IEE   25093
INSTITUTO DE ENERGIA ELECTRICA
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Evaluación de la estabilidad de tensión de corto plazo en tiempo real usando mediciones PMU e inteligencia artificial: hacia una red inteligente auto curable
Autor/es:
ESTEFANÍA TAPIA; D. GRACIELA COLOMÉ; JAIME PINZÓN CASALLAS
Lugar:
Foz do Iguazu
Reunión:
Congreso; XVIII ERIAC DÉCIMO OITAVO ENCONTRO REGIONAL IBERO-AMERICANO DO CIGRE; 2019
Institución organizadora:
CIGRE Brasil
Resumen:
En este artículo se presenta una novedosa metodología para la evaluación en tiempo real de la estabilidad de tensión de corto plazo (ETCP) utilizando mediciones PMU, técnicas de inteligencia artificial y minería de datos. Esta metodología de evaluación de la estabilidad por medio de mediciones PMU-WAMS consiste en la aplicación en tiempo real de una máquina inteligente que se diseña y entrena fuera de línea en un proceso que abarca tres pasos. En el primer paso, se genera una base de datos con el resultado de simulaciones dinámicas utilizando la simulación de Monte Carlo. En el segundo paso, se clasifica el estado de operación del sistema con un procedimiento sistemático que primero, evalúa los colapsos rápidos de tensión con la estimación del máximo exponente de Lyapunov y posteriormente el desempeño dinámico de magnitud de tensión por medio del cálculo de índices dinámicos. En el tercer paso, se realiza el procesamiento de datos para extraer una representación simbólica de las series de tiempo multivariables, la cual es utilizada para el entrenamiento de una máquina inteligente basada en el algoritmo de aprendizaje Random Forest. La metodología propuesta es validada en el sistema New England de 39 barras y se verifica el desempeño de la metodología para clasificar la ETCP en tiempo real mostrando su capacidad para anticiparse a problemas de estabilidad de tensión, lo cual permite tener tiempo para realizar acciones de control como desconexión de carga que evitan o mitigan el problema.