IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - September/October 2023 - 80

allá de los sincrofasores convencionales. Tenga en cuenta
que, cada WMU trifásica informa de 3,981,312,000 lecturas
al día (suponiendo una frecuencia de muestreo de 256 mues600
400
200
-200
-400
-600
600
400
200
-200
-400
-600
600
400
200
-200
-400
-600
0204060800
Tiempo
(ms)
0204060800
WMU 1
20 40 60 80
WMU 2
0204060800
WMU 1
WMU 2
WMU 1
WMU 2
tras por ciclo, y leyendo solo formas de onda de tensión),
lo que puede superar fácilmente un gigabyte de datos. En
este sentido, el análisis de la " big data " adquiere una importancia
aún mayor: los datos deben
ir acompañados de análisis útiles
que los conviertan en información
procesable y casos de uso prácticos.
Por lo tanto, es necesario
desarrollar nuevas metodologías,
herramientas y técnicas para analizar
los datos de forma de onda
y forma de onda síncrona en los
sistemas eléctricos.
20 40 60 80
A
B
C
20 40 60 80
Tiempo (ms)
figura 3. Ejemplos de formas de onda síncronas de tensión de dos WMU a nivel de
distribución.
600
400
200
-200
-100
-400
-600
0 16.7 33.3 50 66.7
Tiempo (ms)
(a)
-200
30 33 36 39
Tiempo (ms)
(b)
42 45
200
Evento
100
Forma de onda
del evento
figura 4. (a) Forma de onda de tensión real durante un evento y (b) su forma de
onda de evento extraída.
80
ieee power & energy magazine
El análisis de datos en este
campo puede abarcar una amplia
variedad de técnicas. Los datos de
forma de onda son más útiles si
contienen perturbaciones o cambios
en las condiciones de funcionamiento,
ya que las formas
de onda en estado estacionario
pueden no proporcionar información
nueva importante además
de la que ya está disponible. En
consecuencia, resulta beneficioso
realizar análisis de datos basados
en eventos. Para utilizar esta
estrategia, es necesario abordar
las siguientes tareas habituales
que surgen en el análisis de datos:
detección de eventos (utilizando
técnicas en el dominio temporal,
en el dominio de la frecuencia
o conceptos híbridos de ondículas),
clasificación de eventos
(mediante la extracción de características
de los datos de forma de
onda síncrona, como la extracción
de modos de oscilación transitoria,
impulsos, características gráficas,
número de fases afectadas
en el sistema eléctrico, ángulo
de disparo, magnitud y duración
del evento) e identificación de la
ubicación del evento (utilizando
métodos basados en datos y en
modelos para señalar la ubicación
de la fuente del evento, incluidos
los eventos subciclo y transitorios).
Muchas de estas técnicas
pueden requerir la extracción de
la forma de onda del evento a
partir de los datos sin procesar
de la forma de onda, por ejemplo,
utilizando el concepto de formas
septiembre/octubre 2023
Caso 3:
Caso 2:
Tensión (V)
Tensión (V)
Tensión (V)
Caso 1:
Tensión (V)
Tensión (V)
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