Tesis doctoral de Omar Olmedo Aizpurua Pino
El tratamiento de la avalancha de alarmas es un problema que enfrenta gran parte de los centros de control y despacho de energía eléctrica. La complejidad de los sistemas de generación, transmisión y distribución de energía hacen del manejo de las alarmas un problema complicado. La respuesta a la gestión de alarmas se ha hecho más compleja aún debido al uso de aplicaciones de software que en lugar de ayudar a los usuarios, los llenan de información excesiva, de alarmas sobre las cuales no hay que ejercer ningún tipo de acción, o bien, los saturan con información que humanamente el operador no puede manejar eficientemente. El uso de sistemas expertos, redes neuronales, programación con lenguajes de alto nivel (c++, java, entre otros), redes bayesianas, teoría de decisiones y algoritmos híbridos como los neuro-borrosos, son algunos de las soluciones propuestas, sin embargo la problemática persiste, debido a que no se toman en cuenta todos los dominios del problema. este trabajo de investigación presenta una nueva metodología para la gestión de alarmas masivas en los centros de control y despacho de energía eléctrica y la línea de investigación principal está basada en el uso de técnicas de inteligencia artificial y minería de datos. El objetivo ulterior se fundamenta en encontrar la causa raíz de la avalancha de alarmas y determinar los elementos y efectos asociados.
Datos académicos de la tesis doctoral «Una nueva metodología para la administración de alarmas masivas en sistemas de potencia utilizando técnicas de inteligencia artificial y minería de datos«
- Título de la tesis: Una nueva metodología para la administración de alarmas masivas en sistemas de potencia utilizando técnicas de inteligencia artificial y minería de datos
- Autor: Omar Olmedo Aizpurua Pino
- Universidad: Politécnica de Madrid
- Fecha de lectura de la tesis: 09/07/2010
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Ramon Galan Lopez
- Tribunal
- Presidente del tribunal: agustin Jimenez avello
- Juan María Perez oria (vocal)
- aranzazu Berbey alvarez (vocal)
- (vocal)