Evaluating a k-nearest neighbours-based classifier for locating faulty areas in power systems

Evaluación del clasificador basado en los k vecinos más cercanos para la localización de la zona en falla en los sistemas de potencia

This paper reports a strategy for identifying and locating faults in a power distribution system. The strategy was based on the K nearest neighbours technique. This technique simply helps to estimate a distance from the features used for describing a particular fault being classified to the faults presented during the training stage. If new data is presented to the proposed fault locator, it is classified according to the nearest example recovered. A characterisation of the voltage and current measurements obtained at one single line end is also presented in this document for assigning the area in the case of a fault in a power system. The proposed strategy was tested in a real power distribution system, average 93% confidence indexes being obtained which gives a good indicator of the proposal’s high performance. The results showed how a fault could be located by using features obtained from voltage and current, improving utility response and thereby improving system continuity indexes in power distribution systems.

En este artículo se presenta una estrategia de identificación del tipo de falla y localización de la misma, en un sistema de distribución de energía eléctrica. La estrategia se basa en una técnica muy sencilla, conocida como los k vecinos más cercanos, la cual simplemente estima una distancia entre las características que describen el dato a clasificar y los datos presentados en la etapa de entrenamiento del algoritmo. Cuando un nuevo dato se presenta al algoritmo propuesto, se clasifica con el mismo tipo del ejemplo que se determine como el más cercano. Para la asignación de la zona ante una falla en el sistema de potencia, se presenta en este documento una caracterización de las señales de tensión y de corriente, medidas en la cabecera del circuito, que sirven de entrada al algoritmo. Como salida se tiene la zona donde se localiza la falla. La estrategia de clasificación se probó en un sistema de distribución real y como resultado se obtuvieron promedios de 93% como índice de confianza en el local, lo que muestra el alto desempeño de la aplicación propuesta. Los resultados de la investigación señalan cómo utilizando características obtenidas del fundamental de tensión y corriente se puede localizar la zona en falla con alto desempeño, contribuyendo así a localizar rápidamente la falla, brindar atención oportuna y como consecuencia mejorar los índices de continuidad del suministro de energía eléctrica en los sistemas de distribución.