Herramienta computacional generalizada para la Estimación de Estados para Redes de Distribución de energía eléctrica
Debido a la gran complejidad que han adquirido las redes de distribución, operarlas con seguridad se ha vuelto una tarea difícil de realizar. Por esta razón, estas deben ser observadas de forma exhaustiva con el fin de evitar fallas al momento de realizar acciones de control. Debido a que los método...
- Autores:
-
Bermúdez Rueda, Jesús Antonio
Clavijo Ospina, Natalia Andrea
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8470
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8470
- Palabra clave:
- Estimación de estados
Mínimos cuadrados ponderados
Prueba ji cuadrado
Sistemas de distribución
Newton-Raphson
State Estimation
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Distribution Networks
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Debido a la gran complejidad que han adquirido las redes de distribución, operarlas con seguridad se ha vuelto una tarea difícil de realizar. Por esta razón, estas deben ser observadas de forma exhaustiva con el fin de evitar fallas al momento de realizar acciones de control. Debido a que los métodos convencionales para la obtención de los flujos de potencia no se pueden utilizar cuando no se tiene alguna potencia activa o reactiva para las cargas o la potencia activa y tensión para los nodos de tensión controlada, se hace necesario implementar nuevos métodos que brinden soluciones alternativas. Por esta razón, se trabajó en la estimación de estados en sistemas de distribución mediante los mínimos cuadrados ponderados. Este es un método que permite obtener los estimados de un sistema, es decir, todos los valores de tensión y de ángulo del sistema utilizando mediciones tomadas de este, a las cuales se les da un factor de ponderación con el cual se les entrega una mayor importancia a las mediciones que se saben que son más confiables, es decir, que sus instrumentos de medición son más precisos por lo que introducen menos errores. Aun cuando este método necesita suficientes mediciones para que el sistema sea observable y poder obtener una estimación de este, permite realizar dicha estimación cuando no se tiene acceso algunas medidas. Además, permite la eliminación de las mediciones erróneas que puedan calcular estimados no confiables. Para la obtención de las variables de estado se utilizó el método iterativo de Newton Raphson con el cual se encuentran los mejores ajustes de estas, es decir, aquellas que minimizan la suma de los cuadrados de los errores. Para implementar el método se creó una interfaz gráfica en MATLAB. La validación de la herramienta se realizó en el sistema de prueba IEEE 13 nodos, haciendo distintas pruebas y comparando los resultados obtenidos de esta con el software de simulación PowerFactory. |
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Este es un método que permite obtener los estimados de un sistema, es decir, todos los valores de tensión y de ángulo del sistema utilizando mediciones tomadas de este, a las cuales se les da un factor de ponderación con el cual se les entrega una mayor importancia a las mediciones que se saben que son más confiables, es decir, que sus instrumentos de medición son más precisos por lo que introducen menos errores. Aun cuando este método necesita suficientes mediciones para que el sistema sea observable y poder obtener una estimación de este, permite realizar dicha estimación cuando no se tiene acceso algunas medidas. Además, permite la eliminación de las mediciones erróneas que puedan calcular estimados no confiables. Para la obtención de las variables de estado se utilizó el método iterativo de Newton Raphson con el cual se encuentran los mejores ajustes de estas, es decir, aquellas que minimizan la suma de los cuadrados de los errores. Para implementar el método se creó una interfaz gráfica en MATLAB. La validación de la herramienta se realizó en el sistema de prueba IEEE 13 nodos, haciendo distintas pruebas y comparando los resultados obtenidos de esta con el software de simulación PowerFactory.Due to the great complexity that distribution networks have acquired, safely operation has become a difficult task to perform. For this reason, these must be observed exhaustively in order to avoid faults when performing control actions. Conventional methods for obtaining power flows can’t be used when there are no measurements for active or reactive power on loads or active power and voltage for the controlled voltage nodes, thus it is necessary to implement new methods that provide alternative solutions. Accordingly, this project presents an algorithm that performs State Estimation in distribution systems using Weighted Least Squares. This method allows to obtain the system’s state, that is to say, all the voltage and angle values of the system. Measurements of voltage, power injections and power flows are used to calculate these results, these are given a weighting factor that define how reliable a measurement is, according to its measurement instrument. Even though this method needs sufficient measurements for the system to be observable and be able to obtain an estimate of it, it’s possible to give these results when some measurements are not available. Moreover, it allows for detection and elimination of erroneous measurements that can result unreliable estimates. To obtain the State Variables, Newton-Raphson’s iterative method is used. To implement the method, a GUI (Graphical User Interface) is created in MATLAB. The validation of the tool is made by doing different tests with the IEEE 13 bus test system and comparing the results obtained from this with the PowerFactory simulation software.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2019Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación de estadosMínimos cuadrados ponderadosPrueba ji cuadradoSistemas de distribuciónNewton-RaphsonState EstimationWeighted least squaresDistribution NetworksChi Square TestNewton-RaphsonHerramienta computacional generalizada para la Estimación de Estados para Redes de Distribución de energía eléctricaGeneralized Computational Tool for State Estimation in Distribution Networksarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALInforme Final.pdfInforme Final.pdfInforme Finalapplication/pdf1168941http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8470/1/Informe%20Final.pdfb026575e08427fa5149a9f05aec4573eMD51image.pngimage.pngInterfaz principal (inglés)image/png50191http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8470/2/image.png96d692503ccbaae5217be2a4bac5418cMD52PósterPFfinal.pdfPósterPFfinal.pdfPósterapplication/pdf398000http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8470/3/P%c3%b3sterPFfinal.pdf31e7fe8e66b07f91cc5fc227c6c6bf01MD53image (1).pngimage (1).pngInterfaz secundaria (inglés)image/png20289http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8470/4/image%20%281%29.pngf74745f686fb234ff962bdcdb1589b33MD54InterfazEsp.pngInterfazEsp.pngInterfaz principal (español)image/png52286http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8470/6/InterfazEsp.png84a91fe0ee99ac5a47038017426f3f93MD56InterfazEsp2.pngInterfazEsp2.pngInterfaz secundaria (español)image/png20411http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8470/7/InterfazEsp2.pngeef13bc0892092b1bfdbf8f5e550a722MD57LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/8470/8/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5810584/8470oai:172.16.14.36:10584/84702019-06-07 09:28:12.841Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.co |