Validación del Modelo de un Regulador Automático de Voltaje basado en Optimización de Mapeo Media-Varianza y Pruebas de Campo
Automatic Voltage Regulator Model Validation Based on Mean-Variance Mapping Optimization and Field Tests
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La operación y planificación de los sistemas de potencia son en gran medida basadas en una serie de análisis que involucran el uso de simulaciones dinámicas y en estado estacionario. En este contexto, el modelado a detalle de un sistema de potencia es un requerimiento básico para las aplicaciones que se basan en una predicción precisa de la respuesta dinámica del sistema, como el diseño de estrategias de protección y esquemas de control. La mayoría de los modelos únicamente corresponden a una representación matemática, cuyos parámetros deben ser, en primera instancia, ajustados o identificados con base en un proceso racional de validación de modelos que emplea frecuentemente datos experimentales. Este trabajo propone un método de estimación paramétrica para lograr la validación de modelos en sistemas de potencia a través de una simulación software-in-the-loop (SIL) implementada mediante la optimización de mapeo media-varianza (MVMO) en DIgSILENT PowerFactory, la cual permite comparar los resultados de las simulaciones con registros obtenidos de pruebas de campo. El método propuesto es luego utilizado para realizar la validación del regulador automático de voltaje (AVR) de Coca Codo Sinclair, la planta de generación hidroeléctrica más grande de Ecuador. Los resultados obtenidos son finalmente comparados con dos enfoques similares: i) el objeto “Model Parameter Identification” de PowerFactory y ii) la herramienta “Parameter Estimation” de Matlab-Simulink. Las comparaciones muestran las bondades de la propuesta para sobrellevar limitaciones de las otras dos metodologías, como precisión, restricciones y capacidad de simulación en SIL.
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