Contribuciones a la calidad de la señal eléctrica basadas en wavelets e inteligencia artificial

En esta tesis se aborda el problema de la calidad de la señal eléctrica. Se usa como herramienta de análisis la transformada wavelet (DWT), que sirve de soporte matemático para la proposición de unos nuevos índices de calidad: una tasa de perturbación instantánea (ITD(t)) y una tasa de perturbación global (GDR); estos índices reflejan la calidad de la señal eléctrica bajo condiciones estacionarias y transitorias, y cuantifican los efectos de las perturbaciones no estacionarias y su duración con buena precisión y alta resolución. Para el caso estacionario se demuestra que su comportamiento es análogo al conocido THD. Por otro lado, se analizan las técnicas de clasificación de perturbaciones basadas en inteligencia artificial, prestando especial atención a las redes neuronales (ANN) y a las máquinas de soporte vectorial (SVM). Se describe una aplicación realizada basada en ANN y se muestran los logros obtenidos y sus inconvenientes. Se hace un estudio detallado de las SVM y se describen los diferentes métodos de clasificación binaria y su extensión al problema de multiclasificación. Posteriormente, se desarrolla la metodología propuesta en esta tesis. La elección de la función wavelet más adecuada es un factor fundamental en la aplicación de este método; se ha establecido un criterio original para una selección óptima de la misma, de modo que sea la que mejor se adapte a las características propias de las señales eléctricas. Los resultados obtenidos de la aplicación del índice propuesto GDR a señales eléctricas con perturbaciones simples o compuestas, permiten realizar una clasificación eficiente de las mismas con un conjunto de SVM binarias y la ayuda del valor RMS de la señal como índice auxiliar. Finalmente se desarrolla una herramienta virtual que proporciona la monitorización en un montaje experimental y que facilita la visualización de los parámetros presentados y de todo el proceso de clasificación para validar la metodología propuesta

Diseño de un prototipo Analizador de Señales para la medida de la calidad de la potencia eléctrica de los regímenes no senoidales

Analizar la onda de la red eléctrica en tiempo real mediante algoritmos matemáticos, aplicando distintos regímenes de cargas y observando su comportamiento, creando un patrón, sobre el cual, en futuros estudios, poder actuar mitigando los efectos perjudiciales que las cargas no lineales que las nuevas tecnologías determinan sobre la red eléctrica. Para ello, se ha procedido a la creación de un prototipo que permite testar cualquier clase de carga ante la presencia de todo tipo de perturbaciones eléctricas, realizando la medida de la calidad de la potencia, utilizando diferentes técnicas de análisis

Hybrid Machine Learning Models for Classifying Power Quality Disturbances: A Comparative Study

The economic impact associated with power quality (PQ) problems in electrical systems is increasing, so PQ improvement research becomes a key task. In this paper, a Stockwell transform (ST)-based hybrid machine learning approach was used for the recognition and classification of power quality disturbances (PQDs). The ST of the PQDs was used to extract significant waveform features which constitute the input vectors for different machine learning approaches, including the K-nearest neighbors’ algorithm (K-NN), decision tree (DT), and support vector machine (SVM) used for classifying the PQDs. The procedure was optimized by using the genetic algorithm (GA) and the competitive swarm optimization algorithm (CSO). To test the proposed methodology, synthetic PQD waveforms were generated. Typical single disturbances for the voltage signal, as well as complex disturbances resulting from possible combinations of them, were considered. Furthermore, different levels of white Gaussian noise were added to the PQD waveforms while maintaining the desired accuracy level of the proposed classification methods. Finally, all the hybrid classification proposals were evaluated and the best one was compared with some others present in the literature. The proposed ST-based CSO-SVM method provides good results in terms of classification accuracy and noise immunity

Wavelet and Neural Structure: A New Tool for Diagnostic of Power System Disturbances

The Fourier transform can be used for analysis of nonstationary signals, but the Fourier spectrum does not provide any time-domain information about the signal. When the time localization of the spectral components is needed, a wavelet transform giving the time-frequency representation of the signal must be used. In this paper, using wavelet analysis and neural systems as a new tool for the analysis of power system disturbances, disturbances are automatically detected, compacted, and classified. An example showing the potential of these techniques for diagnosis of actual power system disturbances is presented

Analizadores de red de bajo coste

El uso masivo de dispositivos electrónicos, tanto en entornos domésticos como industriales, tiene un impacto directo e inmediato en la creciente y compleja red de distribución eléctrica a la que se conectan. De aquí la necesidad de analizar la calidad de la señal eléctrica y su energía asociada en la propia red e instalaciones afectadas. Por otra parte, la evolución exponencial de microcontroladores y micro PC´S y su aplicación al procesado de señales, convierte a estos dispositivos en candidatos excepcionales para cubrir la mencionada necesidad del análisis de la calidad eléctrica. Esta es justamente la propuesta que se hace en este trabajo. La detección de las perturbaciones eléctricas de mayor incidencia en la calidad de la señal de red se puede realizar de diferentes formas. En este caso, se propone el uso de una potente herramienta matemática como es la Transformada Wavelet (TW), con una contrastada aplicabilidad en este campo. Su traducción a nivel de programación mediante un complejo algoritmo es implementada en dispositivos de bajo coste, particularmente en Arduino y Raspberry Pi. A partir de este algoritmo es posible la detección, análisis y clasificación de distintas perturbaciones eléctricas de forma más intuitiva. Se ha diseñado un sistema capaz de adquirir y analizar la señal de la tensión eléctrica y monitorizar dichos resultados, demostrando la aptitud de estos sistemas de bajo coste para dicho análisis.The massive use of electronic devices, both in domestic and industrial environments, has a direct and immediate impact on the electrical network in which they are connected. This fact generates the need for a power quality analysis in the electrical distribution network and affected installations. On the other hand, the exponential evolution of microcontrollers and micro PC'S and their application to signal processing, makes these devices exceptional candidates to cover the aforementioned power quality analysis. This is precisely the proposal made in this work. The detection of electrical disturbances with greater incidence in power quality can be made in different ways. In this case, the use of a powerful mathematical tool such as the Wavelet Transform (WT), with a proven applicability in this field, is proposed. Its translation at the programming level through a complex algorithm is implemented in low cost devices, particularly in Arduino and Raspberry Pi. From this algorithm it is possible to detect, analyze and classify different electrical disturbances in a more intuitive way. A system capable of acquiring and analyzing the voltage signal, as well as monitoring the results, has been designed, showing the capacity of these low cost devices for such analysis.Plan Propio de la Universidad de Sevilla Proyecto: 2017/0000096

Wavelet-Fourier analysis of electric signal disturbances

The Fourier transform usually has been used in the past for analysis of stationary and periodic signals. Its interest is the knowledge of spectral components existing in a waveform; it doesn't matter the moment where they happen. However, when the time localization of the spectral components is needed, the Wavelet Transform (WT) can be used to obtain the optimal time frequency representation of the signal. In this paper, the joint wavelet-Fourier transform has been proposed for detecting, analyzing and compacting electrical disturbances. Finally, results of experiments have been included

Diseño y adaptación de sistemas de calidad a las enseñanzas técnicas universitarias. Aplicación a un área de conocimiento

En el presente trabajo se pretende aplicar la filosofía de Calidad, tan enfocada hacia la industria, a sistemas tan complejos como lo son las enseñanzas técnicas universitarias. La propuesta se basa en la adaptación de tal filosofía, según las normas ISO 900x, inicialmente a una unidad básica del sistema de enseñanza, con la intención de que pueda extenderse progresivamente a la totalidad de la estructura universitaria. Se intenta en este estudio expresar la idea básica, esbozando el sistema de Calidad y partiendo de una serie de premisas convenientes para la mejor aplicación del sistem

Revista de enseñanza universitaria

En el presente trabajo se pretende aplicar la filosofía de Calidad, tan enfocada hacia la industria, a sistemas tan complejos como son las enseñanzas universitarias. Los autores pretenden aplicar la filosofía de Calidad a una unidad básica universitaria de tipo técnico, entendiéndose como tal una asignatura, área de conocimiento o Departamento. Este planteamiento se basa en considerar a las referidas unidades básicas como empresas independientes que prestan un determinado servicio (conocimientos y capacidades), la asociación de estas unidades formarían una macroempresa, de modo que la conjunción de los referidos servicios da lugar a un titulado universitario. El paso siguiente sería desarrollar el sistema para una asignatura de último curso y ponerlo en práctica, para verificar que es factible su implantación y su funcionamiento. Con posterioridad, se iría aplicando a otas asignaturas de último curso, y después implantarlo progresivamente en cursos inferiores dentro del mismo área o Departamento.AndalucíaES

Instantaneous Disturbance Index for Power Distribution Networks

The stability of power systems is very sensitive to voltage or current variations caused by the discontinuous supply of renewable power feeders. Moreover, the impact of these anomalies varies depending on the sensitivity/resilience of customer and transmission system equipment to those deviations. From any of these points of view, an instantaneous characterization of power quality (PQ) aspects becomes an important task. For this purpose, a wavelet-based power quality indices (PQIs) are introduced in this paper. An instantaneous disturbance index (ITD(t)) and a Global Disturbance Ratio index (GDR) are defined to integrally reflect the PQ level in Power Distribution Networks (PDN) under steady-state and/or transient conditions. With only these two indices it is possible to quantify the effects of non-stationary disturbances with high resolution and precision. These PQIs offer an advantage over other similar because of the suitable choice of mother wavelet function that permits to minimize leakage errors between wavelet levels. The wavelet-based algorithms which give rise to these PQIs can be implemented in smart sensors and used for monitoring purposes in PDN. The applicability of the proposed indices is validated by using a real-time experimental platform. In this emulated power system, signals are generated and real-time data are analyzed by a specifically designed software. The effectiveness of this method of detection and identification of disturbances has been proven by comparing the proposed PQIs with classical indices. The results confirm that the proposed method efficiently extracts the characteristics of each component from the multi-event test signals and thus clearly indicates the combined effect of these events through an accurate estimation of the PQIs