En la Tesis se diseña una protección de sistemas eléctricos de potencia basada en una arquitectura Transformada Wavelet-Red Neuronal.
En oposición a las protecciones clásicas de líneas de transporte, que usan la información contenida en las señales a frecuencia fundamental mediante estimación fasorial, y desechan toda la información contenida en las bandas de frecuencia superiores, se usa el análisis tiempo-frecuencia para aprovechar la valiosa información contenida en las componentes de alta frecuencia de las señales transitorias.
La transformada Wavelet Discreta actúa como un preprocesador de las señales de tensión e intensidad, que extrae los rasgos distintivos de esas señales y hace a los distintos transitorios más reconocibles por las redes neuronales artificiales (RNA). Se han seleccionado las señales de detalles o de alta frecuencia como vectores de entrada de las Rna. Estos reduce de forma muy significativa la cantidad de información que necesita el sistema de protección para el análisis de los transitorios electromagnéticos. Como consecuencia, se consigue un notable incremento en la velocidad del relé, lo que es fundamental para la seguridad y la estabilidad del sistema, e influye decisivamente en la calidad del servicio eléctrico.
Contiene importantes contribuciones orginales, entre las que se puede resaltar el uso de las Transformada Wavelet Discreta como un preprocesador de las señales de tensión e intensidad para su posterior clasificación mediante redes neuronales artificiales, el luso de filtros de Butterworth y la reducción de las ventanas de datos a un cuarto de ciclo.
Se describen detalladamente algunos ejemplos ilustrativos del funcionamiento del relé, que demuestran la validez del método de protección propuesto.
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