IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - January/February 2023 - 42

la actualidad, la configuración de los dispositivos de
medición fasorial en la red de transmisión de CA es
relativamente común, promoviendo la elaboración de
la DSE en los GS, pero es necesario mejorar la aplicación
de los dispositivos en las redes de distribución y
las centrales eléctricas de FER. El SYMS desarrollado
facilitará esta expansión. Además, la dinámica rápida
de la electrónica de potencia en las FER requiere un
índice de reporte de medición mayor, en que el dispositivo
de medición de formas de onda pueda ser más
adecuado para la DSE considerando las respuestas
transitorias electromagnéticas. Sin embargo, es difícil
cargar la enorme cantidad de datos de registro a
la estación principal en tiempo real. Las técnicas para
abrirse camino entre las restricciones de comunicación
y las soluciones para realizar una DSE distribuido local
necesitan mayor consideración. Por otra parte, con
el desarrollo de tecnologías de predicción, las previsiones
sobre potencia a corto plazo se están volviendo
más precisas, y también se puede aprovechar la información
de las predicciones de potencia de las FER
para mejorar la realización de la DSE.
✔ Mejora de algoritmos de filtración: los sistemas eléctricos
con FER son más aleatorios y dinámicos que
los sistemas eléctricos tradicionales, provocando el
aumento de incertidumbres en el sistema y el deterioro
de la calidad en los datos de medición. Por lo tanto,
debe mejorarse más la robustez y estabilidad numérica
de los algoritmos de DSE. Además, aparte del KF,
también debe considerarse la aplicación de otros métodos,
como el aprendizaje automático y la inteligencia
artificial en la DSE.
✔ Implementación y aplicación de la DSE: primero debe
considerarse el nivel del centro de despacho en que se
implementa la DSE para adaptarlo a la organización
jerárquica del despacho de generación. Debe investigarse
la interacción de información en tiempo real
entre la DSE y los dispositivos de medición remota.
Por otra parte, es importante desarrollar el método de
extracción de la información masiva de la DSE como
base para la toma de decisiones del despachador. La
demanda de aplicaciones prácticas es una fuerza impulsora
importante para promover la elaboración de la
DSE. Por ello, es necesario estudiar más la conexión
entre la DSE y las aplicaciones avanzadas de la próxima
generación de EMS.
Conclusión
La DSE es fundamental para garantizar el funcionamiento
confiable y seguro de los sistemas eléctricos. Con el desarrollo
continuo de tecnologías de medición, es posible la
DSE distribuido para componentes dinámicos como los GS
y las FER. Se presentó el SYMS con cuatro tipos de SMD
analizados para los sistemas con predominio de electrónica
de potencia, que forman la base de la DSE distribuido. En
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función del marco de la DSE distribuido, se destacó la DSE
de GS convencionales y FER con KF no lineales. En comparación
con la SSE tradicional, la DSE puede entregar estados
operativos en tiempo real del sistema con índices rápidos.
Los datos dinámicos de la DSE, a su vez, pueden utilizarse
para cumplir los requerimientos de protección y control de
los sistemas eléctricos modernos. Sin embargo, las aplicaciones
prácticas y la implementación de la DSE para el sistema
eléctrico con FER aún se encuentran en la etapa de
desarrollo y necesitan más investigación.
Lecturas complementarias
J. B. Zhao et al., " Power system dynamic state and parameter
estimation-transition to power electronics-dominated clean
energy systems " (Estado dinámico de los sistemas eléctricos
y estimación de parámetros: transición a los sistemas
de energía limpia con predominio de electrónica de potencia),
IEEE Power Energy Soc., Piscataway, Nueva Jersey,
EE. UU., Tech. Rep. PES-TR88, julio de 2021.
J. B. Zhao y L. Mili, " A theoretical framework of robust
h-infinity unscented Kalman filter and its application
to power system dynamic state estimation " (Marco teórico
del filtro de Kalman desaromatizado robusto H-infinito y
su aplicación en la estimación del estado dinámico de los
sistemas eléctricos), IEEE Trans. Signal Process., vol. 67,
n.° 10, págs. 2734-2746, mayo de 2019, doi: 10.1109/
TSP.2019.2908910.
G. Anagnostou, L. P. Kunjumuhammed y B. C. Pal,
" Dynamic state estimation for wind turbine models with
unknown wind velocity " (Estimación del estado dinámico
para modelos de turbinas eólicas con velocidad desconocida
del viento), IEEE Trans. Power Syst., vol. 34,
n.° 5, págs. 3879-3890, septiembre de 2019, doi: 10.1109/
TPWRS.2019.2909160.
S. S. Yu et al., " An unscented particle filtering approach
to decentralized dynamic state estimation for DFIG wind
turbines in multi-area power systems " (Enfoque de filtración
desaromatizada de partículas en la estimación del estado dinámico
descentralizado para turbinas eólicas de DFIG en
sistemas eléctricos de múltiples áreas), IEEE Trans. Power
Syst., vol. 35, n.° 4, págs. 2670-2682, julio de 2020, doi:
10.1109/TPWRS.2020.2966443.
S. Xu, H. Liu y T. Bi, " A general design method for phasor
estimation in different applications " (Método de diseño
general para la estimación de fasores en diferentes aplicaciones),
IEEE Trans. Smart Grid, vol. 12, n.° 3, págs. 2307-
2319, mayo de 2021, doi: 10.1109/TSG.2020.3040163.
Biografías
Tianshu Bi pertenece a la Universidad de Energía Eléctrica
del Norte de China, Pekín, 102206, China.
Maolin Zhu pertenece a la Universidad de Energía Eléctrica
del Norte de China, Pekín, 102206, China.
Hao Liu pertenece a la Universidad de Energía Eléctrica
p&e
del Norte de China, Pekín, 102206, China.
enero/febrero 2023
http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2019.2908910 http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2019.2908910 http://dx.doi.org/10.1109/TPWRS.2019.2909160 http://dx.doi.org/10.1109/TPWRS.2019.2909160 http://dx.doi.org/10.1109/TPWRS.2020.2966443 http://dx.doi.org/10.1109/TSG.2020.3040163
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