Aplicación de micro-sincrofasores en sistemas de protección de redes de distribución eléctrica

Abstract

Actualmente está en desarrollo las Unidades de Medición Fasorial, dotadas de alta precisión, diseñadas para proporcionar un significativo nivel de visibilidad en los sistemas de distribución, conocidas como micro-sincrofasor (µPMU) [1]. Al instalar estas unidades en una red de distribución eléctrica, y enlazadas a través de una red de comunicación, se logra un gran volumen de mediciones de fasores de voltaje y corriente, que puede ser utilizado para desarrollar sistemas de protección basados en técnicas de Inteligencia Artificial (IA). En el mundo de las protecciones se observa el potencial de la IA, para complementar aquellos aspectos en que los sistemas de protección clásicos tienden a no ser efectivos, como puede ser en redes que incluyen generación distribuida (GD). Una alternativa complementaria a los sistemas de protecciones actuales, seria desarrollar esquemas de protección adaptativos que puedan auto ajustarse a los cambios en los flujos de potencia y las modificaciones de la topología de la red. Hay indicios que los algoritmos de aprendizaje de máquinas (AM) se pueden modificar para implementarlos en aplicaciones en tiempo real, de tal manera que detecten condiciones de falla de la red eléctrica, utilizando los datos generados por la triangulación de un grupo de micro-sincrofasores en red. El propósito de este trabajo es la implementación de una red de micro-sincrofasores instalados en un alimentador de media tensión, utilizando la plataforma del simulador en tiempo real OPAL-RT, la cual generará los datos que permitirán evaluar el desempeño de los algoritmos propuestos, bajo condiciones simuladas de fallas en la red eléctrica y en la red de comunicaciones del sistema de µPMU’s.