Red neuronal convolucional para clasificar fenómenos transitorios electromagnéticos en SEP (2024)
El estudio de la calidad de la energía en sistemas eléctricos de potencia es vital para la industria, ya que ayuda a identificar eventos perturbadores que afectan el rendimiento y la integridad de los equipos. Este proyecto desarrolla una red neuronal convolucional (CNN) para clasificar fenómenos transitorios electromagneticos generados por maniobras de energización y desenergización de bancos de condensadores y de líneas de transmisión. Utilizando el software ATPDraw, se generaron conjuntos de datos para entrenar y validar el modelo. La metodología incluyó la automatización de simulaciones y la extracción de características relevantes. Los resultados muestran que el modelo de CNN puede clasificar eficazmente los diferentes tipos de transitorios, ofreciendo una herramienta confiable para monitorear y mejorar la calidad de la energía en sistemas eléctricos.