Nuevo método de detección y análisis en tiempo real de eventos en la tensión de suministro de energía eléctrica empleando un modelo combinado wavelets-filtro de Kalman extendido

Abstract

RESUMEN:La tesis doctoral presenta un nuevo método de detección y análisis de eventos en la tensión de suministro de energía eléctrica que utiliza simultáneamente el análisis wavelet y un filtro de Kalman extendido actuando en paralelo sobre las muestras de la tensión. El análisis wavelet proporciona la mejor precisión en la determinación de las características temporales del evento y el filtro de Kalman extendido permite, por un lado confirmar la existencia del evento, descartando aquellas detecciones erróneas que puede producir el análisis wavelet debido a su muy alta sensibilidad, así como determinar con la mayor exactitud la magnitud y fase de la tensión durante el evento. El método desarrollado se ha implementado un tiempo real sobre un sistema DSP, de forma que se adquieren las muestras de la tensión y se analizan sus valores dentro del intervalo de muestreo, para poder detectar y analizar eventos en el menor tiempo posible y poder desarrollar estrategias de protección de los distintos equipos conectados a la red de distribución.

ABSTRACT:The thesis presents a new method for detection and analysis of voltage events in power systems using wavelet analysis and an extended Kalman filter acting in parallel on the voltage samples. The wavelet analysis provides the best estimation of the time-related parameters of the voltage event and the extended Kalman filter enables, on the one hand the confirmation of the beginning and the end of the voltage event, avoiding the erroneous detections that can be produced due to the very high sensitivity of the wavelet analysis, and on the other hand, the estimation of the magnitude and phase angle of voltage supply during the event. The method proposed has been implemented in a DSP-based system, where the voltage samples are analyzed within the sampling period for real-time detection of voltage events.