Detección de perturbaciones inestables a partir de la frecuencia medida por las PMU

Abstract

En los Sistemas Eléctricos de Potencia se han comenzado a utilizar nuevas tecnologías que tienen como objetivo que éstos sean cada vez más “inteligentes”, lo que actualmente es conocido como “Smart Grid”. En este campo, se lograron importantes avances en los últimos años con la norma IEC 61850 que define un protocolo de comunicación independiente de los fabricantes y que permite el intercambio de información (medidas analógicas, señales digitales, etc.) entre diferentes dispositivos como por ejemplo relés de protección, unidades de control, o “merging units”, permitiendo reemplazar el cableado tradicional por una red con fibra óptica. A su vez, se están incorporando las tecnologías de medidas sincronizadas (PMU “Phasor Measurement Units”), las cuales toman medidas de tensiones, corrientes, frecuencia y variación de la frecuencia del sistema eléctrico. Estos equipos cuentan con sincronización horaria y de ahí que las medidas obtenidas por las PMU se denominan “Sincrofasores”. Las posibles aplicaciones de estas medidas son un campo abierto a la investigación. En el sistema eléctrico uruguayo, interesa especialmente investigar este aspecto ya que cuenta con un conjunto de unidades instaladas con motivo de la implementación de una nueva protección sistémica denominada “Remedial Action Scheme” (RAS). Este trabajo se enfoca en el estudio de la estabilidad en frecuencia del sistema eléctrico uruguayo, a partir de las medidas de frecuencia eléctrica obtenidas por las PMU. En primer lugar, se implementa un algoritmo de ubicación óptima de las PMU aplicado a la red uruguaya. Inicialmente se plantea el problema sin considerar las unidades ubicadas por el RAS y luego se compara con la solución óptima obtenida considerando las PMU ya instaladas en la red uruguaya. Finalmente, se desarrolla un algoritmo (modelo autorregresivo) para la identificación de los polos de la frecuencia, luego de someter al sistema a grandes y pequeñas perturbaciones. La motivación del desarrollo de este algoritmo es la posibilidad de implementar una aplicación en tiempo real para tomar acciones correctivas en la configuración del sistema y poder así llevarlo a un punto de operación estable luego de una perturbación.