Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/82024
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dc.contributor.advisorBarocio Espejo, Emilio
dc.contributor.advisorZúñiga Haro, Pável
dc.contributor.advisorUribe Campos, Felipe Alejandro
dc.contributor.authorReyes Cabrera, José Iván
dc.contributor.editorCUCEI
dc.contributor.editorUniversidad de Guadalajara
dc.contributor.otherMAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRICA
dc.date.accessioned2020-09-13T16:07:47Z-
dc.date.available2020-09-13T16:07:47Z-
dc.date.issued2012-05-18
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/82024-
dc.description.abstractEl interés de esta tesis se centra en el estudio de oscilaciones electromecánicas desde la perspectiva de su monitoreo a través de señales de medición provenientes de la operación estable (medición ambiente) del sistema eléctrico de potencia (SEP). Ésto de acuerdo a las nuevas tendencias en la operación de los SEP que apuntan hacia aplicaciones que sean capaces de brindar información útil en tiempo real permitiendo un control más seguro y eficiente. En este sentido, en el presente trabajo se propone un método para caracterizar estas oscilaciones por medio de sus parámetros principales (frecuencia, amplitud y amortiguamiento) que son extraídos directamente de las mediciones del sistema con ayuda de algoritmos de procesamiento digital de señales. La función de estos algoritmos es separar la señal en una serie de componentes que permitan identificar las diferentes características contenidas en la señal (componentes oscilatorios, respuesta libre, ruido, tendencia), para posteriormente extraer de estas señales los parámetros que permitan caracterizar las oscilaciones. En la investigación se analizaron señales obtenidas de simulaciones de modelos computacionales de SEP, donde se examinó la habilidad del método para detectar múltiples componentes oscilatorios, comparando los resultados obtenidos con otros métodos clásicos como el análisis de pequeña señal y el análisis de Fourier. La metodología también se aplicó a mediciones reales provenientes de UMF instaladas en la red de Finlandia, en donde el estudio se centró en dos objetivos, el primero fue la determinación de las mediciones con mejores características para el monitoreo de el modo oscilatorio en cuestión y la segunda, el cálculo del amortiguamiento del modo de oscilación. En ambos casos se obtuvieron resultados comparables con los reportados en la literatura especializada. La parte final del documento explora la posibilidad de aplicación de la metodología para la identificación y extracción de la tendencia y componentes estacionarios en señales de medición ambiente, para lo cual se utilizan las señales de la red Finlandesa. En general, el trabajo de tesis aporta una metodología con características favorables (adaptable, robusta ante el ruido) para el análisis de señales ambiente junto con aplicaciones tanto en sistemas simulados como en el estudio de señales reales.
dc.description.tableofcontentsDedicatoria ii Agradecimientos iii Resumen iv Contenido v Lista de Figuras vii Lista de Tablas ix Capitulo 1 Introducción 1.1.- Motivación 1 1.2.- Declaración del problema 2 1.3.- Revisión de trabajos previos 3 1.4.- Aplicaciones para el Análisis de Mediciones Ambiente 5 1.5.- Objetivo 5 1.6.- Organización de la tesis 5 1.7.- Referencias 6 Capítulo 2 SSA-SPEA: Metodología para el Análisis e Identificación de Componentes Oscilatorios en Señales Mediciones Ambiente 2.1.- Introducción 8 2.2.- Formulación Matemática del Algoritmo SSA 8 2.1.1.- Descomposición 9 2.2.2.- Reconstrucción 10 2.2.3.- Criterio de Selección para los Componentes Reconstruidos (RC) 11 2.3.- Algoritmo para la Estimación de Parámetros Sinusoidales (SPEA) 12 2.4.- Aplicación del Algoritmo en una Señal Ambiente Multicomponente 13 2.4.1.- Tiempos de Procesamiento del SSA-SPEA 17 2.5.- Descripción de la Metodología Propuesta 17 2.6.- Conclusiones Preliminares 18 2.7.- Referencias 18 Capítulo 3 Análisis Tiempo-Frecuencia de Mediciones Ambiente de Sistemas Eléctricos de Potencia 3.1.- Introducción 19 3.2.- Identificación de Modos Oscilatorios en el Sistema Simulado de Dos Áreas 19 3.2.1.- Análisis de Estabilidad de Pequeña Señal 20 3.2.2.- Obtención de Mediciones Ambiente 20 3.2.3.- Análisis con Métodos Espectrales 21 3.2.4.- Análisis con el Método SSA-SPEA 22 3.3.- Determinación de Señales Óptimas para el Monitoreo de Oscilaciones en el Sistema Eléctrico Finlandés 24 3.3.1.- Características y Procesamiento Previo de las Señales 25 3.3.2.- Análisis con el Método SSA-SPEA 26 3.3.3.- Comparación de Resultados utilizando STFT 27 3.4.- Conclusiones Preliminares 28 3.5.- Referencias 29 Capítulo 4 Análisis de la Respuesta Libre e Identificación Dinámica de Componentes no vi Estacionarias 4.1.- Introducción 30 4.2.- Estudio de la Respuesta de Sistemas Dinámicos bajo Excitación Aleatoria 30 4.2.1.- Representación para la Respuesta Libre y Forzada de un Sistema Dinámico con Excitación Aleatoria 31 4.2.2.- Algoritmo para la Extracción de la Respuesta Libre: Random Decrement 31 4.2.3.- Ejemplo de aplicación: Obtención de la Respuesta Libre para un Sistema Lineal con Excitación Aleatoria 32 4.2.4.- Obtención de Parámetros Óptimos para el RD Utilizando un Estudio de Monte-Carlo 34 4.2.5.- Integración con el Método SSA-SPEA 35 4.2.6.- Estimación de la Respuesta Libre y el Amortiguamiento en Señales de Medición ambiente del Sistema Eléctrico Finlandés 36 4.3.- Identificación Dinámica de Componentes no Estacionarias basada en la Reconstrucción de Señales Mediante el SSA 38 4.3.1.- Características en Mediciones Ambiente: Ruido y Tendencia 38 4.3.2.- Reconstrucción de señales con el SSA 39 4.3.2.1.- Criterio para la Selección del Número de Componentes en la Reconstrucción 39 4.3.2.2.- Reconstrucción de una Señal Ambiente en un Sistema Eléctrico de Potencia 40 4.3.3.- Metodología para la Extracción Dinámica de la Tendencia utilizando el SSA 41 4.3.3.1.- Extracción de la Tendencia en la Medición Ambiente de un Sistema de Potencia 42 4.3.4.- Separación de la Parte Estacionaria en una Señal Mediante el SSA 43 4.3.4.1.- Extracción de la Componente Estacionaria en la Medición Ambiente de un Sistema de Potencia 44 4.4.-Conclusiones del Capítulo 45 4.5.- Referencias 45 Capítulo 5 Conclusiones 5.1.- Conclusiones Generales 47 5.2.-Aportaciones 47 5.3.- Trabajos Futuros 48 Apéndice A Análisis de Señales Transitorias con el Método SSA-SPEA A.1.- Aplicación del SSA-SPEA para el Análisis de una Señal Transitoria Sintética 49 Apéndice B Estudio del Desempeño del Método SSA-SPEA en el Análisis de Señales Transitorias B.1.- Condiciones del Estudio 53 B.2.- Modelo para la Señal Sintética 53 B.3.- Indicadores para Evaluar el Desempeño del Método 53 B.4.- Análisis de Resultados 54
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isoes
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectIngenieria Electrica
dc.title“Caracterización Dinámica de Oscilaciones Electromecánicas en Mediciones Ambiente Mediante un Algoritmo Adaptivo Basado en el Análisis del Espectro Singular”
dc.typeMaestria
dc.typeTesis
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderReyes Cabrera, José Iván
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
Aparece en las colecciones:CUCEI

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