Identificación de Máquinas Críticas ante Problemas de Estabilidad Transitoria basado en Data Mining y Mediciones Sincrofasoriales
Este trabajo presenta una nueva metodología basada en data mining para identificar el grupo de máquinas críticas, es decir, los generadores responsables de la pérdida de sincronismo en un sistema de potencia después de la ocurrencia de una contingencia. Dado que se requiere sólo la trayectoria post...
| Main Authors: | , |
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| Language: | English |
| Published: |
Operador Nacional de Electricidad – CENACE
2015-01-01
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| Series: | Revista Técnica Energía |
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| Online Access: | https://revistaenergia.cenace.gob.ec/index.php/cenace/article/view/86 |
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| author | D. Echeverría J. Cepeda |
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Este trabajo presenta una nueva metodología basada en data mining para identificar el grupo de máquinas críticas, es decir, los generadores responsables de la pérdida de sincronismo en un sistema de potencia después de la ocurrencia de una contingencia. Dado que se requiere sólo la trayectoria post-falla, el método propuesto es independiente del modelo del sistema de potencia y podría ampliarse para la evaluación de estabilidad transitoria de segunda oscilación. Los resultados numéricos obtenidos mediante la aplicación de la metodología en el sistema de prueba IEEE Nueva Inglaterra demuestran la viabilidad y la eficacia que podría lograrse en la identificación de las máquinas críticas, la cual es de gran valor para la evaluación de problemas de estabilidad transitoria y la definición de acciones de control de emergencia adecuadas.
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| publisher | Operador Nacional de Electricidad – CENACE |
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| series | Revista Técnica Energía |
| spelling | doaj.art-13636ee5834b4215aeabe6355e7db15c2022-12-22T03:42:01ZengOperador Nacional de Electricidad – CENACERevista Técnica Energía1390-50742602-84922015-01-0111110.37116/revistaenergia.v11.n1.2015.86Identificación de Máquinas Críticas ante Problemas de Estabilidad Transitoria basado en Data Mining y Mediciones SincrofasorialesD. Echeverría J. Cepeda Este trabajo presenta una nueva metodología basada en data mining para identificar el grupo de máquinas críticas, es decir, los generadores responsables de la pérdida de sincronismo en un sistema de potencia después de la ocurrencia de una contingencia. Dado que se requiere sólo la trayectoria post-falla, el método propuesto es independiente del modelo del sistema de potencia y podría ampliarse para la evaluación de estabilidad transitoria de segunda oscilación. Los resultados numéricos obtenidos mediante la aplicación de la metodología en el sistema de prueba IEEE Nueva Inglaterra demuestran la viabilidad y la eficacia que podría lograrse en la identificación de las máquinas críticas, la cual es de gran valor para la evaluación de problemas de estabilidad transitoria y la definición de acciones de control de emergencia adecuadas. https://revistaenergia.cenace.gob.ec/index.php/cenace/article/view/86Máquinas críticasEstabilidad transitoriaMinería de datosUnidades de medición sincrofasorial PMU |
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