Obtención de patrones que permitan la identificación de perturbaciones en señales de tensión o corriente utilizando transformadas y parámetros estadísticos

En este trabajo se estudia la Transformada Wavelet Discreta (TWD) en la identificación de perturbaciones de la calidad de la energía eléctrica. Se proponen tres estrategias para la obtención de patrones que permiten la identificación de perturbaciones utilizando las funciones wavelet Bior3.7 y el va...

Full description

Autores:
Quintero Villamizar, Luis Guillermo
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2007
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
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OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/19822
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/19822
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Palabra clave:
Biortogonal
Calidad
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description En este trabajo se estudia la Transformada Wavelet Discreta (TWD) en la identificación de perturbaciones de la calidad de la energía eléctrica. Se proponen tres estrategias para la obtención de patrones que permiten la identificación de perturbaciones utilizando las funciones wavelet Bior3.7 y el valor eficaz o valor RMS. Se estudian perturbaciones de baja frecuencia como armónicos y flicker y de alta frecuencia como transitorios. Cuatro familias Wavelet fueron estudiadas, donde la Biortogonal tuvo excelente desempeño. Tres grupos de patrones son obtenidos a partir del cálculo de la energía de los coeficientes de detalle de la TWD y del valor RMS máximo y mínimo de la perturbación. Inicialmente se presentan perturbaciones de la calidad de la energía eléctrica según la actual normatividad Colombiana. En el Capítulo 2 se presentan conceptos matemáticos de transformadas y parámetros estadísticos. El Capítulo 3 muestra el estado del arte y el análisis en frecuencia de perturbaciones. En el capítulo 4, se proponen tres estrategias para obtener patrones basados en la TWD y el valor RMS. A partir de la TWD y el valor RMS, en el Capítulo 4 se presentan los 3 tres tipos de patrones obtenidos. En el Capítulo 5 los resultados de clasificación de los patrones mediante máquinas de soporte vectorial (MSV) permiten confirmar la efectividad de los patrones. Finalmente, en el capítulo 6 las conclusiones y trabajos futuros son presentados.
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