Regresión no lineal para la identificación de inercia utilizando datos  sincrofasoriales y Big Data.

Resumen: Presentación del problema: El progresivo ingreso de generación renovable, basado en  electrónica de potencia, en los sistemas eléctricos ha causado grandes desafíos a los  operadores de red debido al nulo aporte de inercia por parte de estas fuentes de  generación, razón por la cual los operarios necesitan determinar de forma precisa el valor  de inercia de sus sistemas eléctricos. Además, las nuevas tecnologías de monitoreo han  permitido observar fenómenos dinámicos que antiguamente no eran posibles, al mismo  tiempo de que significan un reto, debido a la gran cantidad de información que pueden originar. 

Fundamentos conceptuales: La estabilidad de los sistemas eléctricos está sujeto al  comportamiento de la máquina sincrónica, específicamente en sus masas rotatorias. La  inercia de las máquinas es la primera respuesta del sistema ante desbalances energéticos,  por lo que si esta se ve disminuida el sistema corre riesgo de operar en escenarios  inestables, pudiendo causar un eventual colapso del sistema eléctrico. La identificación  de inercia puede realizarse mediante respuestas del sistema frente a desbalances  energéticos severos, como por ejemplo, la salida de centrales generadoras o de cargas.  Estas contingencias pueden ser obtenidas de los datos sincrofasoriales mediante un  algoritmo capaz de identificar y almacenar grandes desbalances energéticos. Por tanto,  ajustando un modelo matemático del comportamiento de frecuencia eléctrica a las  contingencias identificadas se puede determinar el valor de inercia de forma precisa. 

Objetivos: Identificar inercia mediante una regresión no lineal aplicada a contingencias  de generación identificadas en datos de frecuencia sincrofasoriales. 

Metodología: Utilización de un algoritmo identificador de contingencias de generación en  datos sincrofasoriales para obtener respuestas del sistema frente a desbalances de  potencia. Ajustando las contingencias a un modelo matemático no lineal del  comportamiento de frecuencia, lo cual permite identificar la inercia del sistema eléctrico.  

Resultados preliminares y/o conclusiones: Se ha obtenido un ajuste satisfactorio de las  contingencias, lo que implica una buena identificación de inercia. Asimismo, se ha  observado que la inercia no sigue un patrón claro de comportamiento, lo que está siendo  investigado actualmente. 

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