English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Tools annual

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Global: Zendy Plus annual

Global: Zendy Free Plan

fallos de redes de transporte de energia electrica mediante tecnicas de inteligencia artificial, especificamente las implementadas mediante estructuras neuronales artificiales (RNA?s). El primero derivado de la complicacion que surge en el diagnostico de fallos simples y multiples, al considerar la cantidad enorme de alarmas que se generan ante un evento provenientes del sistema SCADA, donde muchas de estas no estan directamente relacionadas al componente fallado, asi como tambien el considerar el crecimiento topologico de la red electrica. El segundo derivado de la perdida en algunos casos de informacion relevante proveniente del sistema SCADA (estado de interruptores y/o relevadores primarios), dando como consecuencia la emision de un diagnostico NO confiable. Respecto al primer problema, se plantea una metodologia de diseno para el diagnostico de fallos mediante estructuras neuronales genericas, una por cada tipo de componente que conforma a la red de transporte (linea de transporte, transformador, barra), tomando en cuenta exclusivamente las alarmas de los estados de los interruptores y relevadores primarios y/o de respaldo de cada componente. El metodo propuesto proporciona el diagnostico tanto para fallos simples como multiples, en forma independientemente de la cantidad de alarmas generadas, asi como del tamano de la red, no requiere de un configurador de red, y es factible de ser utilizado por los operadores de los centros de control. Respecto al segundo problema se plantea una metodologia de diseno mediante estructuras neuronales artificiales tomando en cuenta las senales analogicas y espectros de frecuencia de las corrientes y tensiones de fallo tipicos de una linea de transporte las cuales son obtenidas a partir de simulaciones. El metodo propuesto proporciona el diagnostico de la linea de transporte, el cual es combinado con el diagnostico emitido previamente (estado logico de interruptores y relevadores), con la finalidad de hacer mas confiable el diagn

Diagnóstico de fallos de redes de transporte de energía eléctrica basado en estructuras neuronales genéricas.