Reducción de Ruido en Señales Eléctricas Producidas por Descargas Parciales en Transformadores de Distribución Usando la Aproximación Local Polinomial (LPA) y la Intersección de Intervalos de Confianza (ICI)

• Autores: Herbert Enrique Rojas Cubides, Harvey David Rojas Cubides, Audrey Soley Cruz
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 30, Nº. 5, 2019, págs. 161-172
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Noise Reduction in Electrical Signals Generated by Partial Discharges in Distribution Transformers Using the Local Polynomial Approximation (LPA) and the Intersection of Confidence Intervals (ICI).
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• Resumen
  • español

    Este artículo presenta una alternativa para la reducción de ruido en señales eléctricas producidas por descargas parciales (DPs). El método se basa en la aproximación local polinomial (LPA) y su combinación con el algoritmo de intersección de intervalos de confianza (ICI), y se diferencia de otras técnicas en que proporciona la mejor versión de una señal a partir de un análisis matemático y estadístico que no depende del cálculo de su representación en el plano tiempo-frecuencia. Asimismo, se realiza una evaluación del método propuesto a partir de señales de DPs obtenidas experimentalmente. Finalmente, los resultados alcanzados son comparados con los obtenidos por diversos filtros (Fourier, FIR y transformación de ondas discreta-DWT). Esta comparación muestra que, aunque los métodos basados en la DWT entregan buenos resultados, el método LPA-ICI provee señales con alta relación señal-a-ruido (>70%), una alta correlación (>0.899) y una baja distorsión de amplitud (<3.5%).

  • English

    This paper presents an alternative for noise reduction in electrical signals produced by partial discharges, PDs. The method is based on the local polynomial approximation (LPA) and its combination with the intersection of confidence intervals (ICI) algorithm. The method differs from other techniques by providing the best version of a signal from a mathematical and statistical analysis that does not depend on the calculation of its representation in the time-frequency plane. Likewise, an evaluation of the proposed method is done from experimentally obtained PD signals. Finally, the results are compared with those obtained by different filters (Fourier, FIR and discrete wavelets transform-DWT). This comparison shows that, although the methods based on the DWT provide good results, the LPA-ICI method provides signals with high signal-to-noise ratio (>70%), a high correlation (>0.899) and a low amplitude distortion (<3.5%).