La detección de ventanas o intervalos en los que un proceso continuo esté operando en un estado estacionario es útil para la monitorización a largo plazo y en especial cuando se tienen modelos de estado estacionario que están siendo usados para la optimización del proceso. En el presente trabajo se presenta un método, bajo el nombre de sigma gamma, basado en ventanas deslizantes, que mejora significativamente los algoritmos existentes. Combina algoritmos basados en el análisis de la desviación estándar de las mediciones con el método de las medias móviles y puede aplicarse no sólo a mediciones contaminadas con ruido blanco; sino también sobre series temporales afectadas por ruido coloreado. Se evalúa su desempeño comparándolo con dos de los métodos más recientes. Las pruebas indican que para los diferentes niveles y tipos de ruido analizados el método propuesto ofrece una reducción estadísticamente significativa de los errores de Tipo I y de Tipo II. Las series temporales que sirven de base a los experimentos de evaluación están relacionadas con los tipos de respuestas esenciales bajo las que operan las unidades de generación eléctrica.