Artículo académico / Academic Paper
Recibido: 08-05-2021, Aprobado tras revisión: 23-07-2021
Forma sugerida de citación: Riascos, F.; Cepeda, J. (2021). “Modelación Matemática de los Sistemas de Control de Velocidad de
Unidades de la Central Hidroeléctrica Coca Codo Sinclair”. Revista Técnica “energía”. No. 18, Issue I, Pp. 59-71
ISSN On-line: 2602-8492 - ISSN Impreso: 1390-5074
© 2021 Operador Nacional de Electricidad, CENACE
Mathematical Modeling of Speed Control System of Generation Units from
Coca Codo Sinclair Hydroelectric Power Plant
Modelación Matemática de los Sistemas de Control de Velocidad de Unidades
de la Central Hidroeléctrica Coca Codo Sinclair
F.D. Riascos
1
J.C. Cepeda
2
1
Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador
E-mail: felipe_david10@hotmail.com
2
Operador Nacional de Electricidad-CENACE, Ecuador
E-mail: jcepeda@cenace.org.ec
Abstract
In the present study, a process for modeling and
validation of parameters of the speed control system,
governor and turbine, from the generation units of
Coca Codo Sinclair hydroelectric power plant was
developed. The software DIgSILENT PowerFactory
is used to implement the transfer function blocks
required for this purpose. Subsequently, the model
is validated through parameter identification using
the heuristic algorithm mean-variance mapping
optimization (MVMO), based on records obtained
through phasor measurement units (PMU) of a real-
time event that occurred in the National
Interconnected System (SNI). In order to develop the
model in this study, three types of Pelton turbine and
speed regulator models were analyzed. The
availability of a validated and tested model of the
generator speed control system will guarantee
sufficiently precise simulations that accurately
represent the real behavior of the hydroelectric
power plant, which is an important premise for
taking adequate decisions in relation to control and
technical economic actions.
Resumen
En el presente estudio, se desarrolló un proceso de
modelación y validación de parámetros del sistema
de control de velocidad, regulador y turbina, de las
unidades de generación de la central hidroeléctrica
Coca Codo Sinclair. Para este propósito, se utiliza el
software DIgSILENT PowerFactory para
implementar los bloques de funciones de
transferencia. Posteriormente, el modelo se valida a
través de la identificación paramétrica utilizando el
algoritmo heurístico de optimización mapeo de
media-varianza MVMO, sobre la base de registros
obtenidos a través de unidades de medición fasorial
(PMU) de un evento en tiempo real que ocurrió en el
Sistema Nacional Interconectado (SNI). Para
desarrollar el modelo en este estudio, se analizaron
tres tipos de turbina Pelton y modelos de regulador
de velocidad. La disponibilidad de un modelo
validado y probado del sistema de control de
velocidad de generadores garantizará simulaciones
suficientemente precisas que representen con
minuciosidad el comportamiento real de la central
hidroeléctrica, lo cual es una premisa importante
para la toma de decisiones adecuadas en relación con
las acciones de control y técnico económicas.
Index terms Coca Codo Sinclair, governor,
turbine, modeling, validation, speed control systems.
Palabras clave Coca Codo Sinclair, regulador de
velocidad, turbina, modelación, validación, sistemas
de control de velocidad.
59
Edición No. 18, Issue I, Julio 2021
1. INTRODUCCIÓN
La planificación y operación de un sistema eléctrico
de potencia se basa en diferentes tipos de estudios
relacionados con simulaciones del comportamiento en
estado estacionario y dinámico. El comportamiento real
del sistema es estimado mediante el uso de simulaciones
basadas en software. En este contexto, la disponibilidad
de modelos adecuados de cada uno de los componentes
del sistema garantiza simulaciones lo suficientemente
precisas y, en consecuencia, decisiones acertadas con
relación a acciones de control. Los diversos componentes
físicos del sistema de potencia (entre ellos las centrales
de generación), así como sus sistemas de control, deben
modelarse adecuadamente, con suficiente detalle y
precisión; esto permite representar con exactitud el
comportamiento real del sistema de potencia. Definido el
modelo específico, surge la incógnita ¿es un modelo
válido? Esta interrogante muchas veces tiene una
respuesta negativa, ya que el modelo implementado o
diseñado frecuentemente corresponde a una
representación matemática, cuyos parámetros, en
primera instancia, necesitan ser ajustados o identificados
con base en un proceso de validación.
La validación de los modelos matemáticos de los
diferentes componentes de un sistema eléctrico de
potencia toma un papel fundamental a raíz de dos eventos
suscitados en julio y agosto de 1996 en el sistema
interconectado occidental de Estados Unidos, operado
por el Consejo Coordinador de Electricidad del Oeste
(WECC, por sus siglas en inglés). Estos eventos
derivaron en un disturbio complejo que incluyó colapso
de voltaje, oscilaciones de potencia no amortiguadas y
pérdidas de generación. Cuando los ingenieros de
planificación intentaron reproducir ambos eventos en
simulaciones, no hubo coincidencia entre las
simulaciones y las grabaciones reales de perturbación,
recayendo en la respuesta de que aquello sucedió debido
a que los modelos del sistema eléctrico de potencia no se
encontraban correctamente validados [1] y [2].
Las centrales hidroeléctricas constituyen una parte
importante dentro de un sistema eléctrico y por tanto sus
sistemas de control, tales como el regulador automático
de voltaje (AVR, por sus siglas en inglés), el
estabilizador de sistemas de potencia (PSS, por sus siglas
en inglés) y el regulador de velocidad (governor GOV en
inglés), desempeñan un papel fundamental dentro de la
estabilidad operativa del sistema.
En la actualidad, la Unidad de Negocio CELEP EP
CCS, así como el Operador Nacional de Electricidad
CENACE, poseen los modelos en simulación validados,
únicamente del AVR y PSS de la central [3]. En el caso
del sistema regulador de velocidad – turbina, ambas
entidades se encuentran ante la limitante de poseer un
modelo estructurado y ajustado únicamente con base en
información técnica proporcionada durante el diseño de
la central y no validado de forma correcta. En
consecuencia, no se dispone de un modelo que represente
fielmente la respuesta dinámica del sistema mencionado
y del conjunto total de los esquemas de control de las
unidades de generación, pudiendo de esta forma entregar
resultados erróneos y predicciones equívocas de
simulación ante posibles eventos de variación de
frecuencia o carga y diferentes tipos de fallas en el
sistema que pueden repercutir en decisiones desacertadas
que podrían llegar a tener un gran impacto técnico y
económico tanto en la operación del Sistema Nacional
Interconectado (SNI) como de la central.
Adicionalmente, no existe un estudio público previo, a
nivel nacional, que incluya simulaciones a partir de
registros de Unidades de Medición Fasorial (PMU, por
sus siglas en inglés) que permita estructurar un proceso
de validación para modelos del sistema regulador de
velocidad – turbina, proceso que, según NERC (North
American Electric Reliability Corporation), debe
realizarse de manera periódica.
La técnica de Validación de Modelos de Centrales de
Energía (PPMV Power Plant Model Validation por sus
siglas en inglés) es muy usada en la literatura. Ésta se
basa en perturbaciones de la red registradas por medio de
PMU. Esta propuesta toma como referencia las guías de
confiabilidad de North American Electric Reliability
Corporation (NERC, por sus siglas en inglés) [4], [5], el
estándar MOD-027-1 [6] y la metodología
(PLAYBACK) con la herramienta de simulación descrita
en [2] y [7]. Por otro lado, en [8] se propone una
metodología para identificación de equivalentes
dinámicos usando un novedoso algoritmo de
optimización heurística denominado Mean-variance
Mapping Optimization MVMO y mediciones obtenidas
de PMU. El MVMO es implementado en PowerFactory
a través de programación DPL en [9]. En base a estos
desarrollos, en [3] se presenta la implementación de un
proceso de identificación paramétrica para el modelo
generador - AVR basado en MVMO, el cual es
posteriormente adaptado para implementar en
PowerFactory el proceso de PPMV en [2] y [7]. No
obstante, las aplicaciones hasta ahora implementadas en
PoweFactory se han concentrado en la identificación
paramétrica del modelo generador-AVR de centrales
hidroeléctricas del SNI y no han incluido la identificación
de los parámetros del GOV.
Sobre la base de lo mencionado, el presente trabajo
propone la modelación y validación de los reguladores de
velocidad – turbina de las unidades de generación de la
central hidroeléctrica CCS mediante el uso de
simulaciones basadas en el software DIgSILENT
PowerFactory y a partir de registros obtenidos de eventos
que ocurran en el sistema. Estos modelos permitirán
realizar análisis apropiados en condiciones de régimen
estacionario y dinámico con base en simulaciones que
garanticen resultados consistentes de la central para la
adecuada toma de decisiones técnicas y económicas en
su operación. De igual forma, se propone un protocolo
para la validación del sistema de control en estudio.
60
Riascos et al. / Modelación Matemática de los Sistemas de Control de Velocidad de Unidades de la Central CCS
Según lo revisado en el estado del arte, esta es la
primera experiencia de validación de modelos
matemáticos de regulador de velocidad y turbina de
centrales hidroeléctricas tomando registros de PMU para
el análisis del sistema eléctrico en Ecuador, por lo que la
componente de innovación es alta.
El resto de este documento es estructurado de la
siguiente manera. En primer lugar, se presentan
conceptos generales del regulador de velocidad.
Posteriormente se explican la metodología de
identificación paramétrica y validación. Finalmente, se
detalla la aplicación metodológica y análisis de
resultados, luego de lo cual se presentan las conclusiones
y recomendaciones.
2. REGULADOR DE VELOCIDAD
El regulador de velocidad, también llamado governor
(GOV), controla la velocidad y potencia activa de la
unidad, según las normas (IEEE, 125, 1207; IEC 61362;
ASME, PTC 29). Consiste en equipos de control y
accionamiento para regular el flujo de agua a través de la
turbina, para arrancar, acelerar y parar la unidad,
regulando la velocidad de la turbina y en consecuencia
controlando la potencia activa del generador. En la Fig. 1
se puede apreciar el esquema básico de un regulador de
velocidad.
Figura 1: Esquema básico del regulador de velocidad
En sistemas aislados, el regulador de velocidad
controla la frecuencia, permite el arranque, mantiene y
ajusta la velocidad de la unidad de generación para
sincronizar con otras unidades o un sistema eléctrico de
potencia. En un sistema grande, mantiene la frecuencia
después de la sincronización, ajustando la salida de
potencia de la turbina a los cambios de carga, que
determina la potencia activa del generador (regulación de
frecuencia). Así mismo, permite compartir los cambios
de carga con otras unidades de manera planificada en
respuesta a las variaciones de frecuencia del sistema.
Finalmente, realizada el apagado/parado norma o de
emergencia por sobre velocidades en las unidades como
protección. En la Fig. 2 se muestra el diagrama de
bloques de un regulador de velocidad [10].
2.1. Modos de Control
En el control de la turbina hidráulica por medio del
regulador de velocidad, se pueden distinguir los
siguientes modos principales de control.
Control de velocidad (isócrono)
Control de potencia (en modo load o droop)
Control de nivel de agua
Control de apertura
Control de caudal
En algunos sistemas y en la práctica actual, se producen
combinaciones de los modos de control, para más
información de los modos de control ver [11].
2.2. Control Frecuencia - Potencia
El control de frecuencia de la red generalmente está
estructurado de forma jerárquica en control primario,
control secundario y control terciario. El presente
documento se enfoca únicamente en el control primario
de frecuencia ya que es donde el regulador de velocidad
actúa de forma automática.
El control primario de frecuencia se realiza para
lograr el equilibrio entre la demanda de potencia y la
generación; es automático y localmente realizado por los
sistemas de regulación de velocidad de cada una de las
centrales conectadas a un sistema eléctrico de potencia.
Perturbaciones tales como aumento o disminución de
carga, entrada o salida de generación provocan
variaciones del valor de referencia (60 Hz generalmente)
de frecuencia de la red, valor que debe ser compensando
inicialmente por la inercia propia de giro debido a la
robustez de las unidades de generación conectadas a la
red [12].
Con el fin de reestablecer el equilibrio entre demanda
y generación, los reguladores de velocidad
automáticamente realizan la regulación primaria de
frecuencia (RPF) para mantener estable la frecuencia de
la red, como se aprecia en la Fig. 3. La contribución final
de una unidad en la RPF depende del estatismo (droop)
de la unidad generadora y de la reserva de control
Figura 2; Diagrama de bloques regulador de velocidad digital
61
Edición No. 18, Issue I, Julio 2021
primario de la unidad en cuestión si posee [13]. Tan
pronto como se restablece el equilibrio debido al aumento
o disminución de potencia activa (ΔPm), la frecuencia de
la red se estabiliza y permanece en un valor de estado
estacionario que difiere del valor de referencia de la
frecuencia debido al estatismo de las unidades. La
diferencia de frecuencia (Δωr) debe ser corregida por la
regulación secundaria de frecuencia (RSF).
Figura 3: Principio de regulación primaria de frecuencia
La constate Rs de una unidad conocida como
estatismo de potencia permanente de una unidad de
generación, es igual a la relación entre el incremento
relativo (por unidad) de frecuencia Δf y el incremento
relativo de potencia activa de salida ΔPG, se expresa de
acuerdo con la Ecuación 1.
(1)
Por lo tanto, la generación de la unidad en estado
estacionario es una función lineal de la velocidad de la
unidad, siguiendo la gráfica que se muestra en la Fig. 4.
La pendiente de esta respuesta característica está
determinada por la constante Rs.
Figura 4: Curva característica frecuencia – potencia activa
Figura 5: Diagrama funcional esquemático de una unidad con
regulador de velocidad que utiliza un controlador PID idealizado
con estatismo de potencia
La Fig. 5 proporciona un esquema del principio funcional
utilizando la Ecuación 1 según la norma IEC 61362 (el
mismo diagrama podría dibujarse utilizando la Ecuación
2 frente al regulador PID).
(2)
3. METODOLOGÍA PROPUESTA
En la presente sección se presenta una descripción
detallada en etapas de la metodología propuesta,
incluyendo la modelación y validación de los sistemas de
control de velocidad. Esta metodología es aplicable a
cualquier central hidroeléctrica.
Se estructura un proceso de modelación e
identificación paramétrica mediante el uso del algoritmo
heurístico de optimización MVMO y la aplicación de
PPMV para la validación de reguladores de velocidad y
turbina en centrales hidroeléctricas, basada en
perturbaciones del SNI registradas por PMU. En primer
lugar, se recopila información técnica de la central, luego
se modela usando programación DSL de PowerFactory;
y, posteriormente, se aplica el método PPMV, de acuerdo
con lo planteado en [2] y [7].
Es necesario mencionar que los registros de
perturbaciones pueden ser reemplazados por resultados
de pruebas controladas de campo realizadas a las
unidades de generación según la norma IEC 60308:2005
[14], el estándar MOD-027-1 [6] o las guías de
confiabilidad de NERC [4], [5]. En este trabajo, las
pruebas no fueron consideradas para la validación del
modelo debido a que los registros de perturbaciones,
según NERC [4], son una alternativa que proporciona un
modelo más preciso.
La metodología se divide en cuatro etapas
presentadas en el diagrama de flujo de la Fig. 6. Las tres
primeras corresponden al planteamiento para la
modelación matemática del regulador de velocidad y
turbina, mientras que la última etapa se enfoca en la
identificación paramétrica y validación del modelo
desarrollado.
ETAPA 1: Recopilación de información de
manuales técnicos de la central hidroeléctrica.
ETAPA 2: Modelación matemática del regulador
de velocidad y turbina en DSL de PowerFactory.
ETAPA 3: Proceso de pruebas y simulación
ETAPA 4: Identificación paramétrica y
validación del modelo de regulador de velocidad
y turbina.
3.1. Recopilación de Información en la Central
Hidroeléctrica
El reconocimiento general de la central hidroeléctrica
en estudio permite familiarizarse con su funcionamiento,
la información relevante abarca:
62
Riascos et al. / Modelación Matemática de los Sistemas de Control de Velocidad de Unidades de la Central CCS
Potencia nominal, parámetros del modelo y
características generales de las unidades de
generación.
Tipo, componentes y funcionamiento de la
turbina.
Registros de perturbaciones internas y externas a
la central que involucren la actuación del
regulador de velocidad.
Figura 6: Diagrama de flujo proceso de modelación, validación e
identificación paramétrica del modelo de regulador de velocidad y
turbina
En los manuales técnicos de la central en estudio se
encuentra la información más importante con respecto al
regulador de velocidad y la turbina, sin embargo, suele
ser muy extensa y confusa. Por tanto, es fundamental
resumir toda esta información del regulador de velocidad
en:
Generalidades y componentes.
Tipo y funcionamiento.
Modos de control.
Funciones de transferencia o ecuaciones
diferenciales.
Forma de operación del regulador de velocidad
con el sistema interconectado.
Diagramas de bloques del modelo matemático del
regulador con sus parámetros de ajuste.
Valores de los parámetros de los modelos
matemáticos y límites o rangos numéricos.
Software del regulador de velocidad para realizar
pruebas.
La información obtenida sobre las unidades de
generación, la turbina y el regulador de velocidad de los
manuales técnicos constituye el punto de partida para la
modelación matemática de los sistemas de control de una
central hidroeléctrica.
3.2. Modelación Matemática del Regulador de
Velocidad y Turbina en DSL de PowerFactory
Sobre la base de la información obtenida de la central
hidroeléctrica en estudio, con especial énfasis en el
regulador de velocidad y la turbina, se debe estructurar el
modelo matemático en DSL (DIgSILENT Simulation
Language).
En DSL, las funciones de transferencia en el dominio
de Laplace son plasmadas en diagramas de bloques. La
programación DSL se basa en una estructura jerárquica
de estos diagramas de bloques en macros (funciones de
transferencia), common models (modelos de control) y
composite models (estructura del sistema).
A partir de las macros se estructura el modelo del
regulador de velocidad y la turbina mediante funciones
de transferencia que representan y determinan su
comportamiento. Los modos de control del regulador de
velocidad deben quedar correctamente definidos en el
modelo. Para el modelo de la turbina se puede utilizar el
diagrama de bloques que se considere oportuno para el
estudio y dependiendo del tipo de turbina de la central
hidroeléctrica, ya que existen modelos ideales, modelos
para turbinas Francis o modelos para turbinas Pelton con
diferentes características.
Es importante recalcar que se deben establecer las
variables de entrada y de salida del modelo del regulador
de velocidad y turbina, las cuales generalmente son:
Variables de entrada: velocidad real, velocidad de
referencia, potencia activa real, potencia de referencia.
Variables de salida: posición del inyector o
compuerta, posición del deflector, potencia de la turbina.
Una vez que se haya implementado el modelo de
control del regulador de velocidad y la turbina, se deben
definir matemáticamente las condiciones iniciales del
modelo, es decir inicializar las variables. La
inicialización depende de las condiciones de la unidad de
generación en el flujo de potencia, es por esto, que es
importante definir las variables de entrada y de salida del
modelo completo, ya que estas son señales de la unidad
63
Edición No. 18, Issue I, Julio 2021
de generación. La inicialización permite llegar a una
aproximación en estado estacionario de cualquier sistema
que se encuentre representado por ecuaciones algebraico
diferenciales [15].
3.3. Proceso de Pruebas y Simulación
El modelo realizado en DSL del regulador de
velocidad y turbina, luego de ser implementado en una
unidad debe ser simulado para verificar su correcto
funcionamiento.
Se simula la unidad de generación sometiéndola a
perturbaciones en dos escenarios de operación, primero
de forma aislada con una carga independiente y segundo
interconectada a un sistema eléctrico de potencia.
Con los parámetros originales obtenidos de los
manuales técnicos de la central, se debe modelar el
regulador de velocidad y posteriormente simular el
comportamiento de la o las unidades de generación de la
siguiente manera:
1. Pruebas de estado estacionario.
2. Simular la unidad aislada con una carga
independiente.
3. Simular la central hidroeléctrica interconectada
al SNI.
4. Simular el modelo del regulador de velocidad y
turbina implementado en las unidades de
generación de un sistema estándar de prueba tal
como los sistemas de 9, 14 o 39 barras.
3.4. Identificación Paramétrica y Validación del
Modelo del Regulador de Velocidad y Turbina
La validación del modelo de los diferentes
controladores de una unidad de generación es un
procedimiento esencial para garantizar que las
simulaciones a realizarse reflejen el comportamiento del
sistema real; y, de esta forma, mantener la seguridad y
confiabilidad del sistema con base en estudios realistas.
Con base en la utilización de registradores de
perturbaciones dinámicas (DDRs por sus siglas en inglés)
como las Unidades de Medición Fasorial (PMU, por sus
siglas en inglés), se presenta un método de validación e
identificación paramétrica de modelos de regulador de
velocidad y turbina de centrales hidroeléctricas basado en
perturbaciones que ocurran en el SNI emulando el PPMV
utilizando la funcionalidad software-in-the-loop (SIL).
3.4.1 Proceso para la validación e identificación
paramétrica del modelo de regulador de velocidad y
turbina
El objetivo de la identificación paramétrica es
encontrar los valores numéricos, definidos dentro de un
rango, de los parámetros del modelo del regulador de
velocidad – turbina que permitan ajustar el modelo en
estudio para que represente el comportamiento real de los
sistemas de control de velocidad de las unidades de
generación de una central hidroeléctrica en simulación;
y, en consecuencia, el modelo quede validado.
La identificación paramétrica inicia tomando el
modelo del regulador de velocidad y turbina
correctamente probado en los pasos anteriores de la
presente metodología. Segundo, una conjetura inicial de
los parámetros a identificarse es definida, los grados de
libertad de los parámetros son definidos sobre la base de
los límites numéricos permitidos de los mismos, los
cuales son encontrados en los manuales técnicos de la
central o se puede tomar como referencia los límites
establecidos en los modelos genéricos [16]. Luego, se
realizan simulaciones en el dominio del tiempo para una
o varias perturbaciones definidas (registros de PMU).
Dentro de una siguiente etapa, se selecciona las señales
eléctricas de voltaje, frecuencia y potencia activa las
cuales se contrastan con las mismas señales de referencia
medidas (registros de PMU). Posteriormente, se
estructura la función objetivo para la identificación
paramétrica y el problema de optimización subyacente se
resuelve a través del algoritmo de optimización MVMO
[2], [3], [7], [8], [9]. Se concibe a la identificación
paramétrica como un problema de optimización.
Si la respuesta del modelo coincide con la respuesta
real, el modelo de regulador de velocidad y turbina puede
considerarse validado. De lo contrario, el modelo debe
ser calibrado a través de la identificación paramétrica
para encontrar los valores numéricos óptimos de cada
uno de los parámetros, esta se realiza con la herramienta
computacional mencionada anteriormente. Las brechas
en los datos de PMU o las diferencias inexplicables en la
respuesta siempre estarán presentes. Sin embargo, si el
modelo y los datos de PMU presentan un error aceptable,
la identificación paramétrica del modelo ("ajuste") dará
como resultado un modelo preciso y se considerará
validado.
Las discrepancias (errores) entre la respuesta
simulada y los registros de PMU deben enmarcarse en un
criterio de evaluación técnico adecuado, es decir, se
requiere una cuantificación, más allá de las evidencias
visuales entre gráficas. Para esto, se calcula el error
cuadrático medio (MSE por sus siglas en inglés) y el error
porcentual absoluto medio (MAPE por sus siglas en
inglés), considerando los parámetros por defecto y los
validados a través de la metodología propuesta [7].
4. APLICACIÓN METODOLÓGICA A LA
CENTRAL HIDROELÉCTRICA COCA CODO
SINCLAIR, RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En la presente sección se exponen y analizan los
resultados obtenidos de la aplicación de la metodología
propuesta a la Central Hidroeléctrica CCS.
4.1. Información Técnica del Regulador de
Velocidad y Turbina de la Central
64
Riascos et al. / Modelación Matemática de los Sistemas de Control de Velocidad de Unidades de la Central CCS
4.1.1 Central hidroeléctrica Coca Codo Sinclair
La central hidroeléctrica CCS puede generar 1500
[MW] a partir de 8 unidades de generación idénticas
conectadas a 8 turbinas hidráulicas idénticas.
La potencia nominal de las unidades de generación es
188,266 [MW], conforme los datos de placa. La turbina
de la central CCS es tipo Pelton multi chorro con 6
inyectores encargados de dirigir el agua al rodete de la
turbina, cruciales para ajustar su rendimiento, y 6
deflectores que actúan rápidamente para desempeñar el
papel de control de sobre velocidad de la unidad bajo
grandes fluctuaciones.
4.1.2 Regulador de velocidad
El regulador de velocidad de la central CCS es tipo
digital, con controladores tipo PID. Su funcionamiento
consiste en recibir retroalimentaciones tales como
velocidad y potencia activa de la unidad, apertura de los
inyectores, apertura de los deflectores y estado del
interruptor del generador (GCB por sus siglas en inglés).
Posteriormente determinará las señales de salida de
control a los servomotores de los inyectores y deflectores
a través del cálculo del controlador PID.
El regulador puede operar en diferentes modos,
control de velocidad, caudal, potencia y nivel. En la
central CCS el modo nivel se encuentra desactivado. El
modo velocidad consiste en un controlador tipo PID
mientras que para los modos potencia y caudal
corresponden controladores tipo PI.
4.2. Modelación Matemática en DSL
Utilizando el lenguaje de simulación DSL y tomando
como referencia el modelo facilitado por CELEC EP –
CCS, se modela el regulador de velocidad en
PowerFactory. La turbina Pelton, que comúnmente usa
largas tuberías de agua, es una turbina de doble
regulación compuesta por la regulación del inyector y la
regulación del deflector [17]. El análisis lineal de
modelos de simulación para turbinas Pelton no es
adecuado para grandes perturbaciones; es apropiado
adoptar un modelo detallado de simulación de turbina
para todo el proceso dinámico [18]. Por lo tanto, al no
disponer de un antecedente del diagrama de bloques de la
turbina en los manuales técnicos, se toma como
referencia la turbina utilizada en la validación del modelo
de regulador de velocidad y turbina de la central
hidroeléctrica Nabang ubicada en la provincia de Yunnan
en China descrita en [19] ya que la turbina de dicha
central presenta características similares a la de CCS
puesto que presenta una caída de agua de 623.6 metros y
está compuesta por seis inyectores y seis deflectores.
La literatura de la cual se tomó como referencia el
modelo de turbina Pelton [19] se centra en la simulación
dinámica con control de inyectores y deflectores. Como
hay múltiples inyectores en una turbina Pelton, seis
servomotores idénticos se modelan como un solo sistema
secundario. Un modelo de servomotor de deflector
mecánico que incluye retroalimentación dual con altas
ganancias del controlador puede causar inestabilidad
oscilatoria. Sin embargo, cuando el inyector y el deflector
adoptan el control digital, la relación combinada se
simplifica; el “interruptor” de encendido/apagado del
deflector se configura mediante software de acuerdo con
la velocidad de la unidad aplicable y las condiciones de
trabajo [19].
Las variables de entrada del modelo desarrollado son
velocidad real y de referencia, potencia real y de
referencia. La señal de salida es la potencia de la turbina
la cual define la frecuencia y potencia activa de la unidad,
variables analizadas en los resultados.
Los parámetros en simulación toman los valores
establecidos según el fabricante. En la Tabla 2 se
incluyen los valores mencionados con los resultados
obtenidos de la identificación.
Se modelaron dos modos de control del regulador de
velocidad de CCS, el modo velocidad y modo potencia
con droop. El modo de control se elige por medio del
selector (Sel Modo) el cual tiene una opción binaria, uno
(1) para modo velocidad y (0) para modo potencia.
El servo del inyector consiste en una ganancia ,
un bloque limitador ( y ) de
apertura/cierre y un integrador simple. Como se
mencionó anteriormente, los seis inyectores se modelan
como un solo sistema secundario. Así mismo, consta de
una selección de inyectores en funcionamiento que se
representa por medio de una ganancia.
Una turbina Pelton tiene un dispositivo de corte
rápido denominado deflector, que es una de las
diferencias con la turbina Francis. El deflector está
diseñado para proteger la unidad del exceso de velocidad.
El deflector se abre completamente cuando el inyector se
abre a un cierto valor en condiciones normales. El
deflector puede abrirse a su posición máxima (es decir, el
valor de uno) sin una relación combinada con la apertura
del inyector, por lo tanto, el cierre de este no ocurrirá bajo
pequeños cambios de carga. Cuando la velocidad de la
unidad excede un cierto valor de ω2, el deflector se cierra
rápidamente para reducir la descarga efectiva en la
turbina Pelton y, como resultado, la potencia mecánica de
la turbina se reduce rápidamente. Cuando la velocidad de
la unidad se reduce a ω1, el deflector comienza a abrirse
al valor de uno nuevamente.
Con un servo similar al servo del inyector, el modelo
de control de deflector que considera los límites de
velocidad de apertura y cierre por medio del bloque
Velocidad el cual está programado como un selector. Los
parámetros son y un bloque limitador (
y ) de apertura/cierre. Los seis deflectores de
igual forma se modelan como un solo subsistema.
El cambio de caudal de agua en la turbina produce un
fenómeno conocido como golpe de ariete y provoca un
65
Edición No. 18, Issue I, Julio 2021
cambio en la caída del agua. Teniendo en cuenta la
elasticidad entre el caudal de agua y la pared de la tubería,
e ignorando la fricción entre ellos, la función de
transferencia de la turbina Pelton viene dada por la
Ecuación 3 [19].
(3)
Donde
es la constante de tiempo de inercia del
agua,
es la longitud de la fase del golpe de ariete
(wáter hammer) y es el parámetro complejo. El modelo
simplificado del modelo de turbina que considera el
golpe de ariete elástico se proporciona según la
expansión de la serie Taylor de la Ecuación 3 como:
(4)
Si se ignora la elasticidad del agua y de la tubería de
agua, la función de transferencia [19] de la tubería queda
como:
(5)
Las funciones de transferencia descritas en las
Ecuaciones 4 y 5 tomadas de [19] deben ser
implementadas en el diagrama de bloques presentado a
continuación en la Fig. 7.
Figura 7. Diagrama de bloques turbina Pelton
Existe una relación no lineal que relaciona la potencia
mecánica de la turbina y la apertura del inyector.
La relación entre la apertura promedio de la aguja y
la potencia mecánica de la turbina se representa mediante
un ajuste polinómico cúbico el cual se aplica de la
siguiente manera:
(6)
Donde
,
,
y
son coeficientes polinómicos,
y es la apertura promedio del inyector. El ajuste
polinómico cúbico refleja el efecto de aumento no lineal
de todos los inyectores con el aumento de la potencia
mecánica [19].
4.3. Pruebas y Simulaciones realizadas
Se realizaron las pruebas y simulaciones a dos
sistemas de potencia en específico, el sistema CCS – SNI
y el sistema 39 barras New England, en cumplimiento de
lo establecido en la sección 3 de la metodología
propuesta para verificar el correcto funcionamiento del
modelo de regulador de velocidad y turbina desarrollado
antes de proseguir con la validación del modelo.
4.3.1 Pruebas de la unidad aislada
Para las pruebas de la unidad aislada se usa la opción
Step Response Test de Power Factory, como se aprecia en
la Fig. 8, que permite probar el generador conectado a
una barra con una o varias cargas de forma aislada.
Figura 8. Esquema aislado de la unidad bajo prueba
Para esta operación, el se varía a (1) para
establecer el modo control de velocidad en el regulador
de velocidad. En este punto se realizaron diferentes
pruebas, las cuales fueron:
Rechazo de carga del 25%, 50%, 75% y 100%
del valor de la potencia nominal.
Toma de carga de las unidades.
Paso de ±3% en la velocidad de referencia.
Como ejemplo, se toma el rechazo de carga de 92.25
MW, 50% de la potencia nominal del generador. La Fig.
9 muestra los resultados de la prueba realizada. Se puede
apreciar un comportamiento de las señales en estudio
coherente a la teoría. El regulador de velocidad cumple
con el propósito del control de frecuencia puesto que la
mantiene constante y como se aprecia en los gráficos, el
homólogo de la frecuencia, la velocidad en pu, busca
igualar el valor de wref e igualarse a esta señal. En cuanto
a la potencia activa de la máquina, de generar 184.5 MW,
disminuye a 92.25 MW para satisfacer el requerimiento
de la carga aislada.
Figura 9: Resultados de rechazo de carga del 50% de la carga
nominal
4.3.2 Pruebas en el sistema Coca Codo Sinclair - SNI
Se realizaron pruebas que comprende pérdida y
aumento de carga en el sistema, así como pérdida y
aumento de generación simulando 150 segundos. Las
condiciones de despacho fueron 120 MW y -28 MVAR,
se intenta emular la generación cotidiana de CCS.
66
Riascos et al. / Modelación Matemática de los Sistemas de Control de Velocidad de Unidades de la Central CCS
Aumento de carga
Al sistema se le agrega una carga de 300 MW al
segundo 1, y se separan las 8 máquinas en dos partes, un
generador equivalente que emula el comportamiento de
7 unidades y un generador aparte, esto con el objetivo de
analizar la potencia activa de una máquina individual. La
Fig. 10 muestra los resultados de la prueba realizada. Se
aprecia un comportamiento de las señales en estudio
coherente a la teoría.
La potencia de la turbina y la potencia eléctrica se
igualan, manteniendo el equilibrio eléctrico mecánico y
actúan acorde a la perturbación aumentando su valor
numérico de 0.6414 a 0.8532 pu. La frecuencia eléctrica,
disminuye de 60 Hz a un mínimo de 59.644 Hz, y por la
acción del regulador de velocidad se recupera hasta
alcanzar el equilibrio en un valor de 59.923 Hz, luego de
77 segundos, lo cual representa un accionar lento del
regulador pero que actúa acorde a la teoría.
Figura 10: Resultados del aumento de carga de 300 MW
Se cumple con la RPF a pesar de que no se puede
recuperar la frecuencia a 60 Hz, esto debido al estatismo
permanente, pues el residual de frecuencia como se
mencionó en la sección 2.2 debe ser corregido por la
RSF.
En cuanto a la potencia activa de las máquinas, los 7
generadores aumentan su potencia activa de 840 MW a
1120.23 MW para satisfacer el aumento de carga y
contribuir a la recuperación de la frecuencia.
Individualmente cada generador aporta con un aumento
de generación de 120 MW A 160.03 MW dando un total
de 1280.24 MW.
Pérdida de generación
Sin aumento de carga, se desconecta al segundo 1 un
generador de la barra. La Fig. 11 muestra los resultados
de la prueba realizada. Se aprecia un comportamiento de
las señales en estudio coherente a la teoría.
La prueba realizada guarda estrecha relación con el
aumento y pérdida de carga, con la diferencia de que, al
perder generación, el regulador de velocidad actúa como
frente a un aumento de carga, mientras que, ante un
aumento de generación, actúa como ante la pérdida de
carga.
Figura 11: Resultados de la pérdida de un generador
Pruebas Sistema de 39 Barras New England
Como se mencionó en la metodología, en la presente
sección se retira el modelo de regulador de velocidad y
turbina que viene por defecto en el sistema de prueba, en
específico del generador número 10 y se lo reemplaza por
el modelo de regulador de velocidad y turbina
desarrollado. Debido a la estructura del diagrama
bloques, modelo de turbina y modos de operación, el
modelo de regulador de velocidad que viene por defecto
en el sistema de prueba, así como otros modelos estándar,
al ser implementados en la central CCS no cumplen con
el requerimiento de RPF.
En la metodología se recomienda realizar las mismas
pruebas realizadas en la sección anterior, pero para esto
se debe en primera instancia establecer los parámetros
correctos en el modelo del regulador de velocidad
implementado. Por tal razón, se verificó el correcto
funcionamiento del sistema. Posterior a esto el
procedimiento realizado se describe a continuación.
Se simuló un evento de pérdida de carga al segundo
5, en específico de la carga 26_2 del sistema, con una
potencia activa y reactiva de 50 [MW] y 17 [MVAR]
respectivamente, para apreciar el accionar del regulador
de velocidad que viene implementado por defecto en el
generador 10. Se registraron las dos variables más
relevantes según el evento que son la potencia de la
turbina del generador (denominada en la Fig. 12 como
sigread1) y la velocidad (frecuencia) del sistema
(denominada en la Fig. 12 como sigread2), ambas
variables en el sistema de medición por unidad. Como
manda la teoría, al existir una pérdida de carga, se puede
apreciar en la Fig. 12 una disminución en la potencia de
la turbina del generador 10 y un aumento en la velocidad
(frecuencia).
Tomando como referencia la metodología y
procedimiento utilizado en [2], adaptándola al sistema de
control de velocidad, se utiliza el algoritmo de
optimización enjambre de partículas (PSO)
67
Edición No. 18, Issue I, Julio 2021
implementado en DPL (DIgSILENT Programming
Language), y sobre la base de los registros del literal 1,
se realizó la identificación paramétrica del modelo de
regulador de velocidad y turbina desarrollado. Esto se
realizó con el objetivo de obtener los parámetros
adecuados que adapten el modelo desarrollado al sistema
de prueba y replique de forma casi idéntica el accionar
del regulador de velocidad y turbina que viene por
defecto. Se establecieron nuevos valores numéricos
establecidos para cada uno de los parámetros del modelo
luego de realizar la identificación paramétrica.
Figura 12: Potencia de la turbina y velocidad (frecuencia) del
generador 10 del sistema de 39 barras New England ante una
salida de carga
Se simuló el mismo evento de pérdida de la carga
26_2 de 50 [MW] y 17 [MVAR] a los 5 segundos, pero
esta vez se implementó en el generador 10 del sistema de
prueba de 39 barras New England el modelo de regulador
de velocidad y turbina desarrollado en el presente trabajo.
En la Fig. 13, las gráficas en color verde corresponden a
la potencia de la turbina y la velocidad (frecuencia) de la
simulación realizada con el regulador de velocidad y
turbina de CCS mientras que las gráficas en color rojo
corresponden a la simulación de la Fig. 12.
En la Fig. 13 se aprecia que luego de la identificación
paramétrica la simulación con el modelo de regulador de
velocidad y turbina desarrollado actúa casi exactamente
igual al modelo que viene por defecto en el ejemplo de
literatura trabajado. Las gráficas se sobreponen casi en su
totalidad, las diferencias entre las señales son mínimas y
guardan una estrecha relación en cuanto a la dinámica,
tiempos y amortiguación. Esta prueba permite corroborar
que el modelo desarrollado del regulador de velocidad y
turbina fue correctamente realizado y cumple con las
funciones requeridas por un generador hidráulico con
respecto a acciones de control en lo que compete a
estabilidad de frecuencia y generación y puede ser
fácilmente adaptado a cualquier central hidroeléctrica.
Figura 13: Comparación gráfica de la simulación realizada con el
regulador de velocidad y turbina por defecto y la simulación
realizada con el regulador de velocidad y turbina desarrollado
Es necesario mencionar que a pesar de que todos los
modelos funcionaron satisfactoriamente, el modelo que
presentó el mejor rendimiento fue el de la turbina 2, por
lo tanto, se presentan los resultados del mencionado
modelo.
4.4. Identificación Paramétrica y Validación del
modelo del regulador de velocidad y turbina de
Coca Codo Sinclair
Luego del éxito conseguido en la sección 4.3, se
presenta a continuación la identificación paramétrica y
validación del modelo de regulador de velocidad y
turbina 2 desarrollado.
Registros de PMU
Los registros de las PMU fueron facilitados por la
Subgerencia de Investigación y Desarrollo del CENACE,
se aprovechó la potencialidad de su sistema WAMS,
donde las PMU entregan 60 muestras por segundo.
El evento seleccionado donde se apreció una
perturbación suficiente en la frecuencia y en la potencia
activa con injerencia del gobernador, fue uno
correspondiente al 17 de julio de 2019 desde las 13H58
hasta las 14H05, día donde se desbloqueó el regulador de
velocidad de la central colocando un valor de banda
muerta de frecuencia de 0.05% y se pudo apreciar como
el regulador de velocidad comenzó a actuar y a
compensar las variaciones de frecuencia con el aumento
y disminución de potencia activa en cumplimiento con la
regulación primaria de frecuencia durante 125 segundos.
Los registros de potencia activa en [MW] y
frecuencia [Hz] se extrajeron de la PMU ubicada en la
Unidad 4 de la Central Hidroeléctrica CCS mientras que
los registros de voltaje en [kV] fueron obtenidos de la
PMU ubicada en la línea 1 San Rafael. Se utilizó estos
registros de voltaje debido a que provienen de la PMU
más próxima a CCS que registra el voltaje a 500 kV. Los
valores iniciales de potencia activa y reactiva a los cuales
se encontraba operando la unidad fue de 129.822 [MW]
y 23.9709 [MVAR] respectivamente, mientras que el
68
Riascos et al. / Modelación Matemática de los Sistemas de Control de Velocidad de Unidades de la Central CCS
valor de frecuencia de la red fue de 59.983 [Hz] y el valor
de voltaje fue 509.557 [kV].
Identificación paramétrica y validación
A continuación, se presentan los resultados de la
identificación paramétrica realizada al modelo
desarrollado en PowerFactory del regulador de velocidad
y turbina de la central hidroeléctrica CCS. La Fig. 14
muestra el Playback de frecuencia y voltaje, donde las
señales en color verde (denominadas sigread3 y sigread4)
corresponde a los registros de las PMU de voltaje en [kV]
y la frecuencia en [Hz] respectivamente, mientras que las
señales en color rojo (denominadas sigcalc3 y sigcalc4)
son los resultados de la simulación (Playback) para la
identificación paramétrica.
En la Fig. 15 se presenta las señales de potencia
activa, donde la señal en color verde (denominada
sigread1) corresponde a los registros de la PMU de
potencia activa en [MW], se presenta con signo negativo
netamente por cuestiones de programación, mientras que
la señal en color rojo (denominada sigcalc1) es el
resultado de la simulación.
Comparando las respuestas simuladas con las
registradas por la PMU como se aprecia en la Fig. 14 y
Fig. 15, se puede apreciar que la dinámica de las señales
eléctricas analizadas es igual, los mismos tiempos en la
respuesta y fluctuaciones, en definitiva, las gráficas se
sobreponen.
Como se mencionó en la metodología, el criterio de
evaluación técnico para determinar si la respuesta
obtenida en simulación luego de la identificación
paramétrica es adecuada, se realiza a través del cálculo
del error cuadrático medio (MSE) entre la señal
registrada por la PMU y la simulada, para este fin, se
utiliza la fórmula de la Ecuación 7.
(7)
En este sentido, en la Tabla 1 se presenta el cálculo
del MSE. Como se mencionó, no existe un criterio
definido en literatura para considerar aceptable o no el
valor obtenido del MSE, sin embargo, al estar los valores
calculados lo más cercanos a cero se concluye que el
modelo ha sido correctamente validado.
La media del error absoluto en porcentaje (MAPE) se
calculó con el objetivo de fortalecer el criterio técnico
para determinar si la respuesta obtenida es aceptable,
como se aprecian los resultados en la Tabla 1, el
porcentaje de error es sumamente bajo.
Finalmente, en la Tabla 2, se indican los principales
parámetros configurados por el fabricante, los valores
identificados y su rango de ajuste.
Figura 14: Playback de Voltaje y Frecuencia resultante de la
identificación paramétrica
Figura 15: Potencia Activa medida (verde) y calculada (roja)
Tabla 1: Error cuadrático medio calculado entre la señal
registrada por la PMU y la obtenida en simulación
Señal eléctrica
MSE calculado
MAPE calculado
Potencia activa
1.469
0.539 %
Frecuencia
1.735E-06
3.729E-10 %
Voltaje
4.612E-4
1.395E-4 %
Tabla 2: Principales parámetros identificados
Parámetro
Valor
inicial
Valor
identificado
Rango
Kp
4.0
2.5
0.1 – 20
Tn
10
10
0 – 20
T1
1.0
1.0
0 – 3
Kv
0.1
0.7
0.1 – 20
Kp2
0.4
4.83
0.01– 10
Tn2
25
23.66
1 – 25
T3
5
1.31
0.1 – 10
KG
24
19.18
0 – 25
Deadband
5
0.5
0 – 1
Bp
4
4
0 – 10
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Aprovechando la potencialidad del software
DIgSILENT PowerFactory y mediante su lenguaje de
programación DSL, se modela el regulador de velocidad
y turbina de Coca Codo Sinclair y se lo representa por
medio de diagrama de bloques.
Se estructura un proceso de 4 etapas las cuales se
contemplan la recopilación de información, modelación
matemática, pruebas y simulaciones para concluir con la
validación de sistemas de control de velocidad (regulador
de velocidad y turbina) por medio perturbaciones
ocurridas en la red registradas por PMU para centrales
69
Edición No. 18, Issue I, Julio 2021
hidroeléctricas, cumpliendo con el estándar MOD-027-1
y las guías de confiabilidad de NERC. La metodología
planteada se aplica a las unidades de la central
hidroeléctrica CCS. Se concluye que validar un modelo
de regulador de velocidad y turbina por medio de
perturbaciones ocurridas en la red resulta eficiente desde
el punto de vista operativo y económico, no se genera
indisponibilidad de servicio a la central por la realización
de pruebas de campo.
Se contrastan los resultados de las simulaciones del
modelo de regulador de velocidad y turbina desarrollado
con los registros de una perturbación ocurrida en el
Sistema Nacional Interconectado que cuenta con
registros de medición provenientes de PMU, a través del
cálculo del error cuadrático medio (MSE). El resultado
de esta comparación permite concluir que el modelo
desarrollado para la central hidráulica CCS ha sido
correctamente validado, pues se comportamiento en
simulación emula al comportamiento real. La validación
puede ser complementada mediante pruebas controladas
de campo.
El presente trabajo constituye una guía para trabajos
futuros relacionados con la modelación y validación de
sistemas de control de velocidad para centrales
hidroeléctricas. Los aportes más destacados que pueden
ser utilizados son el modelo desarrollado y la
metodología ya que puede ser una referencia aplicable
para sistemas de control de voltaje o estabilizadores de
potencia en todo tipo de centrales. Se recomienda
mejorar constantemente y darle seguimiento tanto al
proceso de modelación y validación de sistemas de
regulación de velocidad, para que en un futuro se pueda
incluir dentro del código de red (Grid Code) que se
encuentra en desarrollo a través del liderazgo de
CENACE. Esto permitirá que, durante el
comisionamiento de las centrales, se pueda conseguir una
correcta sintonización de parámetros.
AGRADECIMIENTOS
A la Subgerencia de Investigación y Desarrollo del
CENACE y al MSc. Walter Vargas por el apoyo brindado
para la realización del presente trabajo. A la Unidad de
Negocio CELEC EP Coca Codo Sinclair por los datos
facilitados para la realización de este trabajo.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] E. Allen, D. Kosterev y P. Pourbeik, “Validation of
power system models”, IEEE Power and Energy
Society General Meeting, 2010.
[2] P. Verdugo y W. Vargas, “Metodología para la
identificación de parámetros del regulador
automático de voltaje (AVR) de la central
Sopladora”, Ecuacier XXXIII Seminario Nacional
del Sector Eléctrico, Ambato, 2018.
[3] J. Cepeda, P. Verdugo, “Validación del Modelo de
un Regulador Automático de Voltaje basado en
Optimización de Mapeo Media-Varianza y Pruebas
de Campo”, Revista Técnica “energía”, Edición Nº
14, CENACE, enero 2018.
[4] Reliability Guideline - Power Plant Dynamic Model
Verification using PMU, NERC, 2016.
[5] Reliability Guideline - Power Plant Model
Verification and Testing for Synchronous Machines,
NERC, 2018.
[6] Standard MOD-027-1 - Verification of Models and
Data for Turbine/Governor and Load Control or
Active Power/Frequency Control Functions, NERC.
[7] W. Vargas y P. Verdugo, “Validación e
Identificación de Modelos de Centrales de
Generación Empleando Registros de Perturbaciones
de Unidades de Medición Fasorial, Aplicación
Práctica Central Paute – Molino”, Revista Técnica
‘‘energía’’, vol. II, nº 16, pp. 50-59, 2020.
[8] J. Rueda, J. Cepeda, I. Erlich, D. Echeverría, G.
Argüello, “Heuristic optimization based Approach
for Identification of Power System Dynamic
Equivalents”, International Journal of Electrical
Power & Energy Systems - Elsevier, Volume 64
(2015), pg. 185–193, published online: January,
2015.
[9] J. Cepeda, J. Rueda, I. Erlich, A. Korai, F. Gonzalez-
Longatt, “Mean-Variance Mapping Optimization
Algorithm for Power System Applications in
DIgSILENT PowerFactory”, PowerFactory
Applications for Power System Analysis, Chapter
12, Springer International Publishing, 2015.
[10] R. Thapar, “Hydro-Turbine Governing System”,
Modern Hydroelectric Engineering Practice in India,
Roorkee, Indian Institute of Technology Roorkee,
pp. 147-160.
[11] IEEE Guide for the Application of Turbine
Governing Systems for Hydroelectric Generating
Units, IEEE Standard 1207, 2011.
[12] V. Singh, N. Singh y D. Kushkawa, “An Overview
of Hydro-Electric Power Plant”, ISST Journal of
Mechanical Engineering, vol. 6, nº 1, pp. 59-62,
2015.
[13] E. Méndez y D. Ramírez, Estudio para la
Optimización de la Operación del Proyecto
Hidroeléctrico Coca Codo Sinclair mediante el
Control Individual de Inyectores de la Turbina
Pelton, Quito: Escuela Politécnica Nacional, 2014.
[14] Hydraulic Turbines - Testing of Control Systems,
IEC Standard 60308, 2005.
[15] J. Cepeda y D. Echeverría, Modelación de Sistemas
de Control (AVR y PSS) de la Central Coca Codo
70
Riascos et al. / Modelación Matemática de los Sistemas de Control de Velocidad de Unidades de la Central CCS
Sinclair en el Software Libre OpenModelica, Manta:
Ecuacier XXXIV Seminario Nacional del Sector
Eléctrico, 2019.
[16] Dynamic Models for Turbine-Governors in Power
System Studies, IEEE Power & Energy Society,
2013.
[17] R. Johnson, J. Chow y M. Dillon, “Pelton Turbine
deflector over-speed control for a small power
system”, IEEE Trans. Power System, vol. 2, nº 19,
pp. 1032-107, 2004.
[18] L. Wozniak, F. Collier y J. Foster, «Digital
Simulation of an Impulse Turbine: The Bradley Lake
Project» IEEE Trans. Energy Convers., vol. 1, nº 6,
pp. 39-46, 1991.
[19] L. Wang, J. Zhao, L. Dichen, J. Wang, G. Chen, W.
Sun, T. Zhao, Y. Zhao y X. Qi, “Governor Tuning
and Digital Deflector Control of Pelton Turbine with
Multiple Needles for Power System Studies”, IET
Generation, Transmission & Distribution, vol. 11, nº
13, pp. 3278-3286, 2017.
Felipe Riascos Barrazueta.-
Nació en Loja, Ecuador en 1995.
Recibió su título de Ingeniero
Eléctrico de la Escuela Politécnica
Nacional en 2020. Actualmente
brinda sus servicios profesionales
como especialista de estudios
eléctricos en la Unidad de Negocio
CELEC EP GENSUR. Sus campos de investigación e
interés están relacionados con la interconexión,
estabilidad y operación en estado estacionario y dinámico
de sistemas eléctricos de potencia con especial énfasis en
sus sistemas de control.
Jaime Cepeda Campaña. - Nació
en Latacunga, Ecuador en 1981.
Recibió el título de Ingeniero
Eléctrico en la Escuela Politécnica
Nacional en 2005, y el de Doctor en
Ingeniería Eléctrica en la
Universidad Nacional de San Juan
UNSJ en 2013. Colaboró como
investigador en el Instituto de Energía Eléctrica, UNSJ,
Argentina y en el Instituto de Sistemas Eléctricos de
Potencia, Universidad Duisburg-Essen, Alemania entre
2009 y 2013. Actualmente se desempeña como Gerente
Nacional de Desarrollo Técnico de CENACE y como
Profesor a Tiempo Parcial en la Escuela Politécnica
Nacional. Sus áreas de interés incluyen la evaluación de
vulnerabilidad del sistema de potencia en tiempo real y el
desarrollo de Smart Grids.
71
