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 barras

• Autores: Pérez Londoño, Sandra Milena
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/21525
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21525; http://bdigital.unal.edu.co/12420/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Estabilidad de tensión; Índice de estabilidad; Área de control de tensión; Aprendizaje de máquina; Mediciones eléctricas; Máquinas de soporte vectorial; Voltage stability; Stability index; Voltage control area; Learning machine; Electrical measurements; Support vector machines
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional