU’07), Barcelona (España).
Octubre 2007.

D. Bayona, J. Meléndez, G. Olguin, Analysis of Common Cause Failure in Redundant Control Systems Using Fault Trees, Artificial Intelligence Research and Development Edited by Cecilio Angulo, Lluís Godo; IOS Press, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications; Amsterdam (Holanda); 2007
ISBN: 978-1-58603-798-7 (http://www.booksonline.iospress.nl/Content/View.aspx?piid=7638).