El presente trabajo describe un procedimiento completo para el análisis de calidad de potencia, partiendo de las formas establecidas mediante estándares de las perturbaciones eléctricas. Para ello, la señal perturbada es descompuesta mediante la Transformada Wavelet (WT) en distintos niveles de resolución y posteriormente, a través de un tratamiento estadístico adecuado, se obtienen indicadores significativos que permiten la clasificación de las distintas perturbaciones. La citada clasificación es realizada (a partir de los indicadores, utilizados como insumos) mediante una red neural, la cual se entrena conforme a la técnica back-propagation lográndose resultados satisfactorios bajo una serie de condiciones desfavorables simuladas.
This work describes a complete procedure for the analysis of power quality, starting from established forms through electrical disturbances standards. For it, disturbed signal is decomposed in different levels of resolution through the Transformed Wavelet (WT), and then, significant indicators are obtained by an adequate statistical processing, which permit the classification of the different disturbances. The above classification is made (from the indicators used as inputs) using a neural network, which is trained according to a Back-propagation technique, achieving satisfactory results under a serie of simulated adverse conditions.
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