Resumo

JOSE, Oscullo,  e  JAIME, Cepeda,. Sintonización Adaptativa del Estabilizador de Sistema de Potencia mediante Árboles de Decisión y Optimización Heurística. Rev Politéc. (Quito) [online]. 2023, vol.51, n.1, pp.57-66. ISSN 2477-8990.  https://doi.org/10.33333/rp.vol51n1.05.

Este artículo presenta un enfoque novedoso para amortiguar de forma adaptativa las oscilaciones de baja frecuencia mediante un clasificador de árboles de decisión que utilizan como entradas las señales de frecuencia y potencia de las barras de generación sensadas por el sistema de monitoreo de área amplia (WAMS). El ajuste adaptativo de los estabilizadores de sistemas de potencia (PSS) convencionales (p.ej., PSS1A, PSS2A, PSS2B), que se encuentran disponibles en el sistema, se realiza al modificar los parámetros óptimos de sintonización del PSS, mediante el análisis de los modos críticos de los escenarios operativos utilizando el algoritmo de optimización heurística de mapeo media- varianza (MVMO). Estos parámetros por escenario pueden ser seleccionados mediante un clasificador inteligente basado en árboles de decisión con el objetivo de adaptar la sintonización del PSS a las condiciones de operación. Dicho proceso se implementa en PowerFactory de DIgSILENT mediante la herramienta de análisis modal, se determinan los modos críticos, para el caso de simulación. Mientras en tiempo real, los modos críticos son obtenidos por medio del algoritmo de identificación modal establecido con la matriz Pencil de las señales WAMS. La metodología planteada se aplica al sistema New York-New England de 66-Barras, obteniéndose la mejor respuesta dinámica del sistema con los PSS adaptativos a las diferentes condiciones operativas del sistema. Además, se compara la respuesta con el PSS4B que se caracteriza por monitorear varias frecuencias de los modos de oscilación presentes en la operación del sistema y así presentar los beneficios a la contribución propuesta.

Palavras-chave : Estabilidad oscilatoria; Árboles de decisión; Optimización heurística; Máquinas de aprendizaje.

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