Clasificación automática de perturbaciones de señales de tensión o corriente utilizando máquinas de soporte vectorial (msv)

Abstract

En este trabajo se busca adaptar la herramienta de inteligencia artificial máquinas de soporte vectorial (MSV) en la solución del problema de clasificación de patrones de perturbaciones que afectan la calidad de las señales tensión o corriente en los sistemas de energía eléctrica. La clasificación se realiza mediante la herramienta computacional MSVToolbox1.0 utilizando patrones obtenidos a partir del análisis multiresolución tiempofrecuencia de la transformada wavelet y de otras técnicas como el valor eficaz, valor medio y desviación estándar. Las pruebas fueron realizadas con el objetivo de encontrar los mejores parámetros de la MSV para este tipo de patrones en particular. Inicialmente se hace una breve explicación de las diferentes técnicas de inteligencia artificial aplicadas en problemas de clasificación profundizando en la técnica MSV de la cual se presenta su principio de funcionamiento y características generales. Posteriormente se presenta la herramienta computacional MSVToolbox1.0 desarrollada en este proyecto con sus respectivas especificaciones, principio de funcionamiento, generalidades, etc. De igual forma se consignan los resultados de las pruebas realizadas clasificando patrones de perturbaciones electromagnéticas, con el objetivo de encontrar los mejores parámetros de la MSV para este tipo de patrones en particular (tipo de kernel, método de optimización y método de descomposición). También se analizan los resultados de las simulaciones realizadas para la clasificación de diferentes tipos de datos (distribución bimodal, elipse, new_thyroid).