Trabajo de grado - Pregrado
Implementación de técnicas de machine learning para la detección en tiempo real de los fenómenos de la calidad de la potencia
Fecha
2022-06-30Registro en:
instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
Autor
Rozo Puentes, Juan David
Institución
Resumen
En el proyecto se presenta la implementación en tiempo real de la detección y clasificación de fenómenos de la calidad de la potencia. La propuesta diseñada se basa en el uso de la transformada de hilbert huang a las señales de voltaje trifásicas de un sistema de potencia para luego encontrar la frecuencia instantánea. Se usan clasificadores multiclase entrenados con sags, swells, transitorios y armónicos. El microcontrolador utilizado para realizar la adquisición y el procesamiento de las señales es una Raspberry Pi 3. Typhoon HIL se utiliza para diseñar el sistema eléctrico base al que se le monitorea la calidad de la potencia. La principal razón de usar Typhoon HIL se debe a la facilidad de simular un circuito eléctrico en tiempo real y poder obtener las señales análogas del circuito por medio del HIL402.