Desconexión Adaptable de Generadores para Mejorar la Estabilidad Transitoria en Sistemas con Integración de Generación Renovable
Adaptive Generator Tripping to Improve Transient Stability in Systems with Renewable Generation Integration
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La integración masiva de fuentes de energías renovables, como la eólica y la fotovoltaica, ha modificado la dinámica de los Sistemas Eléctricos de Potencia (SEP), reduciendo la inercia rotacional y afectando la estabilidad transitoria. Ante este desafío, en este trabajo se aplica el Esquema Adaptativo de Desconexión de Generación (EADG) basado en aprendizaje profundo y mediciones PMU para identificar de forma adaptable y desconectar en tiempo real los generadores críticos responsables de la inestabilidad en un sistema con alta penetración de generación basada en fuentes de energía renovable.
La metodología aplicada utiliza una base de datos dinámica con distintos escenarios operativos y contingencias n-1, para entrenar una red neuronal híbrida RCNN que identifica los generadores cuya desconexión permite recuperar la estabilidad del sistema. Los resultados demuestran que el modelo permite la recuperación de estabilidad transitoria con una desconexión mínima de generación convencional y tiempos de respuesta inferiores a 0.5 s, demostrando su precisión y efectividad, mayores al 97%, y aplicabilidad en tiempo real en sistemas con alta penetración renovable.
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