Resumen de Validación e Identificación de Modelos de Centrales de Generación Empleando Registros de Perturbaciones de Unidades de Medición Fasorial, Aplicación Práctica Central Paute - Molino
- español
La planificación y operación de los sistemas de potencia son comúnmente basadas en una serie de análisis que comprenden el uso de simulaciones dinámicas y en estado estacionario. En este sentido, modelar un sistema de potencia con un adecuado detalle es un requerimiento fundamental para las aplicaciones que se basan en una predicción precisa de la respuesta dinámica del sistema, como, por ejemplo, el diseño y evaluación de esquemas de protección sistémica (SPS), esquemas de separación de áreas, la sintonización de estabilizadores de sistemas de potencias (PSS), entre otros. Sobre esta base, resulta lógico preguntarse: si los modelos no representan, dentro de un margen de error aceptable, los fenómenos observados en el SEP, ¿cómo podemos confiar en los resultados de los estudios ejecutados con base en estos modelos? Considerando la extrema importancia de disponer de un modelo adecuadamente validado, el objetivo de este trabajo es desarrollar una herramienta computacional y estructurar una metodología para la Validación e Identificación de los modelos de Centrales Eléctricas (PPMV, por sus siglas en ingles), y de sus principales sistemas de control utilizando la funcionalidad software-in-the-loop (SIL) implementada mediante el algoritmo heurístico de optimización de mapeo media-varianza (MVMO, por sus siglas en inglés) en DIgSILENT PowerFactory, el cual permite comparar los resultados de las simulaciones con registros obtenidos de unidades de medición fasorial (PMUs, por sus siglas en ingles), de eventos o perturbaciones ocurridos en un sistema de potencia
- English
The planning and operation of power systems are commonly based on a series of analyzes that include the use of dynamic and steady state simulations. In this sense, modeling a power system with adequate detail is a fundamental requirement for applications that rely on an accurate prediction of the dynamic response of the system, such as, for example, the design and evaluation of systemic protection schemes (SPS), area separation schemes, tuning of power system stabilizers (PSS), among others. On this basis, it is logical to ask: if the models are unable to represent, within an acceptable margin of error, the phenomena observed in the SEP, how can we rely on the results of studies carried out based on these models? Considering the extreme importance of having a properly validated model, the objective of this work is to develop a computational tool and to structure a methodology for the Power Plant Model Validation (PPMV), and for the identification of their main control systems parameters using the software-in-the-loop (SIL) functionality implemented through the mean-variance mapping optimization (MVMO) heuristic algorithm in DIgSILENT PowerFactory, which allows comparing the results of the simulations with records obtained from phasor measurement units (PMUs), of events or disturbances occurred in a power system.
