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Detección e identificación de eventos de la calidad de la energía eléctrica utilizando la transformada wavelet discreta y redes neuronales

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dc.creatorVega García, Valdomiro
dc.creatorDuarte Gualdrón, César Antonio
dc.creatorOrdoñez Plata, Gabriel
dc.date2006-05-23
dc.date.accessioned2022-03-14T20:29:24Z
dc.date.available2022-03-14T20:29:24Z
dc.descriptionThis paper deals with the application of Discrete Wavelet Transform (DWT) and Neural Networks in the detection and identification of power quality events. Some patterns based on DWT are used in order to identify low frequency events like flicker and harmonics, and high frequency events like impulsive transient and sags. The Wavelet Function Daubichies4 is used as a base function because of its frequency response and time information localization properties. A scheme based on neural networks (perceptron multilayer) taking event patterns as inputs is used as event classifier. The results are satisfactory (80 and 90 percent of success for the most events) considering that some events present resemblances in their patterns. This strategy was integrated on a MatLab ® Graphical User Interface and tested by using synthetic signals which were simulated and collected in a disturbance database.en-US
dc.descriptionEn este artículo se estudia la aplicación de la transformada Wavelet discreta (TWD) y redes neuronales en la detección e identificación de eventos de la calidad de la energía eléctrica. Se estudian algunos patrones basados en la TWD propuestos para la identificación de eventos de baja frecuencia como las fluctuaciones de tensión ("flicker") y los armónicos; y para la identificación de eventos de alta frecuencia como los transitorios tipo impulso y los huecos de tensión. Para la detección e identificación se utiliza la función Wavelet Daubichies4 como función base para la transformación, dadas sus características de respuesta en frecuencia y de localización de información en el tiempo. Como clasificador de los eventos se utiliza un esquema basado en redes neuronales (perceptron multicapa) tomando como entrada los patrones de los eventos. Los resultados son satisfactorios (superiores al 80% y 90% de acierto en la mayoría de los eventos) considerando que algunos eventos presentan similitudes en los patrones. Esta estrategia fue integrada en una interfaz gráfica de usuario desarrollada en MatLab® y probada con señales sintéticas las cuales fueron simuladas y almacenadas en una base de datos de perturbaciones.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/1772
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8139
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santanderes-ES
dc.relationhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/1772/2153
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.sourceREVISTA UIS ENGENHARIAS; v. 5 n. 1 (2006): Revista UIS Ingenierías; 109-118pt-BR
dc.sourceRevista UIS Ingenierías; Vol. 5 Núm. 1 (2006): Revista UIS Ingenierías; 109-118es-ES
dc.sourceRevista UIS Ingenierías; Vol. 5 No. 1 (2006): Revista UIS Ingenierías; 109-118en-US
dc.source2145-8456
dc.source1657-4583
dc.subjectHarmonics,en-US
dc.subjectpower qualityen-US
dc.subjectsagsen-US
dc.subjectswellsen-US
dc.subjectflickeren-US
dc.subjectneural networksen-US
dc.subjectWavelet Transformen-US
dc.subjecttransientsen-US
dc.subjectdatabaseen-US
dc.subjectArmónicoses-ES
dc.subjectcalidad de la energía eléctricaes-ES
dc.subjectelevaciones de tensiónes-ES
dc.subjectflickeres-ES
dc.subjecthuecos de tensiónes-ES
dc.subjectredes neuronaleses-ES
dc.subjectmonitorizaciónes-ES
dc.subjecttransformada Waveletes-ES
dc.subjecttransitorioses-ES
dc.titleDetección e identificación de eventos de la calidad de la energía eléctrica utilizando la transformada wavelet discreta y redes neuronaleses-ES
dc.titleDetection and identification of events of the quality of electricity using the wavelet discrete transformed and neuronal networksen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.typePublication

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