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dc.contributor.author
Degano, Iván Leonardo
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dc.contributor.author
Fiaschetti, Leandro Pedro
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dc.contributor.author
Lotito, Pablo Andres
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dc.date.available
2024-02-01T12:03:25Z
dc.date.issued
2023-08
dc.identifier.citation
Degano, Iván Leonardo; Fiaschetti, Leandro Pedro; Lotito, Pablo Andres; Location of faults based on deep learning with feature selection for meter placement in distribution power grids; De Gruyter; International Journal of Emerging Electric Power Systems; 8-2023; 1-10
dc.identifier.issn
1553-779X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/225405
dc.description.abstract
A problem of great interest for power distribution companies is ensuring uninterrupted service in extensive power distribution systems. Thus, the monitoring of networks and identification of system faults become essential. This work focuses on identifying a fault's occurrence from a small number of low-cost measurements in a power distribution system. The determination of sensor locations is based on the recent feature selection approach LassoNet, where the measurement locations are ranked. It provides the most informative measures during a fault resulting in a shortening data set. It is used as input to a deep neural network without a significant loss in accuracy. We validate our method on the IEEE 13 and 34 node test feeders for distribution systems to conduct the suggested approach's experimental studies.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
De Gruyter
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
DEEP LEARNING
dc.subject
FAULT DETECTION
dc.subject
FEATURE SELECTION
dc.subject
GROUP LASSO
dc.subject
METER PLACEMENT
dc.subject
POWER GRIDS
dc.subject.classification
Matemática Aplicada
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dc.subject.classification
Matemáticas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Location of faults based on deep learning with feature selection for meter placement in distribution power grids
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2024-01-30T15:44:33Z
dc.journal.pagination
1-10
dc.journal.pais
Alemania
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dc.journal.ciudad
Berlín
dc.description.fil
Fil: Degano, Iván Leonardo. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Cs.exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matematicas.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina
dc.description.fil
Fil: Fiaschetti, Leandro Pedro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
dc.description.fil
Fil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
dc.journal.title
International Journal of Emerging Electric Power Systems
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1515/ijeeps-2023-0073
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