Resumen de Validación del Modelo de un Regulador Automático de Voltaje basado en Optimización de Mapeo Media-Varianza y Pruebas de Campo
- español
La operación y planificación de los sistemas de potencia son en gran medida basadas en una serie de análisis que involucran el uso de simulaciones dinámicas y en estado estacionario. En este contexto, el modelado a detalle de un sistema de potencia es un requerimiento básico para las aplicaciones que se basan en una predicción precisa de la respuesta dinámica del sistema, como el diseño de estrategias de protección y esquemas de control. La mayoría de los modelos únicamente corresponden a una representación matemática, cuyos parámetros deben ser, en primera instancia, ajustados o identificados con base en un proceso racional de validación de modelos que emplea frecuentemente datos experimentales. Este trabajo propone un método de estimación paramétrica para lograr la validación de modelos en sistemas de potencia a través de una simulación software-in-the-loop (SIL) implementada mediante la optimización de mapeo media-varianza (MVMO) en DIgSILENT PowerFactory, la cual permite comparar los resultados de las simulaciones con registros obtenidos de pruebas de campo. El método propuesto es luego utilizado para realizar la validación del regulador automático de voltaje (AVR) de Coca Codo Sinclair, la planta de generación hidroeléctrica más grande de Ecuador. Los resultados obtenidos son finalmente comparados con dos enfoques similares: i) el objeto “Model Parameter Identification” de PowerFactory y ii) la herramienta “Parameter Estimation” de Matlab-Simulink. Las comparaciones muestran las bondades de la propuesta para sobrellevar limitaciones de las otras dos metodologías, como precisión, restricciones y capacidad de simulación en SIL.
- English
Power system planning and operation are meaningfully based on a number of analyses which entail steady-state and dynamic simulations. In this regard, modelling the power system with enough detail is a basic requirement mainly for those applications that are based on an accurate prediction of the system dynamic response, such as the design of protective strategies and control schemes. Most models correspond only to a mathematical representation, whose parameters need to be firstly adjusted or identified based on a rational process of model validation which frequently employs experimental data. This paper proposes a parameter estimation method for accomplishing the model validation of power systems through an iterative software-in-the-loop (SIL) simulation, implemented via mean-variance mapping optimization (MVMO) in DIgSILENT PowerFactory, which allows comparing the simulation results with records obtained from field tests. The proposed method is then used to perform the model validation of the automatic voltage regulator (AVR) of Coca Coco Sinclair, Ecuador’s largest hydroelectric power plant. The obtained results are finally compared with two other similar approaches: i) the “Model Parameter Identification” object of PowerFactory, and ii) the “Parameter Estimation” toolbox of MatlabSimulink. Comparisons show the benefits of the proposal to overcome limitations of the other two methods regarding accuracy, constraints and SIL simulation capabilities.
