Este trabajo presenta una visión general de los conceptos básicos que son de gran importancia para la comprensión de la “teoría wavelet”.  

En una primera parte se presentan los conceptos básicos relacionados con el procesamiento de señales, resumiendo el concepto de “transformada”, explicando además cuando y el por qué del empleo de la Transformada de Fourier, que aun siendo la transformada que más se emplea en el procesamiento de señales para determinados casos no es la técnica más adecuada. 

Para intentar corregir las deficiencias de la transformada de Fourier se desarrolla la tranformada rápida (STFT), que también se presenta en el capítulo, para mostrar su empleo en las representaciones tiempo-frecuencia de señales no estacionarias. La comprensión total de la STFT es  importante, ya que, la Transformada Wavelet fue desarrollada como una alternativa a la primera para resolver algunos problemas presentes en la misma.

Aplicación de wavelets a la protección diferencial de un transformador de potencia : (4 MB)

Este trabajo se ha centrado en el diseño de un algoritmo basado en “wavelet” para la protección diferencial de un transformador de potencia, la principal ventaja de este algoritmo es su capacidad para discriminar de manera rápida y eficiente entre faltas internas y externas con o sin “inrush”. Se demuestra que utilizando “wavelet” es posible diseñar un relé que discrimina de mejor forma la ocurrencia o no de una falta, gracias a que la Transformada Wavelet permite una buena caracterización de la señal en el dominio tiempo-frecuencia.

Localización de faltas en sistemas de transmisión :  (2.5 MB)

Este trabajo  trata sobre el estudio de las técnicas modernas de localización de faltas en sistemas de transmisión aplicando la transformada “wavelets” y redes neuronales en todas las fases importantes del proceso. El trabajo está estructurado en ocho capítulos, divididos  de la siguiente forma: inicialmente se plantea una revisión bibliográfica con la justificación de las técnicas a utilizar; posteriormente, se abarca una introducción técnica sobre los dos métodos de análisis a utilizar (“wavelets” y redes neuronales), para seguidamente desarrollar un algoritmo completo bajo el esquema de protección “posicional” en todas sus facetas desde la detección de la anomalía hasta su localización y por último la aplicación práctica a un caso particular, reducido a dos barras.