Analisis de perturbaciones en sistemas electricos de potencia utilizando transoformada wavelets, redes neuronales y maquinas de soporte de vectores

Abstract

En los últimos años la Calidad de la Energía (PQ por sus siglas en inglés) en un SistemaEléctrico de Potencia (SEP) se ha vuelto una materia de extremada importancia tantopara las compañías proveedoras y distribuidoras de energía eléctrica como también paralos clientes. Debido a los crecientes niveles de demanda de energía a nivel global sehizo imprescindible la incorporación del concepto conocido como Redes EléctricasInteligentes (Smart Grids) para permitir, entre otras cosas, la integración de la redeléctrica convencional con nuevas fuentes de energía distribuida, limpia y renovable. Lanaturaleza no estacionaria de la energía renovable y las maniobras involucradas en laintegración de las fuentes de energía distribuida con la red tradicional, generan unainnumerable cantidad de problemas relacionados con la calidad de energía eléctrica Por este motivo el proceso de detección, clasificación, caracterización y propagación deperturbaciones presentes en un sistema eléctrico, la localización de las fuentes que losproducen, el efecto que estas perturbaciones tienen sobre los equipos sensibles a ellas y,las posibles formas de mitigar estos eventos, son tareas de suma importancia El objetivo del presente trabajo de tesis es estudiar distintas técnicas de procesamientode señales para la detección y extracción de parámetros característicos de unaperturbación. Además se plantea como objetivo la comparación de diferentes máquinasde aprendizaje para la clasificación de perturbaciones electromagnéticas de diferentenaturaleza Con este objetivo se desarrolló una herramienta informática que permite la detección,localización y clasificación de un conjunto fenómenos electromagnéticos en las formasde onda adquiridas de un SEP Como primera medida se describen los fundamentos teóricos básicos de lasherramientas matemáticas que se emplean en el procesamiento de las señales. Luego, seestudian e implementan, técnicas de detección de perturbaciones basadas en laTransformada Wavelet. Posteriormente se tratan en detalle técnicas que luego sonempleadas para clasificar patrones en forma automática, centrando el trabajoprincipalmente las Máquinas de Soporte Vectorial, en muchos aspectos, como unaalternativa superadora a las Redes Neuronales Artificiales Los métodos desarrollados se implementaron dentro de un software de monitoreodenominado Analizador PQ. Este software, permite detectar, clasificar y caracterizareventos de calidad de energía presentes en señales provenientes de un entorno desimulación producidas por el mismo programa, o señales provenientes de la redeléctrica Finalmente se presenta una comparación entre los diferentes sistemas de clasificacióndesarrollados donde se detallan las ventajas de cada método.