Estimación fasorial bajo oscilaciones de potencia aplicando el método de SHANKS

Torres Muñoz, Alejandro (2006) Estimación fasorial bajo oscilaciones de potencia aplicando el método de SHANKS. Maestría thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.

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Resumen

La creciente demanda de energía eléctrica, los cambios climáticos originados por el calentamiento global de la tierra y la falta de medios de transmisión de energía, han provocado que los sistemas eléctricos de potencia en México, así como en la mayor parte del mundo trabajen prácticamente en sus límites operativos, por lo que resulta necesario contar con las herramientas necesarias que nos permitan controlar y monitorear los Sistemas Eléctricos de Potencia (SEP) bajo condiciones de estado estable, así como transitorias. Una de las formas tradicionales para controlar y monitorear la dinámica de los sistemas eléctricos de potencia, los cuales la mayor parte del tiempo están sometidos a un gran estrés, es por medio de la medición o estimación de las señales típicas del SEP (voltaje, corriente y potencia eléctrica), las cuales pueden cambiar súbitamente al momento de realizar conmutaciones de carga o inclusive en el instante de ser liberada una falla en el sistema, ocasionando bajo ciertas condiciones oscilaciones de potencia que se caracterizan por tener lentas variaciones de amplitud a frecuencias menores a la fundamental. Los algoritmos tradicionales utilizados actualmente para la medición fasorial asumen que la amplitud y la fase de las señales de voltaje y corriente son constantes durante el intervalo de observación, es decir, comúnmente la estimación del fasor se basa en el concepto de estado estable, lo que implica una fuerte restricción ante condiciones de oscilación, pues limita el control y monitoreo efectivo de los SEP bajo condiciones transitorias. Por tal motivo, en esta investigación se propone un nuevo algoritmo de estimación fasorial que considere las variaciones tanto de amplitud como de la fase en función del tiempo, por medio de la aplicación de los métodos de diseño de filtros digitales de predicción lineal, los cuales hacen uso del principio de mínimos cuadrados, con el fin de obtener el modelo ARMA (Modelo Autorregresivo de Promedio Móvil) que mejor se adapte a los segmentos de corta duración cuando las señales de voltaje y corriente manifiestan las variaciones de amplitud y fase típicas de una oscilación en sistemas de potencia. El algoritmo propuesto hace uso de la metodología de Shanks para estimar los elementos del modelo MA (Modelo de Promedio Móvil), los cuales aportan la información fasorial correspondiente a la señal a analizar, de manera que, por medio de estos coeficientes, se le da un seguimiento más adecuado a la dinámica del SEP y de esta forma se genera un algoritmo de estimación fasorial de segundo orden el cual, por medio del análisis de la estimación de la primera y segunda derivada del fasor dinámico, se puede usar como medio para distinguir de manera segura y efectiva entre una falla y una oscilación. Para llevar a cabo la evaluación del algoritmo de estimación fasorial propuesto se contemplan diversos escenarios. Uno de ellos es probar el algoritmo ante una señal teórica la cual está constituida por los tres estados típicos de una señal (prefalla, falla y postfalla), así como ante una señal real tomada de un PMU (Unidad de Medición Fasorial) de la red mexicana, ambos casos son comparados con los resultados obtenidos por el modelo en [3] tomando en cuenta los mismos escenarios y en base a ello determinar las ventajas y desventajas de ambos modelos. Aún es necesario realizar más pruebas y estudios referente a la complejidad numérica para validar el algoritmo propuesto. Sin embargo, los resultados obtenidos en esta investigación demuestran que el algoritmo se puede utilizar para discriminar entre una falla y una oscilación, no obstante dichos resultados pueden ser mejorados al diseñar un estimador del tipo no causal.

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