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En la clasificacin e identificacin de averas de las lneas de transmisin de CC flexibles, es inevitable utilizar las caractersticas de tensin y corriente de la lnea de transmisin. Todos los tipos de mtodos de transformacin de datos pueden resaltar las caractersticas ocultas de la cantidad elctrica original de la avera. Diversos algoritmos de inteligencia artificial pueden reducir an ms la dificultad de la clasificacin de averas en lneas de transmisin. Para estos mtodos de clasificacin de fallos, este trabajo construye primero un modelo de sistema de transmisin de corriente continua flexible de cuatro terminales en la plataforma PSCAD/EMTDC y obtiene datos mediante la simulacin de diferentes fallos de las lneas de transmisin. A continuacin, se aplica a los datos obtenidos la descomposicin emprica de modos (EMD), la transformada wavelet (WT), la transformada rpida de Fourier (FFT) y la descomposicin variacional de modos (VMD), respectivamente. Por ltimo, los datos transformados y los datos originales se utilizan como entradas para clasificar mediante una red neuronal convolucional (CNN). Se explora la influencia de un mtodo de transformacin de datos y de diferentes combinaciones de dos mtodos de transformacin de datos en los resultados de clasificacin de la CNN. Los resultados de la simulacin muestran que cuando slo se utiliza un mtodo de transformacin de datos, la CNN tiene el mejor efecto de clasificacin para los datos tras la transformacin VMD. La precisin de la clasificacin y la tasa de recuperacin aumentan del 96,9% y el 96,3% sin transformacin de datos al 99,88%. Cuando se combinan VMD y FFT, la precisin de los resultados de clasificacin y la tasa de recuperacin de CNN mejoran hasta el 99,96%.
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