Localización de fallas de alta impedancia en sistemas eléctricos de potencia.

Ante la ocurrencia de una falla en una línea de transmisión, este proyecto busca obtener una localización precisa de la distancia al punto de falla. Esto permitirá dirigir de manera directa a los equipos de mantenimiento al lugar donde ocurre la falla, visando disminuir el tiempo de localización y p...

Full description

Autores:
Doria García, José David
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/7992
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/7992
Palabra clave:
Fallas de alta impedancia
Localización
Método generalizado
High Impedance Fault
Location
Generalized method
Rights
License
Universidad del Norte
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description Ante la ocurrencia de una falla en una línea de transmisión, este proyecto busca obtener una localización precisa de la distancia al punto de falla. Esto permitirá dirigir de manera directa a los equipos de mantenimiento al lugar donde ocurre la falla, visando disminuir el tiempo de localización y por tanto el tiempo de restauración del suministro de electricidad. Las Fallas de Alta Impedancia (FAI) se caracterizan por confundirse con facilidad con distintos disturbios presentes en un Sistema Eléctrico de Potencia (SEP) tales como sobrecarga y entrada y salida de bancos de capacitores, entre otros; lo que dificulta la detección, localización y el modelado representativo de este tipo de fallas. Se desarrolló un método de localización basado en la impedancia aparente y en el método de mínimos cuadrados, utilizando mediciones de voltaje y corriente en ambos terminales de la línea en falla. Partiendo de las ecuaciones propuestas por Gonçalves, se demuestra que a partir de la formulación para fallas trifásicas se puede realizar la localización fallas de tipo monofásico y bifásico, eliminando así, la necesidad de identificar el tipo de falla en la etapa de detección de fallas, puesto que el método propuesto permite determinar la distancia al punto de falla de manera independiente al tipo de falla. De tal manera, se determinó una formulación matemática que permitió obtener un algoritmo generalizado para la localización de FAI en SEP. Se logró replicar el comportamiento de las corrientes de FAI con modelo de FAI implementado con simulación tanto en ATPDraw como en Simulink®. Se validó el algoritmo con simulaciones de un SEP, y se obtuvo un porcentaje de error menor al 0.015% para la mayoría de los casos. Considerando el caso de estudio, lo anterior es un error de menos de 12 metros sobre 80 kilómetros (longitud total de línea).
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Se desarrolló un método de localización basado en la impedancia aparente y en el método de mínimos cuadrados, utilizando mediciones de voltaje y corriente en ambos terminales de la línea en falla. Partiendo de las ecuaciones propuestas por Gonçalves, se demuestra que a partir de la formulación para fallas trifásicas se puede realizar la localización fallas de tipo monofásico y bifásico, eliminando así, la necesidad de identificar el tipo de falla en la etapa de detección de fallas, puesto que el método propuesto permite determinar la distancia al punto de falla de manera independiente al tipo de falla. De tal manera, se determinó una formulación matemática que permitió obtener un algoritmo generalizado para la localización de FAI en SEP. Se logró replicar el comportamiento de las corrientes de FAI con modelo de FAI implementado con simulación tanto en ATPDraw como en Simulink®. Se validó el algoritmo con simulaciones de un SEP, y se obtuvo un porcentaje de error menor al 0.015% para la mayoría de los casos. Considerando el caso de estudio, lo anterior es un error de menos de 12 metros sobre 80 kilómetros (longitud total de línea).In case a fault occurs in a transmission line, this project seeks to obtain an accurate location of the distance to the point of failure. This will allow the maintenance teams to be sent directly to the place where the fault occurs, aiming to decrease the time of location and therefore the time of restoration of the electricity supply. The High Impedance Failures (HIF) are characterized by easily confused with different disturbances present in an Electric Power System (EPS) such as overload and input and output of capacitor banks, among others; which makes the detection, location, and representative modeling of this type of failures difficult. A localization method based on the apparent impedance and the least squares method was developed, using measurements of voltage and current in both terminals of the fault line. From the equations proposed by Gonçalves, it is demonstrated that from the formulation for three-phase faults the location of single-phase and two-phase faults can be performed, eliminating the need to identify the type of fault in the fault detection stage; since the proposed method allows determining the distance to the point of failure independently of the type of failure. In this way, a mathematical formulation was determined which allowed us to obtain a generalized algorithm for locating HIF in EPS. It was possible to replicate the behavior of HIF currents with HIF model implemented with simulation in both ATPDraw and Simulink®. The algorithm was validated with simulations of a EPS, and an error percentage lower than 0.015% was obtained for most of the cases. Considering the case study, the above is an error of less than 12 meters over 80 kilometers (total line length).spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2018Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Fallas de alta impedanciaLocalizaciónMétodo generalizadoHigh Impedance FaultLocationGeneralized methodLocalización de fallas de alta impedancia en sistemas eléctricos de potencia.Location of high impedance faults in power electrical systems.articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALImagen_resumen.pdfImagen_resumen.pdfapplication/pdf116338https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/7992/1/Imagen_resumen.pdf2d393b5caa570d4a1765514b35927684MD51Imagen_resumen_Ingles.pdfImagen_resumen_Ingles.pdfapplication/pdf117498https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/7992/2/Imagen_resumen_Ingles.pdf9375ef48dda919d6a234c0c3b5eee019MD52Imagen_resumen.pngImagen_resumen.pngimage/png232883https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/7992/3/Imagen_resumen.pngb726883595bc4f1d9a11eda04d150aacMD53Imagen_resumen_Ingles.pngImagen_resumen_Ingles.pngimage/png231892https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/7992/4/Imagen_resumen_Ingles.pngf1b5d47643c8fa13975cda15e57bd36fMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/7992/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/7992oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/79922022-04-06 12:27:52.139Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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