Estimación de estados no centralizada para sistemas eléctricos de potencia con validación e integración de mediciones sincronizadas y no sincronizadas
Ilustraciones
- Autores:
-
Garzón Hidalgo, Juan David
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería
Distribución de energía eléctrica
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Pérez González, Ernesto9e6927ede4a872bcf9337317b10efe9aGarzón Hidalgo, Juan David78622b5bcbd50a662620069cb69287d0Programa de Investigacion sobre Adquisicion y Analisis de Señales Paas-Un0000-0003-1602-87802024-01-24T21:25:35Z2024-01-24T21:25:35Z2023https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/85433Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/IlustracionesEn este documento se plantea la implementación de un estimador de estados lineal distribuido, con integración de mediciones sincronizadas (unidades de medición fasorial) y mediciones no sincronizadas (convencionales). Inicialmente se abordan aspectos relevantes de la validación y acondicionamiento de datos sincrofasoriales, identificando las principales causas de errores y de qué manera afectan el proceso de comunicación de la información. Luego se introduce el modelo común de información CIM, describiendo el modelo de datos de una base de datos basada en modelo CIM y el diseño de la herramienta CIMreader para el almacenamiento de parámetros de red en base de datos a partir del modelo CIM de la red. Posteriormente se definen las reglas y consideraciones para la delimitación de áreas y pseudomedidas para el planteamiento del estimador lineal distribuido. Finalmente, se presenta el desarrollo de la metodología de estimación lineal y conciliación de estimadores locales sobre un sistema de prueba IEEE 39 Nodos. Los resultados obtenidos demuestran la efectividad de la metodología en la reducción del tiempo de estimación y la integración de mediciones sincronizadas y no sincronizadas, así como la articulación con el modelo CIM de la red. (texto tomado de la fuente)This document proposes the implementation of a distributed linear state estimator with integration of synchronized measurements (phasor measurement units) and unsynchronized (conventional) measurements. Initially, relevant aspects of synchrophasor data validation and conditioning are addressed, identifying the main causes of errors and how they affect the information communication process. Then, the common information model CIM is introduced, describing the data model of a database based on the CIM model and the design of the CIMreader tool, for storing network parameters extracted from the CIM model of the network into a database. Subsequently, the rules and considerations for the delimitation of areas and pseudo-measurments for the approach of the distributed linear estimator are defined. Finally, the development of the linear estimation methodology and reconciliation of local estimators on an IEEE 39 Node test system is presented. The obtained results demonstrate the effectiveness of the methodology in reducing the estimation time and a satisfactory integration of synchronized and non-synchronized measurements, as well as the articulation with the CIM model of the network.MaestríaMagíster en Ingeniería - Ingeniería EléctricaÁrea Curricular de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería de Control108 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - Ingeniería EléctricaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingenieríaDistribución de energía eléctricaEstimación de estados distribuidoEstimación de estados linealModelo CIMPseudomedidasEstimación de estados no centralizada para sistemas eléctricos de potencia con validación e integración de mediciones sincronizadas y no sincronizadasNon-centralized state estimation for electrical power systems with validation and integration of synchronized and non-synchronized measurementsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMLaReferenciaA. J. Wood, B. Wollenberg, and G. B. Sheblé, Power generation, operation, and controlA. Dubey, S. Chakrabarti, and V. Terzija, “SCADA and PMU Measurement Based Methods for Robust Hybrid State Estimation,” Electr. Power Components Syst., vol. 47, no. 9–10, pp. 849–860, 2019, doi: 10.1080/15325008.2019.1627606H. Wu and Giri, “PMU Impact on State Estimation Reliability for Improved Grid Security,” in 2005/2006 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exhibition, 2006, pp. 1349–1351, doi: 10.1109/TDC.2006.1668709M. Rostami and S. Lotfifard, “Distributed dynamic state estimation of power systems,” IEEE Trans. Ind. Informatics, vol. 14, no. 8, pp. 3395–3404, 2018, doi: 10.1109/TII.2017.2777495Y. Sun, M. Fu, and H. Zhang, “Performance comparison of distributed state estimation algorithms for power systems,” J. Syst. Sci. Complex., vol. 30, no. 3, pp. 595–615, 2017, doi: 10.1007/s11424-017-6062-3J. Zhao et al., “Power System Dynamic State Estimation: Motivations, Definitions, Methodologies, and Future Work,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 34, no. 4, pp. 3188–3198, 2019, doi: 10.1109/TPWRS.2019.2894769A. McMorran, “Common Information Model Primer, First Edition,” 2011.K. Martin and C. Sun, “Synchro-Phasor Data Conditioning and Validation Project Phase 1 , Task 1 Report Review of existing infrastructure systems , administrative processes , and data validation schemes , methods and,” 2013K. Martin and J. Mo, “Synchro-‐Phasor Data Conditioning and Validation Project Phase 1, Task 3 Report Algorithms and Methods for,” 2014.K. Martin and C. Sun, “Synchro-Phasor Data Conditioning and Validation Project Phase 1 , Task 2 Report Best Practice Recommendations for Synchrophasor Systems : Administration , Planning and Implementation , and Operation and Maintenance,” 2013.K. D. Jones, A. Pal, and J. S. 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Gol, “A Hybrid State Estimation Strategy with Optimal Use of Pseudo-Measurements,” Proc. - 2018 IEEE PES Innov. Smart Grid Technol. Conf. Eur. ISGT-Europe 2018, 2018, doi: 10.1109/ISGTEurope.2018.8571513B. Dönmez and A. Abur, “A Computationally Efficient Method to Place Critical Measurements,” Power, vol. 26, no. 2, pp. 924–931, 2011EstudiantesInvestigadoresLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/85433/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1039448231.2023.pdf1039448231.2023.pdfapplication/pdf3391075https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/85433/2/1039448231.2023.pdf077667b491b578888cf84ca3d9f153abMD52THUMBNAIL1039448231.2023.pdf.jpg1039448231.2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6157https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/85433/3/1039448231.2023.pdf.jpgd48c0cba58690655a6e5e7b8a12b98c5MD53unal/85433oai:repositorio.unal.edu.co:unal/854332024-01-24 23:04:10.661Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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