{"id":112832,"date":"2018-03-11T10:39:58","date_gmt":"2018-03-11T10:39:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aplicacion-de-las-redes-neuronales-artificiales-en-la-deteccion-en-tiempo-real-del-fenomeno-de-la-ferrorresonancia-en-transformadores-de-tension\/"},"modified":"2018-03-11T10:39:58","modified_gmt":"2018-03-11T10:39:58","slug":"aplicacion-de-las-redes-neuronales-artificiales-en-la-deteccion-en-tiempo-real-del-fenomeno-de-la-ferrorresonancia-en-transformadores-de-tension","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/transmision-y-distribucion-electrica\/aplicacion-de-las-redes-neuronales-artificiales-en-la-deteccion-en-tiempo-real-del-fenomeno-de-la-ferrorresonancia-en-transformadores-de-tension\/","title":{"rendered":"Aplicaci\u00f3n de las redes neuronales artificiales en la detecci\u00f3n en tiempo real del fen\u00f3meno de la ferrorresonancia en transformadores de tensi\u00f3n"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Victor Valverde Santiago <\/strong><\/h2>\n<p>En la presente tesis doctoral se desarrolla una nueva metodolog\u00eda de detecci\u00f3n en tiempo real del fen\u00f3meno de la ferrorresonancia en transformadores de tensi\u00f3n. Su desarrollo se basa en el reconocimiento de la forma de onda de la tensi\u00f3n en bornes del secundario del transformador, mediante la teor\u00eda de las redes neuronales artificiales. Este reconocimiento se ha planteado a lo largo de la tesis como una clasificaci\u00f3n binaria en la que la red neuronal identifica la se\u00f1al de tensi\u00f3n como ferrorresonante o no ferrorresonante, proporcionando como salida un 1 \u00f3 un 0 respectivamente. La clasificaci\u00f3n se ha estructurado a partir de ventanas de datos correspondientes a un ciclo de la se\u00f1al de tensi\u00f3n a la frecuencia fundamental, con una frecuencia de muestreo equivalente a 32 muestras por ciclo. Estas 32 muestras representan las entradas de la red neuronal, previo paso por una etapa de acondicionamiento inicial, que normaliza las muestras en el rango [-1, 1]. En cuanto a la arquitectura de red adecuada, se ha concluido que la red que mejor se adapta a las condiciones del problema es el perceptr\u00f3n multicapa (mlp). Las pruebas llevadas a cabo han demostrado que las estructuras de red \u00f3ptimas se  corresponden con redes de dos capas ocultas, con un n\u00famero de neuronas elevado (en torno a 30) en la primera capa oculta y un n\u00famero de neuronas reducido en la segunda capa oculta. Si bien toda la metodolog\u00eda se ha desarrollado por medio de simulaci\u00f3n software, su validaci\u00f3n se ha extendido a la realizaci\u00f3n de ensayos de laboratorio. Se ha llevado a cabo un extenso proceso de validaci\u00f3n ensayando en el laboratorio el transformador modelizado previamente durante la etapa de generaci\u00f3n de ejemplos representativos del problema, con resultados altamente satisfactorios. Adem\u00e1s, el proceso de validaci\u00f3n se ha extendido a ensayos de laboratorio realizados sobre otros transformadores de tensi\u00f3n de caracter\u00edsticas totalmente diferentes al utilizado durante el proceso de generaci\u00f3n de ejemplos representativos, con resultados igualmente satisfactorios, demostrando as\u00ed la generalizaci\u00f3n de la metodolog\u00eda desarrollada.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aplicaci\u00f3n de las redes neuronales artificiales en la detecci\u00f3n en tiempo real del fen\u00f3meno de la ferrorresonancia en transformadores de tensi\u00f3n<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aplicaci\u00f3n de las redes neuronales artificiales en la detecci\u00f3n en tiempo real del fen\u00f3meno de la ferrorresonancia en transformadores de tensi\u00f3n <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Victor Valverde Santiago <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Pa\u00eds vasco\/euskal herriko unibertsitatea<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 19\/06\/2012<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>maza Mazon Sainz<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: M\u00aa inmaculada Zamora belver <\/li>\n<li>Manuel Perez donsion (vocal)<\/li>\n<li>gonzalo arturo Alonso orcajo (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Mar\u00eda Yusta loyo (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Victor Valverde Santiago En la presente tesis doctoral se desarrolla una nueva metodolog\u00eda de detecci\u00f3n en tiempo 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