¿Cuál es el estado actual y los métodos de detección de fallas de tierra en una sola fase?

Estado Actual de la Detección de Fallas de Fase Única a Tierra

La baja precisión en el diagnóstico de fallas de fase única a tierra en sistemas no efectivamente aterrizados se atribuye a varios factores: la estructura variable de las redes de distribución (como configuraciones en bucle y de circuito abierto), diversos modos de aterrizaje del sistema (incluyendo sistemas sin aterrizaje, con bobina de supresión de arco y con aterrizaje de baja resistencia), la creciente proporción anual de cableado basado en cables o híbrido por aéreo-cable, y tipos de fallas complejos (como rayos, descargas por árboles, roturas de cables y descargas eléctricas personales).

Clasificación de las Fallas de Aterrizaje

Las fallas en la red eléctrica pueden implicar aterrizajes metálicos, descargas por rayos, aterrizajes por ramas de árboles, aterrizajes por resistencia y aterrizajes por mala aislación. También pueden incluir varios escenarios de aterrizaje por arco, como arcos de descarga de corta distancia, arcos de descarga de larga distancia y arcos intermitentes. Las características de la señal de falla exhibidas por diferentes condiciones de aterrizaje varían en forma y magnitud.

Tecnologías de Manejo de Fallas de Aterrizaje

• Tecnología de compensación de supresión de arco y protección contra descargas eléctricas personales

• Supresión de sobretensión

• Selección de línea y fase de falla, localización de sección de falla y localización precisa de falla

• Protección por relés: Eliminación de fallas

• Automatización de alimentadores: Aislamiento de fallas y restauración automática de suministro de energía

Dificultades en las Fallas de Aterrizaje

• Diferentes métodos de aterrizaje del punto neutro

• Diferentes atributos de aterrizaje: Formas variables de aterrizaje

• Diferentes tipos de líneas: Líneas aéreas, líneas de cable y líneas híbridas aéreo-cable

• Diferentes ubicaciones de fallas y momentos de ocurrencia de fallas

Complejidad de las Características de las Fallas de Aterrizaje

• Corriente de aterrizaje pequeña; la corriente residual en el aterrizaje resonante es menor a 10 A.

• La corriente de compensación de la bobina de supresión de arco hace que la corriente de secuencia cero de la línea de falla tenga una amplitud menor que la de las líneas no defectuosas, con la misma dirección.

• Aterrizaje intermitente con arcos inestables; aproximadamente el 10% de las fallas involucran aterrizaje intermitente.

• Una alta proporción de fallas de alta resistencia (resistencia superior a 1,000 ohmios), que representan alrededor del 5%. Incluso con aterrizaje de baja resistencia, es difícil detectar fallas de alta resistencia.

• Principales causas de las fallas por descargas eléctricas en la red de distribución: ① El cuerpo humano toca o se acerca a conductores en funcionamiento normal; ② Los conductores caen al suelo. Tanto las descargas eléctricas humanas como las fallas de conductor a tierra involucran una alta resistencia de aterrizaje. Por lo tanto, la protección contra descargas eléctricas en la red de distribución también es un problema de protección contra fallas de alta resistencia a tierra.

Métodos para Localizar Fallas de Fase Única a Tierra

Actualmente, existen tres categorías, que totalizan 20 métodos básicos, para localizar fallas de fase única a tierra:

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología de vanguardia en el desarrollo de la tecnología moderna. Establece modelos teóricos correspondientes simulando las características de seres humanos, animales o plantas, y resuelve problemas utilizando un pensamiento "similar al humano". Especialmente para las redes eléctricas, que son inherentemente sistemas altamente no lineales, entran dentro del ámbito de aplicación de la IA. Además, el uso de cálculos por computadora mejora la velocidad de operación, permitiendo la solución de sistemas complejos como las redes eléctricas.

• Base de Datos de Expertos: Establecer una base de datos que integre conocimientos y experiencias relevantes.

• Red Neuronal Artificial: Simula la operación de las neuronas humanas para resolver problemas, funcionando como un sistema altamente no lineal.

• Optimización por Colonia de Hormigas: Un algoritmo que simula el comportamiento biológico de las hormigas buscando alimento para resolver el problema del viajante de comercio.

• Algoritmo Genético: Simula el proceso de evolución biológica para obtener soluciones óptimas globales o subóptimas.

• Red de Petri: Modela componentes interrelacionados en un sistema, describiendo fenómenos donde los componentes relacionados cambian en orden cronológico.

• Teoría de Conjuntos Difusos: Utiliza más información de la que el sistema requiere como entrada para garantizar una descripción completa del estado operativo del sistema.

La mayoría de los algoritmos inteligentes permanecen en la etapa teórica, con solo unos pocos aplicados en la práctica. Sin embargo, los algoritmos de IA han demostrado su superioridad en la nueva era.