Análisis de sistema de potencia desbalanceado por modelacion de redes neuronales artificiales. Marzo-12-2022

PUBLICACIÓN COMELECINCA – ING. JULIO RUDA (*) NO. 3 AÑO 1.

Tratando el tema de Calidad de Energía Eléctrica y Ahorro de Energía son asuntos de importancia donde los niveles de potencia y según el tipo de carga aplicada, el desbalance de tensiones y corrientes puede ser una deficiencia que no debe subestimarse, dado que las potencias involucradas son superiores a las necesarias cuando las corrientes y tensiones son simétricas.  La norma IEEE 1159-1995 define el desbalance de un sistema trifásico, como la máxima desviación de la tensión de una de las fases respecto a la tensión promedio, porcentualmente. También se expresa como la relación entre la componente de voltaje de secuencia negativa y la de secuencia positiva. FDV = ǀVn/Vpǀ x 100%. Los limites se encuentran entre 0,5 % y 2 %. La norma ANSI C50.41.42 establece que un desbalance superior a 1 % es una condición inusual que debe eliminarse. Particularmente, cuando se alimentan motores asincrónicos de alta potencia, toma mucha importancia el componente de desbalance de corriente que es varias veces superior al coeficiente del desbalance de tensión, y las pérdidas se incrementan considerablemente en los motores por la presencia del campo de secuencia negativa. Dado que la tensión y corriente están variando constantemente en magnitud y en ángulo, al igual que sus componentes simétricas, es necesario realizar un análisis estadístico de un gran volumen de datos concentrados en un paquete para su interpretación. Un ejemplo se hace en un estudio para una estación de bombeo con seis motores asincrónicos, cuatro de 250 kW y dos de 158 kW con mediciones hechas durante cinco días, del análisis de desbalance, se observa que los motores operan con un desbalance igual o superior al 1 % IEEE durante 61,86 % del tiempo total, o sea 3,22 días de 5,2 registrados. (Ver Fig.1).   La potencia demandada con asimetrías superiores o igual a 1% IEEE es de 8,5 kW. Esa diferencia implica un consumo de energía adicional de 328 kWh, para 5,2 días, para un año seria 23 MWh. (Ver Tabla1). Con el propósito de determinar el desbalance y efectuar alertas en caso de presentarse valores que excedan las normas, y proteger a los motores mediante el disparo del sistema en caso de la falta de una fase, o desbalance en exceso del 5 % IEEE, se creó un programa que incorpora una red neuronal artificial (RNA) de tres capas con propagación progresiva y aprendizaje supervisado mediante retropropagación. La red fue diseñada con seis entradas correspondientes a los vectores de tensión y corrientes de línea, y una salida que indica el desbalance IEEE. La capa oculta se activa con una función logarítmica sigmoidal y factores de sesgo b. La capa de salida es una regresión lineal (pure line) (Ver Fig. 2).

* El Ing. Julio Ruda MSc, es Ingeniero Electricista UCV y es Director de Tecnología de COMELECINCA.               

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