Aplicacion de la transformada wavelet discreta (twd) en la deteccion e identificacion de eventos de la calidad de la energia electrica
dc.contributor.advisor | Duarte Gualdron, Cesar Antonio | |
dc.contributor.author | Vega Garcia, Valdomiro | |
dc.date.accessioned | 2024-03-03T04:41:35Z | |
dc.date.available | 2004 | |
dc.date.available | 2024-03-03T04:41:35Z | |
dc.date.created | 2004 | |
dc.date.issued | 2004 | |
dc.description.abstract | En este trabajo se estudia la aplicación de la Transformada Wavelet Discreta para 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 tomando como entrada los patrones de los eventos, obtenidos a partir de la transformada Wavelet. Inicialmente se describen los conceptos matemáticos de la Transformada Wavelet Discreta y las propiedades que la hacen apropiada para este estudio. En el capítulo 2 se presentan los algoritmos utilizados para el cálculo de la TWD y la respuesta en frecuencia de los filtros utilizados para estas operaciones. Los eventos de la calidad de la energía eléctrica que son analizados en este proyecto se describen en el capítulo 3 de acuerdo con la normativa colombiana actual. En el capítulo 4 se estudian las estrategias para la detección mediante la función de detalle de primer nivel de descomposición y la estrategia de identificación de los eventos utilizando la energía de los coeficientes de la TWD de cada nivel de detalle, considerando el problema de la no invarianza al desplazamiento de la TWD. Seguido se expone la arquitectura de las redes neuronales utilizadas, en el capítulo 5 presentando los resultados de simulación. Finalmente, en los capítulos 6 y 7 se presentan la interfaz gráfica diseñada y las conclusiones de esta investigación. | |
dc.description.abstractenglish | In this document Discrete Wavelet Transform (DWT) application is studied in detection and identification of power quality events. Some patterns based on DWT are studied in identification of low frequency events, like flicker and harmonics, and in identification of high frequency events, like impulsive transient and sags. The Wavelet Function Daubichies4 is used as a base function in detection and identification because of its frequency response and information time localization properties. As an event classifier, an scheme based on neural networks is used taking event patterns as inputs, which are obtained from Wavelet Transform. Initially mathematical concepts about Wavelet Transform and properties that make it well adapted for this study are described. Chapter 2 presents algorithms used for calculating DWT and filter frequency responses. Power quality events which are analyzed in this document are described on Chapter 3 according to current Colombian standards. In Chapter 4 detection strategy through first decomposition level detail function and identification strategy of events based on DWT's coefficient of each detail level are studied. This study considers no shift-time invariant problem of TWD. In Chapter 5 neural networks architecture and its simulation results are presented. Finally, Chapters 6th and 7th deal about designed graphic interface and conclusions drawn from this work, respectively. | |
dc.description.degreelevel | Pregrado | |
dc.description.degreename | Ingeniero Electricista | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/16693 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
dc.publisher.program | Ingeniería Eléctrica | |
dc.publisher.school | Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
dc.subject | Calidad de la energía eléctrica | |
dc.subject | Monitorización | |
dc.subject | Armónicos | |
dc.subject | Huecos de tensión | |
dc.subject | Elevaciones de tensión (swells) | |
dc.subject | fluctuaciones de tensión (flicker) | |
dc.subject | transitorios | |
dc.subject | transformada Wavelet discreta | |
dc.subject | redes | |
dc.subject.keyword | Power Quality | |
dc.subject.keyword | Monitoring | |
dc.subject.keyword | Harmonics | |
dc.subject.keyword | Sags | |
dc.subject.keyword | Dips | |
dc.subject.keyword | swells transients | |
dc.subject.keyword | flicker | |
dc.subject.keyword | Discrete Wavelet Transform | |
dc.subject.keyword | neural | |
dc.title | Aplicacion de la transformada wavelet discreta (twd) en la deteccion e identificacion de eventos de la calidad de la energia electrica | |
dc.title.english | Application of discrete wavelet transform (dwt) on detection and identification of power quality events. | |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |