Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/46220
Título : Application of micro PMUs on Low Voltage networks
Autor : Stephen, Bruce
Freire Pérez, Santiago
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Fecha de publicación : 2020
Resumen : En los últimos años, el sistema eléctrico ha sufrido numerosos cambios que lo han hecho necesario para hacer las redes eléctricas más inteligentes. Un claro ejemplo de esto es la baja tensión sistema eléctrico, que con la inclusión de generación distribuida ha hecho que la baja tensión El sistema tiene flujos de energía bidireccionales y, por lo tanto, es necesario tener información en tiempo real. sobre el estado del sistema. Por ello, es necesario contar con métodos que, basados ​​en Estas mediciones pueden identificar y localizar fallas de bajo voltaje de manera rápida y eficiente. Hasta ahora no se había pensado en incorporar µPMU en el sistema de baja tensión y por lo tanto no existen métodos para localizar fallas usando µPMUs. Se han implementado dos métodos para localizar fallas basadas en estimadores estatales. La principal diferencia entre ambos métodos radica en el número de PMU utilizadas. El primer método utiliza una serie de PMU que permite tener un observabilidad total del sistema, esto permite realizar varias estimaciones en paralelo. La selección de la línea donde ha ocurrido la falla se basa en elegir la línea con la menor ponderación Residuos de medición. El segundo método utiliza el número mínimo de PMU necesario Para localizar las fallas, se trabaja realizando un proceso iterativo de estimadores de estado basado en la diferentes medidas de la PMU. Este proceso iterativo se lleva a cabo hasta que el estimador de estado de las diferentes medidas convergen en la ubicación de la falla. Ambos métodos han sido probados simulando diferentes fallas en varios puntos de un sistema de baja tensión con 14 buses obtenidos de SPEN. Cada método ha podido localizar las fallas con resultados muy precisos. los La implementación de estos métodos en el sistema eléctrico de baja tensión podría ayudar a reducir algunos indicadores de desempeño de los DSO como el CML y, por lo tanto, aumentar los beneficios de la DSO y hacer que los clientes estén más satisfechos.
In recent years, the electrical system has undergone numerous changes that have made it necessary to make electrical networks more intelligent. A clear example of this is the low voltage electrical system, which with the inclusion of distributed generation has made that the low voltage system have bidirectional power flows and therefore it is necessary to have real-time information on the status of the system. Because of this, it is necessary to have methods that, based on these measurements, can identify and locate low voltage faults quickly and efficiently. Until now it had not been thought of incorporating µPMUs into the low voltage system and therefore there are no methods for locating faults using µPMUs.The two methods have been implemented to locate faults based on state estimators. The main difference between both methods lies in the number of PMUs used. The first method uses a number of PMUs that allows to have a total system observability, this allows to perform several estimates in parallel. The selection of the line where the fault has occurred is based on choosing the line with the lowest weighted measurement residuals. The second method uses the minimum number of PMUs necessary to locate the faults, it works carrying out an iterative process of state estimators based on the different measurements of the PMU. This iterative process is carried out until the state estimator of the different measurements converge at the fault location. Both methods have been tested by simulating different faults in various points of a low voltage system with 14 buses obtained from SPEN. Each method has been able to locate the faults with very accurate results. The implementation of these methods in the low voltage electrical system could help to reduce some performance indicators from the DSOs as the CML and therefore increasing the benefits of the DSO and making customers more satisfied.
Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster in Smart Grids
URI : http://hdl.handle.net/11531/46220
Aparece en las colecciones: H62-Trabajos Fin de Máster

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