Localización de faltas en redes eléctricas mediante transformadas tiempo-frecuencia y técnicas de inteligencia artificial
- Autores: Rafael Arranz Padilla
- Directores de la Tesis: Alejandro Rodríguez Gómez (dir. tes.), Francisco Jesús Muñoz Gutiérrez (codir. tes.), Miguel Alejandro Atencia Ruiz (tut. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2024
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Jesús Chamorro (presid.), José Antonio Aguado Sánchez (secret.), Francisco Gil Montoya (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Mecánica y Eficiencia Energética por la Universidad de Málaga
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RIUMA
- Resumen
La presente Tesis Doctoral se centra en la localización de faltas eléctricas en sistemas de potencia, una tarea crítica para garantizar la confiabilidad y estabilidad de las redes eléctricas. Aunque la tecnología ha avanzado significativamente, aún persisten limitaciones en los equipos de medición utilizados para esta tarea. La investigación presentada propone el uso de la transformada de Stockwell y redes neuronales para mejorar la precisión y eficiencia en la identificación de la ubicación de las faltas.
Las faltas eléctricas, que pueden surgir por factores medioambientales o por operaciones en la red, son responsables de las mayores interrupciones en el sistema eléctrico. Localizarlas con precisión permite a los operadores de red reducir los costos de inspección y reparación, mejorando así la calidad del suministro y evitando cortes no programados.
El proceso de localización de faltas se enfrenta a varias limitaciones: resolución insuficiente de equipos de medición, sensibilidad a interferencias electromagnéticas, dificultades de acceso a ciertas áreas de la red, complejidad del sistema eléctrico y altos costos de equipos especializados. Estas limitaciones subrayan la necesidad de desarrollar tecnologías avanzadas que puedan superar estos desafíos.
Actualmente, existen varios métodos tecnológicos avanzados para la localización de faltas eléctricas. Entre ellos, los métodos basados en la impedancia son ampliamente utilizados debido a su simplicidad y baja complejidad computacional. Estos métodos calculan la impedancia aparente de la línea vista desde uno de sus extremos, utilizando mediciones de tensión e intensidad. Por otro lado, los métodos de onda viajera son muy confiables y se basan en determinar el momento de paso del frente de onda por uno de los extremos de las líneas de transmisión cuando se produce una falta eléctrica. Este método, aunque preciso, requiere sensores sofisticados con una alta frecuencia de muestreo.
La transformada de Stockwell ofrece una mayor precisión en el dominio de la frecuencia comparada con otras transformadas tiempo-frecuencia como la Wavelet. Esta precisión es crucial para identificar las frecuencias asociadas a la tensión de recuperación transitoria (TRV), que aparece cuando un interruptor de potencia interrumpe el flujo de corriente durante una falta. El TRV es una señal de tensión que se define en distintos estándares internacionales y cuyo valor se estudia para conocer los límites de las protecciones y poder dimensionar correctamente las mismas en los sistemas eléctricos de potencia. El TRV contiene información que, al ser analizada mediante la transformada de Stockwell, permite determinar con gran precisión la frecuencia característica del sistema en el momento de la falta y su energía asociada.
Las redes neuronales pueden utilizar esta información para establecer una relación con la distancia de la falta. La Tesis propone un sistema que combina la transformada de Stockwell y las redes neuronales para desarrollar un método eficiente y preciso de localización de faltas eléctricas. Este sistema se valida sobre modelos de redes eléctricas reales, demostrando una precisión superior a la de los métodos tradicionales.
La Tesis se organiza en cinco capítulos. El primer capítulo introduce la motivación y los objetivos, así como la estructura de la tesis. El segundo capítulo describe los interruptores de potencia y la normativa internacional asociada al TRV. El tercer capítulo presenta técnicas de localización de faltas eléctricas, incluyendo transformadas tiempo-frecuencia y redes neuronales. El cuarto capítulo se dedica a la experimentación y validación del sistema propuesto. El quinto capítulo concluye con los resultados obtenidos y sugiere líneas futuras de investigación.
Las publicaciones derivadas de esta Tesis se encuentran recogidas en la revista Electric Power Systems Research y en congresos internacionales, las cuales subrayan la relevancia e impacto de este trabajo en el campo de la ingeniería eléctrica.
