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28-31 M843.pdf - Contact ABB

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Los conductores caídos

Los conductores caídos o cortados son en potencia una amenaza para la vida. Una persona que entre en contacto con un conductor energizado puede sufrir lesiones graves o incluso morir. La formación de arcos también puede provocar incendios. Además de esto, si el conductor que cae a tierra es detectado por un relé y éste dispara un interruptor automático en una subestación, se puede perder el suministro de energía eléctrica para servicios públicos vitales. El funcionamiento de hospitales, aeropuertos y sistemas de control de tráfico puede verse en peligro como resultado de ello. Esta potencial gravedad de las líneas caídas es lo que explica los esfuerzos que han realizado las compañías eléctricas a lo largo de los años para encontrar un método fiable que las detecte. El problema de elegir técnicas alternativas Un fallo de alta impedancia por caída a tierra se produce cuando el conductor, todavía energizado, establece con tierra un contacto eléctrico no deseado. Son imaginables muchos tipos diferentes de superficie: carreteras, aceras, ramas de árboles, etc. Todas estas superficies tienen en común el hecho de que reducen la circulación de corriente hacia el punto de la avería hasta un nivel que no puede ser detectado fiablemente por los sistemas convencionales de protección contra sobrecorrientes. Las corrientes típicas HIF en un sistema de distribución pueden variar en un punto cualquiera desde cero amperios para el contacto con asfalto y arena seca, hasta 50 A para el contacto con hierba húmeda ó 75 A con hormigón armado. La naturaleza de los fallos HIF ha sido estudiada con detalle desde principios de la década de 1970 con la esperanza de encontrar un método práctico de detección de tales perturbaciones. Ingenieros e investigadores de seguridad de las compañías eléctricas han investigado y ensayado diversas soluciones, y a lo largo de los años se han desarrollado varias técnicas diferentes para detectar fallos HIF. Sin embargo, un problema es que las averías HIF tienden a mostrar no sólo bajas corrientes de fallo, sino también un comportamiento aleatorio, con fluctuaciones amplias e inestables del nivel de corriente. Las señales de averías son también ricas en armónicos y tienen componentes de alta frecuencia 1 . La mayor parte de la investigación en fallos HIF se ha centrado en desarrollar detectores, sensibles y fiables, de averías. Los métodos desarrollados utilizan, entre otras cosas, componentes secuenciales, redes neuronales, esquemas de comunicación y/o análisis de armónicos. Un problema adicional es que no todos los fallos HIF pueden detectarse, con independencia del método utilizado. Por ejemplo, si un conductor cerca del extremo de un alimentador cae a tierra, circula muy poca corriente de falta y se pierde muy poca carga, lo que hace difícil detectar el incidente. Este caso sirve para mostrar que es prácticamente imposible detectar todos los fallos HIF y conseguir una gran seguridad contra ’falsos’ disparos. (Los 'falsos' disparos suceden cuando el relé piensa que se da una condición HIF aunque el problema, en realidad, es de otro tipo y se encuentra en algún otro punto del sistema.) Asimismo, mientras que los esquemas de comunicación son extremadamente útiles para detectar la pérdida de potencial en una línea de distribución, tienden a ser todo menos rentables. Dados estos problemas, hasta ahora parecía virtualmente imposi- 2 El algoritmo de redes neuronales Sliding window NN Input processing I [A] 1 6 4 2 0 -2 -4 -6 ble concebir un sistema perfecto para detectar fallos HIF. El ingeniero de seguridad de la compañía eléctrica ha de considerar todas las posibles técnicas y alternativas plausibles a la hora de decidir cómo aplicar la detección HIF. Puede no ser práctico, por ejemplo, disparar inmediatamente el circuito, ya que se han de considerar todas las consecuencias de inhabilitar semáforos, ascensores, sistemas de calefacción, equipos médico-sanitarios, etc. En su lugar, en vez de disparar el circuito, el ingeniero de seguridad puede decidirse por enviar una alarma. En este caso, se advierte al publico en general del peligro Input layer . . . . Típica forma de onda de corriente de fallo de alta impedancia 0.415 0.425 0.435 0.445 0.455 Hidden layer . . t [s] Output Revista ABB 1/2004 29

3 El algoritmo de ondas pequeñas implementado por ABB en un relé de distribución para detectar fallos de alta impedancia Wavelet decomposition Approximations and details Input signal 600 400 200 0 -200 -400 -600 0 0.02 0.04 0.06 0.08 400 200 0 -200 -400 0 0.02 0.04 0.06 0.08 6 4 2 Approximation-1 Detail-1 0 -2 -4 -6 20 0 0.02 0.04 0.06 0.08 HIF detection algorithm Output Approximation-2 Detail-2 10 0 -10 Approximation-3 Detail-3 -20 0 0.02 0.04 0.06 0.08 60 40 . . . 20 0 -20 -40 -60 0 0.02 0.04 0.06 0.08 y se envía a una brigada de mantenimiento a localizar la línea caída. Por otro lado, si el método de detección es capaz de distinguir entre fallos HIF, que puedan ocurrir en una línea de alimentación principal y en una secundaria, una compañía eléctrica puede optar por el disparo cuando resulte afectada la línea principal, o por sólo una alarma si el fallo HIF se produce en las líneas secundarias. El método que se elija, disparo o alarma, dependerá de las consecuencias previsibles en cada caso. Algoritmos de detección Las empresas suministradoras de relés 1) El trabajo del Lafayette College sobre los algoritmos de detección HIF fue dirigido por el profesor Ismail Jouny. han desarrollado en el pasado varios productos de detección HIF, pero con éxito limitado. Los productos basados en esquemas de comunicación han demostrado ser demasiado costosos, mientras que los basados en algoritmos de detección de relés no han satisfecho las expectativas. En los últimos años, el trabajo sobre detección HIF en el Lafayette College 1) de EE UU ha producido nuevos algoritmos en el campo de la inteligencia artificial: redes neuronales, ondas pequeñas, y estadísticas de orden superior. Estos algoritmos se ensayaron también más tarde utilizando MATLAB. Algoritmo de redes neuronales El algoritmo de redes neuronales desarrollado para la detección HIF es una red de dos capas 2 , ’entrenada’ utilizando retropropagación con una velocidad de aprendizaje adaptativa. Los datos utilizados para 'hacer aprender' a la red procedían de los ensayos efectuados en el Lafayette College. Después de un filtrado de paso bajo se normalizó como unidad una ventana de datos de tres ciclos antes de utilizarla como entrada. Las 30 Revista ABB 1/2004

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