Detección y clasificación de fallas eléctricas en sistemas de distribución de energía eléctrica mediante el uso de la transformada wavelet continua y funciones madre de soporte infinito

Abstract

El análisis de fallas eléctricas en Sistemas Eléctricos de Potencia ha visto un avance significativo en la implementación de metodologías fundamentadas en el Procesamiento Digital de Señales, como el análisis en tiempo y frecuencia. En este trabajo se propone una metodología para utilizar filtros con Respuesta Infinita al Impulso como Funciones Madre para computar la Transformada Wavelet Continua mediante la evaluación del concepto del remuestreo digital de señales. Esta metodología es evaluada al compararla con la metodología más comúnmente reportada en la literatura (Transformada Wavelet Discreta con Función Madre tipo Daubechies 4) y se investigan los efectos de los parámetros más relevantes inherentes al método y a las señales. La implementación del código se realiza en el software de MATLAB y los resultados se validan comparando la energía espectral asociada a los coeficientes Wavelet obtenidos. Por otro lado, se propone evaluar las etapas de detección y clasificación de fallas eléctricas en sistemas de distribución de energía eléctrica utilizando una serie de señales simuladas en el Software ATP/EMTP y redes neuronales artificiales. Los resultados obtenidos validan la metodología propuesta además de presentar una mejora notoria en cuanto a la tasa de detección y clasificación de eventos al compararla con el método tradicional. Finalmente, se resumen las limitaciones de la investigación y se propone una serie de recomendaciones a modo de trabajo futuro con el objetivo de continuar la evaluación de la metodología propuesta. (Texto tomado de la fuente)

Electric fault analysis in Power Systems has seen significant progress in the adoption of methodologies based on Digital Signal Processing, such as time and frequency analysis. In this work, a novel method is proposed to use filters with Infinite Impulse Response as Mother Functions to compute the Continuous Wavelet Transform by evaluating the concept of digital signal resampling. This methodology is evaluated by comparing it with the most common method in the literature (Discrete Wavelet Transform with Daubechies 4-type Mother Function) and the effects of the most relevant parameters inherent to the method and to the signals are investigated. The implementation of the code is carried out in the MATLAB software and the results are validated by comparing the spectral energy associated with the Wavelet Coefficients obtained. On the other hand, an evaluation of the stages of detection and classification of electrical faults in electrical power distribution systems is proposed by using a series of simulated signals in the ATP/EMTP Software and artificial neural networks. The results obtained validate the proposed methodology in addition to presenting a notable improvement in the rate of detection and classification of events when compared to the traditional method. Finally, the limitations of the research are summarized, and a series of recommendations are proposed for future work with the aim of continuing the evaluation of the proposed method.