Análisis de Estabilidad Transitoria Utilizando el Concepto de Inercia y Minería de Datos

Rolando Noroña; Edgar Cajas; Carlos Lozada; Marlon Chamba

doi:10.37116/revistaenergia.v22.n1.2025.700

Transient Stability Analysis Using the Concept of Inertia and Data Mining

Análisis de Estabilidad Transitoria Utilizando el Concepto de Inercia y Minería de Datos

Published 2025-07-24

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Vol. 22 No. 1 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 22, ISSUE I

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SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA

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Transient Stability Analysis Using the Concept of Inertia and Data Mining. (2025). Revista Técnica "energía", 22(1), PP. 1-11. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n1.2025.700

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https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n1.2025.700

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Transient Stability Analysis Using the Concept of Inertia and Data Mining. (2025). Revista Técnica "energía", 22(1), PP. 1-11. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n1.2025.700

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Rolando Noroña

PETROECUADOR

https://orcid.org/0009-0002-7799-2880

Edgar Cajas

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https://orcid.org/0000-0003-0656-7334

Carlos Lozada

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https://orcid.org/0000-0002-6036-3124

Marlon Chamba

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Marlon Chamba

He was born in Loja, Ecuador, in 1982. He obtained his degree in Electrical Engineering from the National Polytechnic School, Ecuador, in 2007. In 2016, he earned a Ph.D. in Electrical Engineering from the National University of San Juan, Argentina. He currently works at the National Research and Development Sub-management of CENACE. His research areas include Energy Markets, International Electricity Transactions, Reliability, and Power System Security Analysis.

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Center of Inertia

clustering K-means

Dynamic Time Warping

Python

PowerFactory

This work proposes a methodology to evaluate transient stability in power systems through time series clustering using the Dynamic Time Warping (DTW) metric. A script developed in Python integrates with DIgSILENT PowerFactory, allowing the extraction of rotor angles from each generator and referencing them to the Center of Inertia (COI). To obtain rotor angles, the study performs simulations on the New England 39-bus, 10-generator system in DIgSILENT PowerFactory, applying the unwrapping technique to correct discontinuities. Then, the methodology applies the K-means algorithm based on DTW to segment the generating units according to their transient response, identifying critical generators. However, DIgSILENT PowerFactory only provides plots of rotor angles referenced to a specific generating unit, which limits stability assessment. To overcome this restriction, this study implements the results directly into DIgSILENT PowerFactory, enabling the visualization of Python -processed graphs within the software environment. This integration enhances decision-making efficiency in power system operation and planning

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