Método de detección en tiempo real de perturbaciones transitorias en redes de suministro eléctrico

Author

Apráiz Casuso, Matilde de

Director

Barros Guadalupe, Julio

Diego García, Ramón Ignacio

Date of defense

2013-05-16

Pages

141 p.



Department/Institute

Universidad de Cantabria. Departamento de Electrónica y Computadores

Abstract

Las perturbaciones en la tensión de suministro eléctrico pueden provocar mal funcionamiento o avería en los equipos conectados a la red de distribución. Los eventos de tensión son los más perjudiciales debido a su carácter aleatorio. El desarrollo de equipos de medida y técnicas de procesado de señal que permitan detectar y analizar en tiempo real las perturbaciones no estacionarias es actualmente de gran importancia para poder identificar posibles problemas. En esta tesis doctoral se desarrolla un método nuevo para la detección y análisis on-line y en tiempo real de perturbaciones transitorias en la tensión del suministro eléctrico en redes de distribución de baja tensión. El método que se propone permite detectar cambios repentinos en la forma de onda de la tensión iniciando un proceso de almacenamiento de la perturbación detectada para su posterior análisis. El método desarrollado realiza un muestreo continuo de la señal y compara cada muestra del ciclo adquirido con la muestra correspondiente al ciclo anterior previamente almacenado en memoria como señal de referencia. A la señal diferencia así obtenida se le aplica la transformada wavelet discreta para calcular la energía en distintas bandas de frecuencia. Se realiza una predetección de un evento cuando la señal diferencia sobrepasa un umbral predefinido. En ese caso en función de la magnitud de la energía de las bandas de frecuencia en el ciclo en que se produce la perturbación, se clasifica y se almacena el evento. Se describe un equipo de medida desarrollado, en base al algoritmo propuesto, sus características hardware y software y algunos de los resultados que ha generado al monitorizar una red de distribución de energía eléctrica de baja tensión.


Perturbations in electric power supply can provoke incorrect function or failure in equipment connected to the distribution network. Voltage events are the most detrimental due to their random nature. The development of suitable measurement equipment and signal processing techniques that enable the detection and real-time analysis of these non-stationary perturbations is nowadays of great importance in identifying possible problems. In this doctoral thesis, a novel method is described that enables the detection and then the on-line, real-time analysis of transitory perturbations in the electric supply voltage in low-voltage distribution networks. The method proposed enables the detection of sudden changes in the voltage waveform, which start a process whereby the perturbations detected are stored for later analysis. The method developed performs a continuous sampling of the signal and compares each sample of the cycle with the corresponding sample in the previous cycle stored in memory as a reference. The wavelet transform is applied to the difference signal obtained from comparison in order to calculate the energy in the distinct frequency bands. A pre-detection of the event is carried out when the signal surpasses a predefined threshold. In this case, depending on the magnitude of the energy in the frequency bands of the cycle when the perturbation is produced, the event is classified and stored. The measurement equipment developed is described in terms of; the algorithm proposed, its hardware and software characteristics and some of the results that it generated while monitoring a low-voltage electricity distribution network.

Keywords

calidad de energía; perturbaciones transitorias; detección de transitorios y wavelets; power quality; transitory perturbations; detection of transitory perturbations and wavelets

Subjects

537 - Electricity. Magnetism. Electromagnetism; 621 - Mechanical engineering in general. Nuclear technology. Electrical engineering. Machinery

Knowledge Area

Ciencias Aplicadas

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