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Diseño de un Estabilizador de Sistema de Potencia de Amplia Área para Tolerar Múltiples Fallos Permanentes de Comunicación

Autores: Bento, Murilo Eduardo Casteroba

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Diseño de un Estabilizador de Sistema de Potencia de Amplia Área para Tolerar Múltiples Fallos Permanentes de Comunicación


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Estabilizadores de sistemas de potencia
WAPSS
Fallos de comunicación
Modelo de optimización
Tasas de amortiguamiento
Optimizador de Lobo Gris

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los estabilizadores de sistemas de potencia de área amplia (WAPSS) son controladores de amortiguamiento utilizados en sistemas de potencia que emplean datos de unidades de medición fasorial (PMU). Los WAPSS son capaces de proporcionar altas tasas de amortiguamiento para los modos de oscilación de baja frecuencia, especialmente los modos interárea. Los modos de oscilación pueden desestabilizar los sistemas de potencia si no se identifican correctamente y no se amortiguan adecuadamente. Sin embargo, los canales de comunicación de los WAPSS pueden estar sujetos a fallos o ciberataques que afectan su correcto funcionamiento y pueden incluso causar inestabilidad en el sistema. Esta investigación propone un método basado en un modelo de optimización para el diseño de un WAPSS robusto ante múltiples fallos de comunicación permanentes. Los resultados de las aplicaciones del método propuesto en el sistema de 68 buses de IEEE muestran la capacidad del diseño de WAPSS para ser robusto ante un posible número de fallos de comunicación permanentes. Por encima de este valor, las combinaciones de fallos y el tiempo de procesamiento son altos y dificultan la obtención de altas tasas de amortiguamiento para el sistema de control en lazo cerrado. La aplicación y comparación de diferentes técnicas de optimización son válidas y mostraron un rendimiento superior del Optimizador de Lobo Gris en la resolución del problema de optimización.

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