Adaptación y aplicación de la transformada de Hilbert-Huang a sistemas eléctricos: aplicaciones en el estudio de la gestión de la demanda y caracterización de transitorios

Abstract

[ESP] La tesis utiliza de base la transformada de Hilbert-Huang para desarrollar una serie de herramientas que permiten caracterizar diversas series de datos temporales relacionadas con la ingeniería eléctrica. Partiendo de una revisión de las técnicas convencionales de análisis, se indican las principales ventajas e inconvenientes de dichas técnicas y se las compara con la transformada de Hilbert-Huang. Dicha transformada no se encuentra exenta de problemas, por lo que a lo largo del documento se discuten sus dificultades y una serie de adaptaciones y mejoras necesarias para su utilización en las bases de datos consideradas. Como aplicaciones de las herramientas desarrolladas se muestra: la clasificación e identificación de eventos electromagnéticos del sistema eléctrico de potencia, la caracterización y desagregación de cargas de consumo eléctrico tanto en macro como en micro escala y la predicción de consumos eléctricos al nivel del sistema eléctrico. Para todo ello, se utilizan otras técnicas auxiliares como son la transformada de Fourier, técnicas estadísticas y de inteligencia artificial como los mapas auto-organizados de Kohonen. [ENG] Thesis uses as a basis the Hilbert-Huang transform to develop several tools that allow to characterize different sampled data related to electrical engineering. In the document, a review of conventional analysis techniques is fullfilled, appointing its pros and cons, to be compared with Hilbert-Huang transform. However, this transform is not free of difficulties, so through the text its problems and different solutions and adaptations are presented in order to be used to analyze the considered data bases. As applications of the developed tools are shown: the classification and identification of electrical electromagnetic power events of the electrical power system, the characterization and disaggregation of consumption power loads in macro and micro scale sampling level and the load forecasting at power system level.With these objectives other auxiliar techniques are used, such as: Fourier transform, statistical tools and artificial neural networks such as the self-organizing maps of Kohonen.