Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3890
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorRene De Jesus Romero Troncosoes_ES
dc.creatorLuis Alejandro Romero Ramirezes_ES
dc.date2022-10-01-
dc.date.accessioned2022-09-19T18:53:42Z-
dc.date.available2022-09-19T18:53:42Z-
dc.date.issued2022-10-01-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3890-
dc.descriptionEl incremento de cargas no lineales en las redes eléctricas introduce una mala calidad de la energía, esto produce disturbios electromagnéticos, contaminación armónica e inter-armónica, y otros efectos no deseados. Estos defectos causan que la forma de la señal de la red eléctrica se distorsione, la cual puede ser dañina para las cargas conectadas a la red, por lo tanto, es importante la identificación de estos problemas específicos para poder realizar un diagnóstico de la calidad de la energía y poder plantear estrategias para mitigar estos fenómenos no deseados. Es necesario el desarrollo de sistemas que puedan realizar el monitoreo de la red eléctrica para poder realizar diagnóstico de calidad de la energía. En este trabajo de tesis se presenta un sensor inteligente basado en estadísticos de orden superior para el monitoreo y diagnóstico de la calidad de la energía en sistemas eléctricos. Para que el sensor inteligente sea capaz de realizar esta tarea, contiene núcleos de procesamiento que analiza los datos adquiridos para el diagnóstico de la red eléctrica. En este trabajo se proponen dos núcleos de procesamiento basados en HOS: el primero se enfoca en la identificación de disturbios de corta duración tales como sag, swell, interrupción, transitorio oscilatorio etc. Para realizar esto se utiliza una metodología basada en estadísticos de orden superior en dominio del tiempo (varianza, kurtosis y cumulante de orden 6) junto con un algoritmo genético para la eliminación de la energía de la frecuencia fundamental y un clasificador basado en lógica difusa. El segundo núcleo se enfoca en la identificación y cuantificación de componentes de frecuencia estacionarias, usando una metodología basada en un estadístico de orden superior en dominio de la frecuencia, la kurtosis espectral. Se combina la kurtosis espectral con la transformada de Fourier para este núcleo de procesamiento. El sensor inteligente es usado para experimentación en redes eléctricas de edificios con red eléctrica ordinarias y redes con generación de energía renovable, ubicados en España. Los resultados prueban que el sensor inteligente permite dar un diagnóstico de la calidad de la energía preciso y eficiente en diferentes tipos de redes eléctricas para análisis de disturbios de corta duración y para contaminación espectral.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectCalidad de la energíaes_ES
dc.subjectEstadísticos de orden superiores_ES
dc.subjectsensor inteligentees_ES
dc.subjectprocesamiento digital de señaleses_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleDesarrollo de sensores inteligentes basados en estadística de orden superior para monitoreo y diagnóstico en sistemas eléctricoses_ES
dc.typeTesis de doctoradoes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorRORL920114HGTMMS06es_ES
dc.contributor.identificadorROTR640929HGTMRN06es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameDoctorado en Mecatrónicaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelDoctoradoes_ES
Aparece en: Doctorado en Mecatrónica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
RI006906.pdf4.67 MBAdobe PDFPortada
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.