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Identificación del Perfil de Carga en un Circuito Trifásico de Baja Tensión

Authors:
  • Revista Entre Ciencia e Ingeniería

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La calidad de la red de potencia se ha ido convirtiendo en un aspecto muy importante para medir la calidad del servicio eléctrico, lo que implica mayor interés en conocer las características de la red eléctrica y disponer de información acerca de incidencias posibilita analizar los eventos, perturbaciones que resaltan en el sistema eléctrico previniendo los efectos que las provocan. El presente documento analiza criterios para la evaluación del perfil de carga mediante la identificación de las firmas de consumo, realizando el estudio de cargas conectadas en un ambiente controlado, con el fin de proponer un procedimiento para la identificación de las misma, verificando el comportamiento de dichas cargas en una red eléctrica.
Content may be subject to copyright.
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no.29, enero-junio 2021, páginas 9-18. DOI: https://doi.org/10.31908/19098367.2663.
ISSN 1909-8367 (Impreso), ISSN 2539-4169 (En línea)
Identificación del Perfil de Carga en un Circuito Trifásico de Baja
Tensión
Identification of the Load Profile in a Three-Phase Low Voltage
Circuit
F. F. Obando, P. A. Bolaños, G. A. Palomino
Recibido: julio 22 de 2019 Aceptado: enero 30 de 2021.
1
Resumen La calidad de la red de potencia se ha ido convirtiendo
en un aspecto muy importante para medir la calidad del servicio
eléctrico, lo que implica mayor interés en conocer las
características de la red eléctrica y disponer de información acerca
de incidencias posibilita analizar los eventos, perturbaciones que
resaltan en el sistema eléctrico previniendo los efectos que las
provocan. El presente documento analiza criterios para la
evaluación del perfil de carga mediante la identificación de las
firmas de consumo, realizando el estudio de cargas conectadas en
un ambiente controlado, con el fin de proponer un procedimiento
para la identificación de las misma, verificando el comportamiento
de dichas cargas en una red eléctrica.
Palabras clave Calidad de energía, firmas de consumo,
perfil de carga, procedimiento, red eléctrica, sistema de potencia.
AbstractThe quality of the power grid has become a very
important aspect to measure the quality of the electric service,
which implies greater interest in knowing the characteristics of
the network, also having information about incidents makes it
1
Producto derivado del proyecto de investigación “Evaluación del Perfil
de Carga de un Circuito Eléctrico a partir de las Firmas de Consumo de una
Carga Instalada”. Grupo de investigación AI del departamento de electrónica
instrumentación y control, Facultad de Ingeniería Electrónica y
Telecomunicaciones de La Universidad del Cauca.
F.F. Obando, Universidad del Cauca, Popayán, Colombia,
fobando@unicauca.edu.co
P.A. Bolaños, Universidad del Cauca, Popayán, Colombia,
paubolanos@unicauca.edu.co
G.A. Palomino, Universidad del Cauca, Popayán, Colombia,
alejapalom@unicauca.edu.co
Como citar este artículo: Obando, F. F., Bolaños P. A., Palomino, G. A.
Identificación del Perfil de Carga en un Circuito Trifásico de Baja Tensión,
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp. , julio-diciembre 2020. DOI:
https://doi.org/ 10.31908/19098367.2663.
Attribution-NonCommercial 4.0 Intenational (CC By-NC 4.0)
possible to analyze events, disturbances that stand out in the
electrical system preventing the effects they cause. This article
analyzes criteria for the evaluation of the load profile through the
identification of the consumption signatures, carrying out the
study of connected loads in a controlled environment, in order to
propose a procedure for the identification of it, verifying the
behavior of loads in an electrical grid.
Descriptors Quality of energy, signatures of waveform, load
profile, procedural, electrical grid, power system.
INTRODUCCIÓN
La calidad en la potencia eléctrica se ha convertido en un
factor importante tanto para el operador de red, así como para
el consumidor final; dada la naturaleza y especificaciones de
las cargas conectadas a la red la presencia de perturbaciones y
generación de armónicos hace que los equipos conectados
estén sometidos a alteraciones por la propagación de señales
diferentes a una onda sinusoidal propia [1]. Es así que, la
calidad de tensión se ha ido convirtiendo en un aspecto
relevante debido a la naturaleza de las cargas y su variación en
el mercado eléctrico, lo que implica un mayor interés en
conocer las características de las señales de la red y las
perturbaciones en los parámetros de la onda eléctrica de sus
valores nominales [1], entonces registrar y obtener un perfil de
la carga conectada, es decir, conocer las características de la
misma, en señales eléctricas suministradas junto con las
perturbaciones que se producen en la red (hundimiento
armónicos, sobretensiones, flicker, etc.), hace necesario
reflejar estos fenómenos con indicadores de calidad de la
continuidad del servicio para ser solucionadas e implementar
las medidas adecuadas y evitar su propagación. Entonces, el
hecho de que una incidencia vaya ligada a la actuación de un
elemento de la red o maniobra permite relacionar episodios y
eventos para determinar el origen de la perturbación y
delimitar responsabilidades en caso necesario (pérdida de la
producción por la parada de una línea de producción debido a
10
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp.9-18, enero-junio 2021.
un hundimiento) [23], discerniendo si la causa de la
perturbación la tiene el operador de red o el cliente, debido al
tipo de cargas conectadas. Así la vigilancia y seguimiento de
la calidad de tensión, permite garantizar que las características
de la energía suministrada cumplen las especificaciones
fijadas en la legislación vigente y las acordadas entre las dos
partes. Además, disponer de información acerca de incidencias
y eventos, posibilita analizar las posibles causas de las
perturbaciones en el sistema, así como los efectos que
provocan [2].
Para conocer y controlar estas perturbaciones, su
identificación sistemática es esencial y se plantea como un
gran desafío. Además de los métodos primarios basados en la
inspección visual de la forma de onda de la perturbación, los
diferentes dispositivos de control, como los analizadores de
perturbaciones y los analizadores de armónicos, se utilizan
normalmente en la industria [24]. Estos analizadores
generalmente emplean técnicas basadas en la comparación
punto por punto de los valores rms de la señal distorsionada
con su señal pura correspondiente, y / o la transformación de
los datos en el dominio de la frecuencia a través de la
transformada de Fourier (FT). Sin embargo, el principal
problema de las herramientas de análisis tradicionales basadas
en la transformada de Fourier es que no proporcionará
suficiente información sobre el dominio del tiempo [20].
Esta situación ha hecho que se analicen los problemas más
frecuentes en la señal de potencia, e identificar las firmas de
cargas o perfil de cargas en tiempo real, como la distorsión
armónica en las formas de onda de tensión y de corriente, ya
que afectan la calidad de la potencia eléctrica, entonces así se
podría definir los efectos en el funcionamiento de los equipos
eléctricos. Por ejemplo, en los sistemas eléctricos de potencia
existen señales de red industriales y comerciales
representativas, en el caso de los motores de inducción su
sensibilidad a los armónicos produce variaciones en la fuente
de potencia, lo que se refleja en su rendimiento y
características de operación [3].
Con respecto a Colombia, existe un crecimiento acelerado
del consumo de energía eléctrica en múltiples sectores de la
economía nacional [4]. Lo que indica, que este recurso es de
vital importancia y particularmente es indispensable para el
desarrollo de la industria, que es uno de los sectores con
mayores índices de consumo energético a nivel nacional y
también una de las principales causas de perturbación en la
red, por las cargas usadas en el sector y las señales de la red
eléctrica [5].
Ante la situación planteada, es necesario abordar el estudio
del efecto en la calidad de la potencia por la variación de las
cargas en tiempo real, para compensar esto es necesario saber
qué tipo de cargas se conectan a la red y, también analizar la
incidencia sobre otras cargas. El desarrollo de este
procedimiento establece criterios y soportes obtenidos por
correlación de datos, asignando un peso a los parámetros
encontrados de las formas de onda de corriente y voltaje según
su comportamiento, seguido a esto, con la implementación del
sistema hardware software y a la aplicación de dichos
criterios, se logra evaluar el perfil de carga de un circuito
eléctrico conectado asociándolo a la firma de consumo, por
último, se realizaron pruebas de validación a cargas de tipo
RLC, RC, RL, Motor de inducción con rotor jaula de ardilla,
Transformadores y cargas desconocidas, para comprobar los
criterios establecidos por el procedimiento propuesto.
FIRMAS DE CONSUMO DE LA RED ELÉCTRICA
A. Antecedentes
El rendimiento de la red de potencia depende de cuatro
componentes principales, las características de la línea, las
características de la fuente, los condensadores de corrección
del factor de potencia y, lo más importante, la carga [4]. Es
por ello que la obtención y medición del evento presentado en
la red de potencia incluyendo la carga, presenta
particularidades que definen las firmas de consumo, dichas
medidas incluyen: forma de onda de corriente en el dominio
del tiempo, esta medida proporciona uno de los conjuntos de
información más completos de la carga, ya que una alta
resolución de la señal puede reflejar las características
detalladas de un dispositivo, por otra parte, las potencias
activa / reactiva (PQ) son las mediciones más utilizadas para
conocer el comportamiento de una carga, por lo que se pueden
agrupar de acuerdo al consumo de potencia, factor de potencia
o según la distorsión armónica generada [7], otras medidas
importantes son, forma de onda de admitancia instantánea,
forma de onda de potencia, valores propios y forma de onda
transitoria de conmutación [5]. Es preciso resaltar que las
características se pueden definir respecto a los datos que se
puedan obtener en la medición del voltaje, corriente y potencia
de la red, ya que los patrones de carga fluctúan y dependen de
diversos factores que cambian dinámicamente [6].
De acuerdo con lo planteado en la literatura, para
identificar varios dispositivos con diferentes características
eléctricas, es beneficioso y necesario clasificarlos, es decir,
construir una base de datos que contenga las firmas de carga
medidas individualmente y poder agruparlas por
características similares. Después, para lograr la
desagregación de la carga es necesario plantear componentes
claves que trabajen juntos para, adquirir información, analizar,
tomar decisiones e implementar un software que contenga la
solución, es decir, dividir el procedimiento de identificación
en partes [8], por ejemplo:
Adquisición de datos: captura y almacenamiento de
información crucial relacionada con individuos o grupos de
cargas. Por supuesto, muchos datos de campo pueden ser
monitoreados y registrados. Sin embargo, las aplicaciones
pueden dictar el tipo de datos necesarios y las decisiones que
deben tomarse [8].
Base de Datos: La base de datos debe incluir una amplia
variedad de muestras de cargas, pero no es práctico recopilar
las firmas de carga de todas las cargas diferentes, ya que hay
una cantidad enorme de ellas [8].
Análisis: los métodos de análisis, obtención de
conocimientos útiles y sugerencias de alternativas para obtener
mejores resultados. Debido a la naturaleza estocástica de las
cargas para sistemas grandes, ciertos análisis pueden requerir
recursos computacionales intensivos y modelos analíticos
sofisticados para tomar una carga compuesta y dividirla en un
conjunto de firmas de carga de dispositivos identificables [8].
Analíticamente, un método de mayor uso es la correlación de
11
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp.9-18, enero-junio 2021.
datos. Es la forma numérica en la que la estadística ha podido
evaluar la relación de dos o más variables. La cuál, entrega un
coeficiente de correlación que es un valor cuantitativo de la
relación entre dichas variables y puede variar desde -1,00
hasta +1,00. La correlación de proporcionalidad directa o
positiva se establece con los valores +1,00 y de
proporcionalidad inversa o negativa, con -1,00. No existe
relación entre las variables cuando el coeficiente es de 0,00
[9].
Interfaz: La presentación de datos de carga, resultados de
análisis, alternativas de control ya sean gráficos o analíticos
son una parte fundamental del sistema para mostrar los
resultados obtenidos [8].
B. Desarrollo del Procedimiento Propuesto
Se propone un procedimiento que permite identificar un tipo
de carga instalada en una red eléctrica trifásica de baja tensión,
para lo cual se definen las características eléctricas del circuito en
estudio, es decir, niveles de tensión, configuración de conexión
del circuito, ésta puede ser en delta o estrella, es necesario la
verificación del escenario dado que debe ser un ambiente
controlado, es decir, deben estar conectadas sólo las cargas de
estudio sin dar lugar a perturbaciones que pueden alterar los
valores de las mediciones realizadas. Posteriormente, se
determina si la conexión es monofásica con una línea y neutro o
trifásica y neutro, para luego realizar la ubicación del dispositivo
de adquisición de datos y obtener las señales de voltaje y
corriente. De acuerdo con estudios en la literatura, se realizaron
mediciones de un sistema trifásico en las dos conexiones, delta y
estrella, obteniendo las formas de onda de voltaje y corriente para
una sola fase, con una frecuencia de 60 Hz.
Es recomendable para el estudio tomar 12 ciclos de la señal y
un tiempo de muestro de 20 µs cada 200 ms respecto a lo
expuesto en [13], [16], [18]-[19]. Una vez extraídas las formas de
onda de voltaje y corriente se calculan parámetros como: potencia
activa, reactiva y aparente, factor de potencia, distorsión total
armónica de corriente y voltaje, forma o distorsión de onda,
valores rms tanto de corriente y voltaje, armónicos impares de la
señal, y factor de cresta, dichos parámetros son analizados
aplicando la correlación como se indican en la Tabla III, es
recomendable calcular la varianza y desviación estándar,
identificando el nivel de dispersión y la variabilidad de los
parámetros, lo que permite identificar cuáles tienen mayor
presencia en la señal con menos cambios en su valor, la Tabla III
contiene las expresiones para calcular dichos métodos
estadísticos. Con este análisis, se encontró que para realizar el
cálculo de los parámetros de identificación se deben medir
mínimo 10 muestras de cada carga según los convertidores
usados se estudian en [21] para aplicar el procedimiento, debido
a que los datos probabilistas deben tener muestras considerables
para que los resultados sean confiables. Después, se calcula el
promedio o media aritmética para determinar el peso de cada
parámetro en la señal, es decir, cuánto equivale en valor
porcentual los datos que definen la carga, como el valor de los
parámetros varía de acuerdo a las características de la carga se
obtienen diferentes pesos para dichos parámetros en las diferentes
cargas conectadas, definiendo así el perfil de carga. Entonces, las
cargas que se estudiaron son, motor rotor jaula de ardilla,
circuitos RLC- RL-RC y trasformador, dichas cargas son
conectadas como puede verse en la Fig. 1 y se explicara
detalladamente cada una en el apartado C.
Fig.1. Conexión genérica de las cargas trifásica.
Finalmente, se calcula el error muestral con los parámetros de
mayor representación para definir rangos de pertenencia de las
cargas y otorgar una etiqueta o tag. La tabla III, presenta los
parámetros a calcular con sus respectivas expresiones y en la
Tabla IV se evidencian los pesos definitivos organizados de
mayor a menor para cada parámetro en las cargas de estudio,
estos pesos fueron calculados de acuerdo al promedio obtenido
para cada uno, por ejemplo, los datos obtenidos de la toma de las
10 muestras para el motor tipo jaula de ardilla conectado a una
red trifásica de baja tensión se indican en la tabla I
TABLA I
MUESTREO PARA EL MOTOR JAULA DE ARDILLA
Dato
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
FP
0,60
0,60
0,60
0,60
0,60
0,60
0,60
0,60
0,60
0,60
THD_I
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
RMS_I
1,16
1,16
1,15
1,16
1,15
1,15
1,15
1,16
1,15
1,16
FC_I
1,40
1,41
1,41
1,41
1,40
1,40
1,40
1,40
1,40
1,40
ARM_3_I
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,00
0,01
0,01
0,00
0,00
ARM_5_I
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,02
0,01
0,01
0,01
ARM_7_I
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
THD_V
0,02
0,02
0,02
0,02
0,02
0,02
0,02
0,02
0,02
0,02
FC_V
1,45
1,45
1,45
1,45
1,45
1,45
1,45
1,44
1,44
1,45
ARM_3_V
0,37
0,39
0,41
0,36
0,33
0,76
0,30
0,42
0,71
0,66
ARM_5_V
1,88
1,69
1,82
1,85
1,75
1,76
2,02
1,99
1,74
2,03
ARM_7_V
0,92
1,10
0,85
0,97
1,10
1,16
0,77
0,88
0,92
0,81
Ahora bien, se promedian los valores de cada uno de los
parámetros y se suman obteniendo así la media aritmética como
se indica en la tabla II, que equivale a; Media = 7.9300 la cual
representa el 100 % del peso total de esta carga.
Entonces como son 12 parámetros encontrados de acuerdo con
su valor se definiel peso de representación, en este caso el
factor de potencia es igual a 0.6 entonces, sí 7.93 es el 100 % 0.6
sería X %, es decir, se divide el 0.6 entre el Valor de la Media y
se multiplica por 100 % obteniendo el valor porcentual de cada
parámetro, con la expresión (1) se puede encontrar el peso para
cualquier parámetro.
Así:
Carga
RLC
Fuente
AC
Sensor Cassy 2
Corriente y
Tensión
Amp
12
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp.9-18, enero-junio 2021.
TABLA II
PROMEDIO DE PARÁMETROS Y OBTENCIÓN DE LA MEDIA ARITMÉTICA
Dato
Prom
FP
0,6000
THD_I
0,0131
RMS_I
1,1542
FC_I
1,4030
ARM_3_I
0,0054
ARM_5_I
0,0137
ARM_7_I
0,0014
THD_V
0,0199
FC_V
1,4477
ARM_3_V
0,4703
ARM_5_V
1,8543
ARM_7_V
0,9464
SUMA DEL PROMEDIO
7,930
TABLA III
PARÁMETROS DE LA CARGA
Símbolo
Definición
Ecuación
P
Potencia activa
(2)
Q
Potencia reactiva.
(3)
S
Potencia aparente
(4)
FP
Factor de Potencia
(5)
THDI
Distorsión total armónica
de corriente
(6)
VP
Valor pico de voltaje
(7)
THDV
Distorsión total armónica
de voltaje
(8)
CFI
Factor de cresta de
corriente.
(9)
CFV
Factor de cresta de
voltaje.
(10)
ARM_I
Armónicos de corriente
Impares [5].
(11)
DF
Forma o factor de
distorsión de corriente.
(12)
RMS
Valor rms de corriente
y voltaje.
(13)
(14)
ARM_V
Armónicos de voltaje
Impares [5]
(11)
COEF
Coeficiente de
correlación.
(15)
VARIANZA
Varianza.
(16)
Desvet
Desviación estándar.
(17)
Error_M
Error muestral.
(18)
Promedio
Promedio o Media
aritmética.
(19)
TABLA IV
PESOS DEFINITIVOS DE LAS CARGAS
Dato
M
%
RC
%
RL
%
RLC
%
Trafo
%
Trafo.
Redu
%
Trafo.
Eleva
%
AR_5V
23.0
30.0
26.0
24.0
26.0
28.0
26.0
FCV
18.0
22.0
21.0
18.0
20.0
21.0
19.0
FCI
17.0
22.0
20.0
17.0
19.0
20.0
19.0
RMS_I
14.0
1.0
2.0
13.0
3.0
1.0
6.0
AR_7V
12.0
12.0
13.0
11.0
11.0
10.0
11.0
FP
7.0
4.0
11.0
10.0
12.0
13.0
12.0
AR_3V
6.0
6.0
5.0
4.0
6.0
5.0
5.0
THD_V
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
0.8
0.8
AR_5I
0.7
0.5
0.5
0.8
0.7
0.2
0.2
THD_I
0.7
1.0
0.3
1.0
1.0
0.8
0.8
AR_3I
0.3
0.3
0.1
0.1
0.2
0.1
0.1
AR_7I
0.3
0.2
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
TABLA V
RANGOS DEFINITIVOS DE LAS CARGAS
FP
THD_I
RMS_I
FC_I
ARM_3_I
ARM_5_I
ARM_7_I
THD_V
FC_V
ARM_3_V
ARM_5_V
ARM_7_V
Motor
rotor
jaula de
ardilla
delta
LIC
0,6
0,01
1,14
1,4
0,003
0,008
0
0,02
1,44
0,16
1,16
0,66
LSC
0,6
0,02
1,17
1,41
0,008
0,016
0,004
0,02
1,46
0,89
2,19
1,27
Circuit
o RLC
delta
LIC
0,8
0
0,19
1,42
2,00E-
04
9,00E-
04
2,00E-
04
0,02
1,45
0,1
1,73
0,78
LSC
0,8
0,01
0,2
1,42
5,00E-
04
9,00E-
04
3,00E-
04
0,02
1,45
0,55
2,05
1,02
Circuit
o RL
delta
LIC
0,8
0
0,15
1,41
1,00E-
04
7,00E-
04
1,00E-
04
0,02
1,44
0,31
1,71
0,84
LSC
0,8
0,01
0,19
1,42
2,00E-
04
9,00E-
04
2,00E-
04
0,02
1,45
0,1
1,73
0,78
Circuit
o RC
delta
LIC
0,8
0,01
0,15
1,42
5,00E-
04
9,00E-
04
3,00E-
04
0,02
1,45
0,55
2,05
1,02
LSC
0,8
0,01
0,2
1,41
1,00E-
04
7,00E-
04
1,00E-
04
0,02
1,44
0,31
1,71
0,84
Transfo
rmador
delta
LIC
0,9
0,01
0,22
1,4
6,00E-
04
0,002
3,00E-
04
0,02
1,45
0,36
1,69
0,61
LSC
0,9
0,02
0,22
1,43
0,001
0,003
4,00E-
04
0,02
1,45
0,6
2,19
0,98
Transfo
rmador
reducto
r delta
LIC
0,9
0,02
0,08
1,38
9,00E-
04
0,002
5,00E-
04
0,02
1,44
0,28
1,55
0,63
LSC
0,9
0,03
0,08
1,44
0,001
0,002
5,00E-
04
0,02
1,45
0,49
2,14
0,91
Transfo
rmador
elevado
r delta
LIC
0,9
0,01
0,46
1,39
0,001
0,003
0,002
0,02
1,45
0,31
1,87
0,71
LSC
0,9
0,01
0,49
1,41
0,002
0,003
0,002
0,02
1,46
0,47
2,11
1,02
13
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp.9-18, enero-junio 2021.
De esta forma, se calcula el peso para cada parámetro
obtenido y se otorga un valor completo para asignar el peso total,
también los rangos obtenidos son indicados en la tabla V para las
cargas en conexión delta, estos datos se obtienen de las 10
muestras medidas para cada parámetro y se calcula el valor
máximo y nimo que puede tomar cada uno caracterizando las
cargas. Se debe tener en cuenta el error muestral y se calcula con
la expresión (18) de la tabla III, para este procedimiento dicho
valor equivale a 1% de error que presenta el dispositivo de
medición, luego es sumado para límite superior y restado para el
límite inferior del parámetro definiendo los límites de
comparación, igualmente en la tabla VI se observan las etiquetas
de identificación asignadas para las diferentes cargas y por
último, en la tabla VII se indica la plantilla que se elaboró para la
identificación del motor jaula de ardilla conectado en
configuración delta.
TABLA VI
ETIQUETAS O TAG DE IDENTIFICACIÓN
ID PARA CADA CARGA
Carga
Configuración
Delta
Configuración
Estrella
Motor
MIA_101
MIA_102
Circuito RLC
RLC_101
RLC_102
Circuito RL
RL_101
RL_102
Circuito RC
RC_101
RC_102
Transformador
T_101
T_102
Transformador elevador
TE_101
TE_102
Transformador reductor
TR_101
TR_102
TABLA VII
PLANTILLA DE IDENTIFICACIÓN PARA EL MOTOR JAULA DE ARDILLA
Motor jaula de ardilla
CONEXIÓN:
Delta
ID:
MJA_101
Parámetro
Peso
Rango
inferior
Rango
superior
FP
7,58%
0,6
0,6
THD_I
0,16%
0,01
0,0154
RMS_I
14,57%
1,1421
1,166
FACTOR_CRESTA_I
17,72%
1,395
1,4127
ARM_3_I
0,07%
0,003
0,0081
ARM_5_I
0,17%
0,0081
0,0164
ARM_7_I
0,02%
-0,0001
0,0035
THD_V
0,25%
0,0166
0,0218
FACTOR_CRESTA_V
18,29%
1,4345
1,4567
ARM_3_V
6,25%
0,1607
0,89
ARM_5_V
22,95%
1,1554
2,1926
ARM_7_V
11,97%
0,6618
1,2679
Por último, se realiza una validación realizando la
obtención de las formas de onda de voltaje y corriente,
verificando si la asignación de los pesos y etiquetas son
adecuadas para la identificación de la carga o por el contrario,
al realizar cambios provocados por desbalances en el circuito,
la identificación no es posible, comprobando la sensibilidad
del procedimiento. La Fig. 2 muestra el desarrollo del
procedimiento desarrollado de forma general guiando paso a
paso la aplicación del procedimiento.
Fig.2. Diagrama de flujo del procedimiento propuesto.
C. Resultados y Validación del Procedimiento Propuesto
El sistema de adquisición de datos consta principalmente
del sensor Cassy 2 (524 - 013) conectado por cable USB a un
ordenador personal con su respectivo software Cassy lab 2
(Fig. 3) que permite guardar los datos en un archivo .txt en la
computadora, para fines de cálculo y tratamiento de señales.
Fig. 3. Interfaz gráfica del software Cassy lab 2.
Las muestras tomadas en la entrada analógica de voltaje
están limitadas a los siguientes datos técnicos:
Cuenta con una resolución de
14
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp.9-18, enero-junio 2021.
Su rango de medición va desde hasta
y hasta
Cuenta con una velocidad de escaneo de por
entrada, entonces se tiene una cantidad de
hasta .
Para la aplicación del método se tomaron en total 7 cargas
de la planta lab_volt EMS 8341-2, con conexión en
configuración delta o estrella, mencionadas en la tabla VIII.
TABLA VIII
CARGAS TOMADAS PARA EL PROCEDIMIENTO
Carga
Características
Circuito RLC
R = 300 Ω, L = 3.2 H, C = 8.8 µF,
252 VAR - 120 V, 60 Hz, precisión de ± 5%, Q = 10.
Circuito RL
R = 300 Ω, L = 3.2 H,
252 VAR - 120 V, 60 Hz, precisión de ± 5%, Q = 10.
Circuito RC
R = 1.200 Ω, C = 2.2 µF, 60 Hz,
252 VAR - 120 V (240 V Máx), precisión de ± 5%.
Motor jaula de
ardilla
175 W, 1670 , 2018 V 1.2 A, 3 ϕ, 60 Hz.
Transformado
r 120 V / 120
V
60 VA, 120 V / 208 V / 120 V,
0.5 A / 0.3 A / 0.5 A, 60Hz y 1 ϕ.
Transformado
r reductor
120 V / 60 V
60 VA, 120 V / 208 V / 120 V,
0.5 A / 0.3 A / 0.5 A, 60Hz y 1 ϕ.
Transformado
r elevador
120 V / 180 V
60 VA, 120 V / 208 V / 120 V,
0.5 A / 0.3 A / 0.5 A, 60Hz y 1 ϕ.
Aplicando el procedimiento propuesto al motor rotor jaula
de ardilla en delta, se tiene como esquema de conexión el
indicado en la Fig. 4, además de las curvas de corriente y
voltaje obtenidas mostradas en la Fig.5, donde la curva más
oscura pertenece a la corriente, que para este caso tiene un
valor RMS de 1.14 A y la curva más clara pertenece al voltaje,
con su respectivo valor RMS de 110.3 V, también se resalta la
importancia de obtener las señales en un ambiente controlado
para obtener resultados más reales y eficaces.
Fig. 4. Esquema de conexión para un motor jaula de ardilla en delta.
Fig. 5. Curvas de corriente (línea oscura) y voltaje (línea clara) del motor
jaula de ardilla en conexión delta.
Las funciones utilizadas para el tratamiento de las señales
con el fin de facilitar la obtención de algunos de los
parámetros en el entorno Matlab se indican en la tabla IX,
donde se utiliza la función load para cargar los 10.000 datos
dados por el sensor, la función thd toma la señal y arroja
resultados en dB de los armónicos presentes, es por esto que
se utiliza la función db2mag para determinar el valor en
magnitud, la función rms, para facilitar el cálculo del valor
eficaz de las curvas, la función findpeaks que calcula los
máximos picos de la señal cada 0,016 s que equivalen a 60 Hz,
y por último la función xlswrite encargada de guardar los
datos en un archivo EXCEL para su tratamiento, ahora bien,
se analizaron las curvas de corriente y voltaje
correspondientes al motor jaula de ardilla y los parámetros que
se obtuvieron al aplicar las ecuaciones de la tabla I se indican
en la tabla X.
TABLA IX
FUNCIONES EN MATLAB PARA EL PROCESAMIENTO DE DATOS
Función
Sintaxis
load
load('nombre_archivo')
thd
[r,harmpow,harmfreq] = thd(x,fs,n)
db2mag
db2mag(ydb)
rsm
rms(x)
findpeaks
findpeaks(dato,Fs)
xlswrite
xlswrite(filename,A,sheet,xlRange)
TABLA X
PARÁMETROS DEL MOTOR JAULA DE ARDILLA
Dato
Valor
FP
0,6000
THD_I
0,0116
RMS_I
1,1455
FACTOR_CRESTA_I
1,4024
ARM_3_I
0,0050
ARM_5_I
0,0118
ARM_7_I
0,0010
TABLA X (CONTINUACIÓN)
THD_V
0,0184
FACTOR_CRESTA_V
1,4473
ARM_3_V
0,3930
ARM_5_V
1,7639
ARM_7_V
0,8221
El siguiente paso es identificar la carga, estableciendo los
parámetros que se encuentran dentro de los rangos (tabla XI),
definidos para el motor jaula de ardilla en específico, esto se
hace por medio de un código de identificación, en la Fig. 6 la
línea punteada con el marcador en forma de rombo indica el
límite inferior (LIC), la línea punteada con marcador en forma
de triángulo pertenece al límite superior (LSC) y la línea
solida con marcador en forma de cuadrado indica el valor de
los parámetros correspondientes al motor rotor jaula de ardilla
(VALOR), se puede observar que efectivamente la línea
correspondiente al valor de los parámetros está dentro de los
rangos definidos para esta carga, según este comportamiento
se puede observar que efectivamente la carga conectada es un
motor jaula de ardilla.
15
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp.9-18, enero-junio 2021.
TABLA XI
RANGOS ESPECÍFICOS DEL MOTOR JAULA DE ARDILLA
MOTOR JAULA DE ARDILLA DELTA
Parámetro
LIC
LSC
FP
0,6
0,6
THD_I
0,01
0,0154
RMS_I
1,1421
1,166
FC_I
1,395
1,4127
ARM_3_I
0,003
0,0081
ARM_5_I
0,0081
0,0164
ARM_7_I
-0,0001
0,0035
THD_V
0,0166
0,0218
FC_V
1,4345
1,4567
ARM_3_V
0,1607
0,89
ARM_5_V
1,1554
2,1926
ARM_7_V
0,6618
1,2679
Fig. 6. Resultado grafico de los rangos y parámetros de un motor jaula de
ardilla.
Se desarrolló el mismo procedimiento para las cargas
mencionadas en la tabla V, Circuito RLC, Circuito RL,
Circuito RC, transformador 120 V / 120V, transformador
elevador 120 V / 180 V, transformador reductor 120 V / 60 V,
los resultados de estas pruebas fueron satisfactorios, ya que se
comprobó que efectivamente el procedimiento propuesto es el
indicado para la identificación de las cargas, a continuación
como ejemplo, se indica gráficamente los resultados obtenidos
para un Circuito RLC (Fig. 7), donde la línea punteada con el
marcador en forma de rombo indica el límite inferior (LIC), la
línea punteada con marcador en forma de triángulo pertenece
al límite superior (LSC) y la línea solida con marcador en
forma de cuadrado indica el valor de los parámetros
correspondientes al circuito RLC en delta (VALOR),
gráficamente se puede observar que uno de los valores esta
fuera de los rangos (ARM_5_V), esto pudo ser ocasionado por
algún cambio en la red trifásica a la hora de tomar las curvas,
paro esto no influye a la hora de identificar la carga.
Por último, para el proceso de validación, se toma como
caso de estudio el motor jaula de ardilla con una carga
conectada, dicha carga será un electrodinamómetro con las
características presentadas en la tabla XII
Fig. 7. Resultado grafico de los rangos y parámetros de circuito RLC en
delta.
TABLA XII
CARACTERÍSTICAS DE UN ELECTRODINAMÓMETRO.
Características
Velocidad
0 5000 r/min
Par motor
0 27 LBF* PLG
Para este caso en particular, se le aplicó al electro-
dinamómetro un voltaje DC de 24 V, esto ejerce un par motor
de 1.2 LBR PLG, las curvas características de voltaje y
corriente para el motor jaula de ardilla con carga se muestran
en la Fig. 8, donde la curva más clara pertenece a la corriente,
que para este caso tiene un valor RMS de 1.20 A y la curva
más oscura pertenece al voltaje, con su respectivo valor RMS
de 109.9 V, además se indican los parámetros obtenidos al
analizar las curvas correspondientes en la tabla XIII.
Fig. 8. curvas de corriente (línea clara) y voltaje (línea oscura) del motor
jaula de ardilla con carga en conexión delta.
Varios de los parámetros de la tabla XIII no se encuentran
entre los rangos definidos para un motor rotor jaula de ardilla
con conexión delta indicados en la tabla XI, esto también se
puede observar gráficamente, como se indica en la Fig. 9.
16
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp.9-18, enero-junio 2021.
TABLA XIII
PARÁMETROS DEL MOTOR JAULA DE ARDILLA CON CARGA
Parámetro
Valor
FP
0,7800
THD_I
0,0238
RMS_I
1,2005
FACTOR_CRESTA_I
1,4182
ARM_3_I
0,0024
ARM_5_I
0,0243
ARM_7_I
0,0123
THD_V
0,0162
FACTOR_CRESTA_V
1,4536
ARM_3_V
0,5485
ARM_5_V
1,1649
ARM_7_V
1,0700
Fig. 9. Resultado grafico de los rangos de un motor jaula de ardilla y
parámetros de un motor jaula de ardilla con carga.
Es por lo que como se indica en la tabla XIV se definen
nuevos rangos específicos para esta nueva carga, agregado a
los nuevos parámetros el error muestral definido anteriormente
para un motor jaula de ardilla.
TABLA XIV
CRITERIOS PERFIL DE CARGA PARA MOTOR JAULA DE ARDILLA CON CARGA
Parámetro
Valor
Desviación
estándar
Error
muestral
LSC
LIC
FP
0,7800
1,11022E-16
9,05795E-17
0,7800
0,7800
THD_I
0,0238
0,001164322
0,000949933
0,0248
0,0229
RMS_I
1,2005
0,004721052
0,003851754
1,2043
1,1966
F_C_I
1,4182
0,003426865
0,002795868
1,4210
1,4154
ARM_3_I
0,0024
0,001182097
0,000964435
0,0033
0,0014
ARM_5_I
0,0243
0,001620376
0,001322012
0,0256
0,0229
ARM_7_I
0,0123
0,000791834
0,000646032
0,0130
0,0117
THD_V
0,0162
0,000962384
0,000785178
0,0170
0,0155
F_C_V
1,4536
0,004169408
0,003401685
1,4570
1,4502
ARM_3_V
0,5485
0,165099605
0,134699424
0,6832
0,4138
ARM_5_V
1,1649
0,19681925
0,160578457
1,3255
1,0043
ARM_7_V
1,0700
0,127925878
0,104370583
1,1744
0,9656
A continuación, se muestra el resultado de las curvas
características de corriente y voltaje de un motor jaula de
ardilla con carga Fig. 10, donde la curva más clara pertenece a
la corriente, que para este caso tiene un valor RMS de 1.20 A
y la curva más oscura pertenece al voltaje, con su respectivo
valor RMS de 110.2 V, tomado en otro momento, es así, como
se obtienen de nuevo los parámetros indicados en la tabla XV
Fig. 10. curvas de corriente (línea clara) y voltaje (línea oscura) del motor
jaula de ardilla con carga en conexión delta.
TABLA XV
PARÁMETROS OBTENIDOS DEL ANÁLISIS DEL MOTOR JAULA DE ARDILLA CON
CARGA
Parámetro
Valor
FP
0,7800
THD_I
0,0229
RMS_I
1,2099
FACTOR_CRESTA_I
1,4000
ARM_3_I
0,0057
ARM_5_I
0,0236
ARM_7_I
0,0121
THD_V
0,0160
FACTOR_CRESTA_V
1,4487
ARM_3_V
0,3009
ARM_5_V
1,1527
ARM_7_V
1,0825
Como se observa gráficamente en la Fig. 11, los valores de
los parámetros están dentro de los rangos definidos, para el
motor jaula de ardilla con carga.
Fig. 11. Resultado grafico de los rangos y parámetros de un motor jaula de
ardilla con carga.
Es así como se define una nueva plantilla que corresponde
a un motor jaula de ardilla con carga, como se indica en la
tabla XVI
17
Entre Ciencia e Ingeniería, vol. 15, no. 29, pp.9-18, enero-junio 2021.
TABLA XVI
PLANTILLA DE IDENTIFICACIÓN PARA EL MOTOR JAULA DE ARDILLA CON
CARGA
Motor jaula de ardilla con carga (Electrodinamómetro)
CONEXIÓN:
Delta
ID:
MJA_C_101
Parámetro
Peso
Rango
inferior
Rango
superior
FP
7,578%
0,7800
0,7800
THD_I
0,164%
0,0248
0,0229
RMS_I
14,568%
1,2043
1,1966
FACTOR_CRESTA_I
17,717%
1,4210
1,4154
ARM_3_I
0,071%
0,0033
0,0014
ARM_5_I
0,169%
0,0256
0,0229
ARM_7_I
0,019%
0,0130
0,0117
THD_V
0,249%
0,0170
0,0155
FACTOR_CRESTA_V
18,291%
1,4570
1,4502
ARM_3_V
6,251%
0,6832
0,4138
ARM_5_V
22,950%
1,3255
1,0043
ARM_7_V
11,972%
1,1744
0,9656
CONCLUSIONES
En este artículo se exponen criterios de evaluación del
perfil de carga de acuerdo con el comportamiento, que
permitieron la identificación de las mismas. Para ello se
analizaron las formas de onda de voltaje y corriente
calculando parámetros de identificación con los cuales se
determinan rangos de pertenecía para asociar el perfil de carga
a los criterios de evaluación. Dichos rangos son mostrados en
la Tabla V, los cuales fueron validados mediante el
procedimiento propuesto y el resultado permite la
identificación de las cargas en estudio.
De igual forma, se comprobó la importancia del
comportamiento de la red eléctrica en la cual se realizaron las
mediciones, ya que la presencia de eventos transitorios de
tensión fueron causa potencial de perturbaciones, lo que afectó
no solo la calidad de datos de la forma de onda en cada
registro, sino también en los parámetros que se van a calcular
presentando alteraciones en sus valores, por ende se determina
hacer las pruebas en horarios de baja demanda en un ambiente
controlado, teniendo sólo la conexión de las cargas conocidas
para obtener resultados más exactos.
También, se verificó la importancia de determinar las
características eléctricas de la red como de las cargas en
estudio, además, determinar la frecuencia de muestreo
comprobando con el estudio realizado que para frecuencias de
60 Hz es necesario tomar 12 ciclos de la señal para análisis de
formas de ondas, de igual forma, para realizar mediciones de
alta precisión se debe usar un equipo que soporte dichas
características sin transformaciones en las formas de onda de
voltaje y corriente medidas para aplicar correctamente el
procedimiento.
Se establecen herramientas analíticas de datos para
verificar el comportamiento de los valores obtenidos de las
formas de onda de voltaje y corriente, resaltando la
importancia de tener un grupo considerable de datos, ya que
para analizar la varianza y dispersión de los mismos es
importante tener más de una muestra de las señales medidas.
Por último, se realizó la verificación del procedimiento y de
los criterios de evaluación, mediante una validación propuesta
que permitió conectar cargas nuevas y conocidas para ser
identificadas, de esto se concluye, que el procedimiento es
certero, es decir, que al medir las cargas ya definidas, el
procedimiento es capaz de verificar que tipo de carga está
conectada. Las nuevas cargas se consideran aplicando
pequeñas variaciones en las características de los circuitos
eléctricos ya conectados, es necesario tomar una medición y
sacar los valores de los parámetros teniendo en cuenta el error
muestral ya obtenido, con lo que se pretende identificar la
nueva carga.
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Francisco Franco Obando Díaz es Ingeniero Físico y Magister en
Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad del Cauca (Colombia).
Docente investigador desde 2007, adscrito al departamento de Electrónica,
Instrumentación y Control de la Universidad del Cauca, apoyo al grupo de
investigación AI con código ORCID https://orcid.org/0000-0001-5666-6969.
Paula Andrea Bolaños Vega es Ingeniera en Automática Industrial, con
énfasis en sistemas de potencia, coordinadora del semillero de investigación
“Gestión de la Energía” de la Universidad del Cauca, con código ORCID
https://orcid.org/0000-0001-9834-1206.
Gisselle Alejandra Palomino Dorado es Ingeniera en Automática
Industrial de la Universidad del Cauca, con énfasis en sistemas de potencia,
coordinadora del semillero de investigación “Gestión de la Energía” de la
misma institución, con código ORCID https://orcid.org/0000-0001-6621-
7251.
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Conference Paper
Full-text available
This paper presents a threshold-based approach for power grid fault diagnosis in a power system based on correlation between fault types and basic measurements. The main focus is on faults that may occur on transmission and distribution lines due to uncontrolled events. The proposed method utilizes simple voltage and current measurements in transmission lines to extract divergence of these measurements from typical or nominal values. The first phase of the method is similar to a “training” phase where thresholds are identified for each measurement, followed by the second phase where binary combinations of comparisons with thresholds are used to diagnose specific faults. The IEEE standard 14-bus system is used to illustrate how the proposed method can be applied for transmission line fault diagnosis. Two- and three-phase to ground faults in three transmission lines are injected in a simulation platform as an example, and their effect on different current measurements are observed. Two basic quantities are observed for each of the measured signals: 1) RMS value, and 2) harmonic content. Measured quantities are shown to accurately capture unique binary signatures of different faults so that they can be utilized in offline and/or online fault diagnosis.
Article
Full-text available
Unbalanced voltage will inevitably cause power and DC voltage fluctuations in a three-phase PV system. The deterioration of power quality will do great harm to the PV panels and the loads, so it is necessary to suppress the power fluctuations. This paper further explores the coefficients control strategy of PV converters under unbalanced voltage conditions, aiming to suppress power fluctuations by controlling the injection of some specific orders of current harmonics into the grid. In order to achieve this, the current reference of the PV inverter has been changed by bringing in two control coefficients, and the expression of each order of the current harmonics has been deduced. Based on the standards of PV systems, the regions from which the coefficients can be selected are determined. Then, by tuning these coefficients in the feasible regions, the output parameters (power fluctuation, current THD and odd harmonics) can be controlled precisely. The model of this method is built and simulated in PSCAD/EMTDC, and as a result, it is shown that the power fluctuations can be restricted according to different power quality requirements.
Conference Paper
Recent research results in the field of algorithms for Phasor Measurement Units (PMUs) have pointed out that the estimators based on dynamic phasor models are generally preferable to track waveform parameters over time. This statement is definitely true when amplitude, phase, frequency and rate of change of frequency (ROCOF) fluctuate significantly within the observation interval used to estimate them. Unfortunately, these estimation algorithms can be very sensitive to narrow-band disturbances, unless these contributions are explicitly included in the model at the expense of a larger computational complexity. However, if the observation intervals are so short that the waveform parameter variations each of them are minor, then algorithms based on static phasor model can provide accurate results with a reasonably low computational burden. Since the waveform fundamental frequency is a key parameter for power systems monitoring and control, in this paper the estimation accuracy of three classes of state-of-the-art algorithms based on a static signal model is analyzed and compared when only few waveform cycles affected by both steady-state disturbances (e.g. harmonics) and amplitude or phase oscillations are collected.
Conference Paper
To effectively manage the growing number of distributed energy resources, PMU-based monitoring is being investigated for electrical distribution networks. In this context, a very challenging combination of constraints and cost-effectiveness requirements must be taken into account, suggesting the need for new-generation devices. In this paper we discuss performances of a compressive sensing phasor measurement algorithm, based on a Taylor-Fourier multifrequency signal model, as a tool for monitoring and managing smart distribution networks.
Article
Next-generation phasor measurement units (PMUs) are expected to play a key role for monitoring the behavior of future smart grids. While most of the PMUs used nowadays in transmission networks rely on static phasor models, more sophisticated representations and stricter accuracy requirements are needed to track amplitude, phase, and frequency changes of power waveforms in strongly dynamic scenarios as those expected in future distribution systems. In this paper, a discrete Fourier transform (DFT)-based algorithm based on a dynamic phasor model (referred to as interpolated dynamic DFT-based synchrophasor estimator) is used to estimate not only amplitude and phase of the collected waveforms, but also their frequency and rate of change of frequency. The performances of the proposed method are evaluated through multiple simulations in different steady-state and transient conditions described in the Standard IEEE C37.118.1-2011.
Article
Abstract— Recently, the Taylor–Fourier transform (TFT) was proposed to analyze the spectrum of signals with oscillating harmonics. The coefficients of this linear transformation were obtained through the calculation of the pseudoinverse matrix, which provides the classical solution to the normal equations of the least-squares (LS) approximation. This paper presents a filtering design technique that obtains the coefficients of the filters at each harmonic by imposing the maximally flat conditions to the polynomials defining their frequency responses. This condition can be used to solve the LS problem at each particular harmonic frequency, without the need of obtaining the whole set, as in the classical pseudoinverse solution. In addition, the filter passband central frequency can follow the fluctuations of the fundamental frequency. Besides, the method offers a reduction of the compu-tational burden of the pseudoinverse solution. An implementation of the proposed estimator as an adaptive algorithm using its own instantaneous frequency estimate to relocate its bands is shown, and several tests are used to compare its performance with that of the ordinary TFT.
Article
Relations between the standard variance and the Allan variance are deduced, and it is concluded that if the “L” in the definition of the Allan variance is an infinite, the Allan variance is equivalent to the standard variance, and that if the standard variance exists and the measurement data are independent of each other, the Allan variance equals the standard variance.
Article
The real-time high-accuracy measurement of waveform phasors is one of the many open challenges that need to be addressed in future smart grids. In this paper, the accuracy of four recently proposed synchrophasor estimators is analyzed and compared with the well-known one-cycle discrete Fourier transform estimator under the effect of static frequency offsets, amplitude modulation, phase modulation, harmonic distortion, and wideband noise. Two of the considered techniques track the phasor variations through finite-difference equations that estimate the first- and second-order derivatives of the phasor itself. The other two methods are instead based on a least squares estimation of the coefficients of the phasor Taylor's series expansion. The analysis reported in this paper covers the main scenarios described in the Standard IEEE C37.118.1-2011. In particular, the influence of different signal parameters on the total vector error (TVE) values is quantified and used to determine the maximum TVE increments associated with distinct parameters and the corresponding upper bounds.