Tecnicas de procesamiento de senales para monitorizacion de la calidad de la energia electrica

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dc.contributor.advisorOrdonez Plata, Gabriel
dc.contributor.authorDuarte Gualdrón, Cesar Antonio
dc.date.accessioned2024-03-03T04:45:05Z
dc.date.available2004
dc.date.available2024-03-03T04:45:05Z
dc.date.created2004
dc.date.issued2004
dc.description.abstractEn este documento se analizan las aplicaciones y las limitaciones de las técnicas de procesamiento de señales más utilizadas en la monitorización de la calidad de la energía eléctrica. Específicamente, se estudian las técnicas de procesamiento para la monitorización de armónicos, transitorios y variaciones de tensión. Inicialmente, se presenta el proceso de monitorización de la calidad de la energía eléctrica, el grado de desarrollo de la normativa y la reglamentación, la clasificación general de los fenómenos electromagnéticos y las características generales de los algoritmos de procesamiento. En el Capítulo 2, se analizan: el algoritmo de acumulación de las muestras para estimar el valor eficaz, el algoritmo de transformada discreta de Fourier, el algoritmo de filtrado Kalman, y el algoritmo de transformada Wavelet. El análisis tiene en cuenta sus respuestas en frecuencia y las principales fuentes de error como el deslizamiento de frecuencia. En los Capítulos 3 y 4 se estudia la aplicación de los algoritmos previamente explicados en la estimación de eventos en estado estacionario y en la detección de eventos transitorios respectivamente. Particularmente, se establecen las consideraciones para ajustar los algoritmos y se proponen estrategias para mejorar el desempeño de los mismos. Concretamente se estudia el desempeño del algoritmo de acumulación del cuadrado de las muestras para aproximar el valor eficaz de la señal. Asimismo, se estudia la transformada discreta de Fourier (DFT) en la estimación de armónicos. Se presentan las ventajas del algoritmo de filtrado Kalman para el seguimiento de la amplitud de la señal durante los huecos de tensión. Finalmente, se establecen los requerimientos para utilizar la transformada Wavelet en la detección de transitorios oscilatorios como los causados por conexión de condensadores. En el Capítulo 5 se recopilan las recomendaciones necesarias para implementar los algoritmos estudiados en un sistema de monitorización; y finalmente en el Capítulo 6 se presentan las principales conclusiones y se proponen futuros trabajos.
dc.description.abstractenglishIn this document applications and limitations of signal processing techniques widely used for Power Quality monitoring are analyzed. Specifically, processing algorithms for harmonic, transient and voltage variation monitoring are studied. Initially, contextual issues such as Power Quality monitoring process, developing stage of normative and regulation, general classification of electromagnetic phenomena and broad characteristics of algorithms are presented. The second chapter is devoted to analyze the following algorithms: root mean square approximation by using signal samples, discrete Fourier transform (DFT), Kalman filtering and Wavelet transform. The analysis keeps in mind their frequency responses and main error sources like frequency deviations. Third and fourth chapters deal with the application of the algorithms in assessing events in stationary state and in detecting transitory events, respectively. Particularly, considerations to adjust the algorithms are established and strategies to improve their performance are proposed as well. Concretely, it is studied the performance of accumulating square of samples as an approach to estimate RMS value of the signal. Likewise, the assessment of harmonics by discrete Fourier transform (DFT) algorithm is analyzed. Advantages of Kalman filtering to estimate fundamental amplitude of the signal during voltage sag are investigated. Finally, the requirements to use Wavelet transform for detecting oscillatory transients like those caused by capacitor bank energizing are examined. In the fifth chapter, necessary recommendations are gathered in order to implement the algorithms, formerly studied, into a monitoring system. Finally, sixth chapter assembles the main conclusions and intends some future works
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Potencia Eléctrica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/16923
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Potencia Eléctrica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectCalidad de la energía eléctrica
dc.subjectMonitorización
dc.subjectArmónicos
dc.subjectHuecos de tensión
dc.subjectTransitorios
dc.subjectvalor eficaz
dc.subjectdeslizamiento de frecuencia
dc.subjecttransformada discreta de Fourier (DFT)
dc.subjectfiltrado Kalman
dc.subjecttransformada
dc.subject.keywordPower Quality
dc.subject.keywordMonitoring
dc.subject.keywordHarmonics
dc.subject.keywordSags
dc.subject.keywordDips
dc.subject.keywordtransients
dc.subject.keywordfrequency deviation
dc.subject.keywordroot mean square value
dc.subject.keyworddiscrete Fourier transform (DFT)
dc.subject.keywordKalman filtering
dc.subject.keywordWavelet
dc.titleTecnicas de procesamiento de senales para monitorizacion de la calidad de la energia electrica
dc.title.englishSignal processing techniques for power quality monitoring
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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