Técnicas informáticas avanzadas para la monitorización de la calidad de la energía eléctrica

Resumen

En esta tesis doctoral se propone un método de mejora de la transformada de Stockwell a través de la creación de un algoritmo genético de optimización. La calidad de la energía es un campo de gran interés en la actualidad tanto para las compañías eléctricas como para los consumidores. Una mala calidad de tensión pueda provocar daños y mal funcionamiento sobre los aparatos eléctricos, siendo ya muchos de estos elementos partes críticas en gran cantidad de tareas cotidianas. Esto ha provocado que las compañías eléctricas y las administraciones gubernamentales, a través de leyes y normativas, dediquen un gran esfuerzo para garantizar un correcto suministro que sustente esta dependencia existente. El análisis del nivel de calidad de la energía eléctrica suele aplicarse mediante la utilización de equipos electrónicos portátiles de medida digital, como los multímetros y analizadores de red. Pese a ello, su escasa potencia de cálculo así como la utilización de técnicas de análisis tradicionales menos efectivas como la Transformada Rápida de Fourier pueden producir resultados incorrectos en determinadas situaciones donde no se cumplen los supuestos en los que se basan. Por otra parte, son muy poco eficaces cuando aparecen perturbaciones en la calidad de la energía eléctrica en las señales eléctricas, dificultando en gran medida la detección y clasificación de estas para diagnosticar eficazmente los problemas que afectan a una instalación, de forma que finalmente suponga una ayuda para la toma de medidas correctivas pertinentes. En las últimas décadas han surgido nuevas técnicas matemáticas de análisis, destacando sobre todo la Transformada de Stockwell por su precisión y eficacia. Ente sus ventajas destacan que preserva la información de fase de la señal, es mucho más inmune al ruido y tiene una implementación sencilla al basarse en el algoritmo FFT. Sin embargo, la calidad del resultado de esta técnica tiene una fuerte dependencia sobre los parámetros escogidos para construir la ventana de Gauss en la que se apoya el algoritmo. La transformada de Stockwell es una herramienta potente que ofrece un campo de investigación de gran futuro. Posee una gran cantidad de aplicaciones como por ejemplo: filtrado de señales, reconocimiento de perturbaciones eléctricas, resonancias magnéticas y análisis de señales geofísicas y sismológicas, entre otras,. Esto hace que su verdadero potencial esté aún por descubrir. En esta tesis se ha propuesto como objetivo el diseño y creación de un algoritmo genético para la mejora de estos resultados, basado en la optimización de la ventana de Gauss. De esta forma, se podrá conocer el valor adecuado para la señal analizada que permita concentrar la energía de la matriz resultante con respecto a la transformada S convencional. En consecuencia a esto, se aumenta la resolución y se facilita la identificación de la duración, frecuencias e instante de las perturbaciones que puedan aparecer en la señal, siendo esto de gran utilidad para las posteriores técnicas de detección y clasificación. En base a esta idea, se plantea la construcción de este algoritmo para que sea flexible y pueda integrarse en sistemas de análisis ya existentes. Se presenta además: o Una introducción al problema de la energía eléctrica, así como los conceptos básicos, métodos y normativas para el análisis de señales eléctricas. o Una visión general de los trabajos e investigaciones anteriores para sentar las bases necesarias en la construcción del algoritmo genético de optimización planteado. o La construcción y descripción de todas las fases de desarrollo del algoritmo genético objeto de esta tesis. Se introducen los conceptos básicos de los algoritmos genéticos y la resolución de problemas de optimización. o Un experimento de prueba y comparativa del algoritmo con respecto a la versión convencional de la transformada de Stockwell ante las perturbaciones y situaciones más habituales que se producen en las señales eléctricas. o Por último, se ofrecen los resultados del algoritmo en su ejecución sobre diferentes casos de prueba y perturbaciones más comunes, presentando los valores obtenidos tras la ejecución y comparando su eficacia con respecto a la transformada de Stockwell básica a través de gráficas y elementos comparativos. El algoritmo genético presentado en esta tesis mejora, en la mayoría de los casos abordados en la fase experimental, la resolución de las matrices resultantes cuando se aplica a señales eléctricas, permitiendo: o Simplificar el proceso de reconocimiento de perturbaciones eléctricas gracias a que las regiones de energía resultantes quedan mejor acotadas sobre los resultados que presenta la transformada S convencional. o Delimitar el espacio de soluciones posibles en la clasificación y reconocimiento de patrones, aumentando la eficacia de las técnicas para la clasificación y detección de perturbaciones eléctricas como los sistemas de reglas o redes neuronales.