Detección y clasificación automática en tiempo real de perturbaciones en señales eléctricas mediante redes neuronales

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En la actualidad se considera oportuno llevar a cabo actuaciones encaminadas a cuantificar y clasificar las perturbaciones en las redes de suministro eléctrico. Esto es debido fundamentalmente a la reciente expansión de la automatización industrial así como de los equipos electrónicos, lo cual, por un lado, ha aumentado el número de perturbaciones que se i nyectan en la red, por otro lado, ha aumentado la sensibilidad de estos equipos a esas mismas perturbaciones. Existen actualmente numerosas investigaciones en este campo así como equipos comerciales ya desarrollados para lograr la clasificación de estas perturbaciones. El problema fundamental es la alta complejidad del tema (ya que dichas perturbaciones pueden presentarse bajo múltiples combinaciones y variaciones en un determinado fragmento de señal; siendo así compleja su detección y clasificación) y gran parte de estos sistemas son de baja fiabilidad y/o de alto coste. Por otro lado, casi la totalidad de las investigaciones llevadas a cabo sobre el tema se centran en la obtención de sistemas off-line (o que trabajan tras el proceso de adquisición de señal y sin requerimientos temporales) así como, en su mayoría, se trata de desarrollos teóricos no probados en entornos reales. La presente tesis se centra en la elaboración de un sistema, aplicable en tiempo real y basado en redes neuronales artificiales, para la detección y clasificación automática de las perturbaciones eléctricas definidas por la norma española UNE-EN 50160.

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