Estimador de Estado Estático Distribuido para el Monitoreo y Control de Sistemas Eléctrico de Potencia
Estimador de Estado Estático Distribuido para el Monitoreo y Control de Sistemas Eléctrico de Potencia
Cómo citar
Descargar cita
Mostrar biografía de los autores
Artículos similares
- Estefanía Alexandra Tapia, D.G. Colomé, Mitigación de la Recuperación Retardada de Tensión Inducida por Falla mediante Desconexión de Carga basada en el Comportamiento Dinámico de la Carga , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 1 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- A. Ríos, D. Taipe, Manuel Otorongo, J. Guamán, Diseño e Implementación de una Plataforma CloudIoT de Control Inteligente de un Sistema de Iluminación Interior con Suministro en LVDC. , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 1 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Jaime Cepeda, Santiago Chamba, Determinación del Modelo Estocástico del Estado de Carga de Baterías para el cómputo de Flujo de Potencia Probabilístico de Microrredes , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 1 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Sandra Bastidas, Hugo Arcos , Despacho Económico del Sistema Híbrido de las Islas Santa Cruz y Baltra Incorporando la Aleatoriedad de Potencia de los Sistemas Eólico y Solar Fotovoltaico , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 1 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
- Alberto Ríos, Jesús Guamán, Carlos Vargas, Análisis de la Implementación de una Estrategia de Reducción del Consumo Energético en el Sector Residencial del Ecuador: Evaluación del Impacto en la Matriz Energética , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Luis Bonilla, Raúl Cubillo, Determinación de límites de seguridad estática de ángulo en el SNI a partir de mediciones sincrofasoriales , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Marlon Chamba, Walter Vargas, Jaime Cepeda, Evaluación probabilística de la estabilidad transitoria considerando la incertidumbre de la demanda y gestión del riesgo , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Luis Pazmiño, Diego Echeverría, Jaime Cepeda, Análisis de transitorios electromagnéticos en el Sistema Nacional Interconectado (S.N.I.) a nivel de 230 kV y 500 kV usando el simulador digital en tiempo real HYPERsim , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Boris German, Karolina Toapanta, Sebastián Espinoza, Ricardo Narváez, Edward Jiménez , Andrés Chico, Optimización de Centros de Almacenamiento de Jatropha Curcas en Manabí Ecuador , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Byron Chiguano, Juan Ramírez, Franklin Quilumba, Carlos Gallardo, Estimación de los Parámetros Eléctricos de un Generador Sincrónico basada en Mediciones de Laboratorio usando Métodos de Optimización No Lineal , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.
El presente proyecto tiene como objetivo desarrollar una metodología de solución para la estimación de estado estático distribuida aplicada al monitoreo y control de sistemas eléctricos de potencia, esta metodología propuesta se justifica por la necesidad de usar técnicas descentralizadas, en donde los datos se mantengan dentro de la misma operadora y se restrinja el intercambio de información con otras operadoras, minimizando a su vez los tiempos de respuesta con un procesamiento en paralelo de cada subsistema que forma parte del sistema global; lo que trae importantes beneficios al monitoreo y control del sistema a través del SCADA.
Para desarrollar la técnica propuesta, el sistema de prueba es dividido en subsistemas, para los cuales se establece las ecuaciones de cada uno y las ecuaciones de borde que las relacionan. Se desarrolla la programación del algoritmo de estimación de estado utilizando el método de mínimos cuadrados ponderados, este algoritmo es ejecutado en cada subsistema, con la finalidad de estimar las variables de estado locales.
Finalmente se realiza la integración de los resultados de estimación local en una solución global, permitiendo de esta manera estimar las variables de estado globales que determinan el comportamiento del sistema. Los datos de entrada para el procesamiento del algoritmo son extraídos del simulador Power Factory Digsilent, en donde se ha implementado el modelo de prueba, New England Test System.
Visitas del artículo 1414 | Visitas PDF 315








