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espanolEste articulo presenta una alternativa para la reduccion de ruido en senales electricas producidas por descargas parciales (DPs). El metodo se basa en la aproximacion local polinomial (LPA) y su combinacion con el algoritmo de interseccion de intervalos de confianza (ICI), y se diferencia de otras tecnicas en que proporciona la mejor version de una senal a partir de un analisis matematico y estadistico que no depende del calculo de su representacion en el plano tiempo-frecuencia. Asimismo, se realiza una evaluacion del metodo propuesto a partir de senales de DPs obtenidas experimentalmente. Finalmente, los resultados alcanzados son comparados con los obtenidos por diversos filtros (Fourier, FIR y transformacion de ondas discreta-DWT). Esta comparacion muestra que, aunque los metodos basados en la DWT entregan buenos resultados, el metodo LPA-ICI provee senales con alta relacion senal-a-ruido (>70%), una alta correlacion (>0.899) y una baja distorsion de amplitud ( EnglishThis paper presents an alternative for noise reduction in electrical signals produced by partial discharges, PDs. The method is based on the local polynomial approximation (LPA) and its combination with the intersection of confidence intervals (ICI) algorithm. The method differs from other techniques by providing the best version of a signal from a mathematical and statistical analysis that does not depend on the calculation of its representation in the time-frequency plane. Likewise, an evaluation of the proposed method is done from experimentally obtained PD signals. Finally, the results are compared with those obtained by different filters (Fourier, FIR and discrete wavelets transform-DWT). This comparison shows that, although the methods based on the DWT provide good results, the LPA-ICI method provides signals with high signal-to-noise ratio (>70%), a high correlation (>0.899) and a low amplitude distortion (

información tecnológica

Reducción de Ruido en Señales Eléctricas Producidas por Descargas Parciales en Transformadores de Distribución Usando la Aproximación Local Polinomial (LPA) y la Intersección de Intervalos de Confianza (ICI)