Propuesta para la identificación y monitoreo de áreas débiles con relación a la estabilidad de tensión en sistemas eléctricos de potencia

El monitoreo permanente es indispensable en los sistemas eléctricos de potencia, para determinar si éstos se encuentran funcionando dentro de los estándares y límites de seguridad establecidos, para mantener adecuadamente su estabilidad. Por lo tanto, se debe suministrar a los operadores del sistema eléctrico de potencia, herramientas adecuadas, de fácil implementación y utilización, que permitan definir oportunamente las acciones pertinentes de prevención y/o control. Por esta razón, en esta tesis se propone una metodología basada en técnicas de aprendizaje de máquina, que emplea mediciones del sistema de potencia, para la identificación de áreas sensibles o críticas, donde existen altos riesgos de experimentar problemas de estabilidad de tensión. Inicialmente, para la determinación de la condición de operación del sistema y basado en una extensa revisión bibliográfica, se propone un nuevo índice denominado SVSI (Simplified Voltage Stability Index), el cual emplea la topología y las mediciones del sistema eléctrico de potencia, para determinar la estabilidad de tensión en las barras. El principal aporte del índice propuesto está asociado con la utilización de la matriz distancia eléctrica relativa y de factores de sensibilidad basados en variables del sistema eléctrico de potencia. Esta propuesta permite el cálculo rápido de un índice y con un bajo costo computacional, comparado con otras propuestas. Posteriormente, con la informacion suministrada por el índice propuesto y mediante la utilización de técnicas asociadas con campos como la minería de datos y del aprendizaje de máquina, se desarrolla un esquema de identificación y monitoreo en línea de áreas débiles o críticas en estabilidad de tensión, basado solo en mediciones eléctricas en el sistema. La validación de las propuestas obtenidas como consecuencia del desarrollo de esta investigación, se realiza mediante la aplicación exitosa en los sistemas eléctricos de potencia IEEE de 14, 30 y 118 barrasAbstract : Nowadays, the power systems are being operated at the boundaries of the safe region, and then the probability of occurrence of stability problems is high. In case of dangerous events, the system operators require of a timely situational awareness to have enough of time to determine the best corrective controls, which help to assure the power system security. This thesis proposes a methodology based on machine learning techniques, which uses measurements for the identification of sensitive or critical areas where exist a high risk of experience voltage stability problems. Initially, to determine the operating condition of the analized power system system and based on an extensive literature review, a new index called SVSI (Simplified Voltage Stability Index) is proposed, using only the system topology and power system measurements. The main contribution of the proposed index is associated with the use of relative electrical distance matrix and sensitivity factors based on the variables of the power system. This proposal allows the fast calculation of an index and has a low computational cost compared to other proposals. Next and by using the information supplied by the proposed index and also techniques from data mining and learning machine areas, an online identification and monitoring system is developed, using only measurements of power system variables. The validation of the proposals obtained as a result of the development of this research, is performed by the succesful application at the electric power systems identified as IEEE 14, 30 and 118 busesDoctorad

Identificación en línea de la función de transferencia de una máquina síncrona

Se presenta el uso del algoritmo de proyección como método de identificación para obtener los parámetros de un modelo para un generador sincrónico a partir de datos de entrada – salida aplicados. Se prueba la efectividad del método aplicado mediante el uso de varias formas de onda a la entrada del sistema

Identificación en línea de la función de transferencia de una máquina síncrona

Se presenta el uso del algoritmo de proyección como método de identificación para obtener los parámetros de un modelo para un generador sincrónico a partir de datos de entrada – salida aplicados. Se prueba la efectividad del método aplicado mediante el uso de varias formas de onda a la entrada del sistema

Mejoramiento de los perfiles de tensión usando un regulador automático de tensión implementado con técnicas adaptivas

El problema fundamental del control de tensión consiste en mantener su magnitud en terminales de la máquina síncrona dentro de los límites establecidos, utilizando diversas estrategias de regulación. La propuesta que se presenta en este artículo se orienta a la aplicación de una metodología adaptiva en el desarrollo de un regulador automático de tensión (AVR), para que responda ante diversas perturbaciones realizadas sobre la máquina. Para la validación de la metodología propuesta, se utiliza el sistema de prueba compuesto principalmente por una máquina síncrona y un puente semicontrolado. Los resultados son posteriormente comparados con un AVR clásico del tipo proporcional integral PI

Utilización de redes anfis y señales de corriente para localización de la zona de falla en sistemas de distribución de energía eléctrica

El problema de la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica es muy importante debido a los requerimientos de continuidad del servicio, impuestos por las normativas de calidad propias del mercado eléctrico actual. En este articulo se presenta una alternativa de localización de fallas que sólo utiliza las señales de corriente medidas en la subestación de distribución, el conocimiento de la calibración del sistema de protecciones y redes neurodifusas ANFIS. A partir de las pruebas realizadas en un sistema de distribución prototipo, se obtienen buenos resultados para la localización de la zona donde se originó la falla. Estos resultados muestran la variación de la precisión del localizador ante el uso de diferentes características o descriptores de la señales de corriente. En el mejor de los casos, el error encontrado es inferior al 1%; pero también se presentan dos alternativas adicionales para las cuales el error es inferior al 4%, lo cual valida plenamente la propuesta aquí presentada.Fault location in power distribution systems is very important because of power service continuity requirements, mainly imposed by current electricity market quality standards. A fault location approach is adopted in this paper using current waveforms as measured at electricity substations, knowledge of protection-device settings and ANFIS networks. Good results were obtained from tests carried out in a prototype power distribution system to locate where faults were occurring. These results revealed variation in fault-locator precision due to using different current signal characteristics or descriptors. An error lower than 1% was obtained in the best case. Two more alternatives are also presented where errors were lower than 4%; such results validate the approach presented here

Aplicación de redes neuronales probabilísticas en la detección de fallas incipientes en transformadores

En este documento se presenta una herramienta de diagnóstico basada en metodologías de inteligencia artificial como las redes neuronales probabilísticas, utilizadas en la detección de fallas en transformadores. Utilizando los resultados entregados por ensayos realizados sobre el aceite de un transformador, a través del análisis de gases disueltos (AGD), se obtienen los conjuntos de datos para el entrenamiento y posterior prueba para la red neuronal. Los resultados obtenidos se comparan con los calculados mediante metodologías dadas en el estándar IEEE C57-104, permitiendo obtener con ello un criterio de validez sobre la metodología artificial implementada

Diseño de una herramienta eficiente de simulación automática de fallas en sistemas eléctricos de potencia

En este artículo se propone una alternativa eficiente para la simulación automática de fallas en sistemas de potencia a partir de una estrategia cooperativa entre Matlab® y el ATP. Esta estrategia de simulación permite reducir el tiempo para la obtención de una base de datos de fallas, tal como lo demuestran los resultados comparativos obtenidos en el caso de cuatro sistemas diferentes, donde se obtuvieron reducciones promedio del 96% en el tiempo de simulación, con respecto al tiempo de simulación obtenido con las metodologías clásicas. Las bases de datos obtenidas a partir de las simulaciones son normalmente utilizadas para ajustar herramientas de computación suave aplicadas a la resolución de problemas, tal como el aquí referenciado y asociado a la localización de fallas en sistemas de distribución de energía eléctrica

Análisis del desempeño de localizador de fallas basado en svm ante la variación de carga en el sistema de distribución

La localización de fallas en sistemas de distribución no es un problema de fácil solución, debido a que éstos incluyen cargas intermedias, ramales laterales trifásicos, bifásicos y monofásicos, múltiples calibres de conductor, entre otros. Una de las mejores alternativas de solución, son los métodos basados en el análisis de la información obtenida de las medidas. Estos métodos estiman una zona del sistema dentro de la cual se encuentra el sitio de falla. En este artículo se presenta un análisis del desempeño de un método de localización de fallas, ante las variaciones de la carga en el sistema de potencia. Esta alternativa de solución se presenta debido a que normalmente no se conoce el estado exacto de la carga en el instante de ocurrencia de la falla, por tanto hay que validar el método con un rango de incertidumbre. Como método de localización basado en la información obtenida de las medidas de tensión y corriente, se utilizan las máquinas de soporte vectorial (SVM). Los resultados obtenidos con el método entrenado en condiciones de carga nominal, y los resultados de prueba ante variaciones de la carga en el sistema del 60 %, 80%, 125% y 140 % de la carga nominal, muestran el buen desempeño del localizador, el cual responde adecuadamente a nuevas situaciones de carga del sistema

Measurement-based exponential recovery load model: development and validation

Load modeling is an important task in power system stability analysis and control. Taking this into account, the development of dynamic load models using a measurement-based load modeling strategy and an improved particle swarm optimization algorithm is presented in this paper. To accomplish this objective, a measurement-based parameter estimation method is used for identification of an exponential recovery load model. Measurements are obtained performing dynamic simulation of an IEEE 30-bus test system under several disturbances, and additionally, cross validation technique is applied for an analysis of load model generalization capability. An adequate load modeling improves the comprehension of load behavior and the capability of reproduce transient events on power systems