A hybrid method (MVMO+TSM) for the parameter estimation of one-axis generators model
Descripción del Articulo
Descargue el texto completo del repositorio institucional de la Universidade de São Paulo: https://doi.org/10.11606/D.18.2023.tde-14062023-095148
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria |
| Repositorio: | Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| Lenguaje: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/6901 |
| Enlace del recurso: | https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3447537 https://doi.org/10.11606/D.18.2023.tde-14062023-095148 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Generadores síncronos Optimización de mapeo de media y varianza Sensibilidad de trayectoria Programación no lineal https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 |
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Un método híbrido (MVMO + TSM) para la estimación de parámetros del modelo de generadores de un eje |
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A hybrid method (MVMO+TSM) for the parameter estimation of one-axis generators model Medina Vigoria, Edsson Frank Generadores síncronos Optimización de mapeo de media y varianza Sensibilidad de trayectoria Programación no lineal https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 |
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In this work, a hybrid method is presented to estimate the parameters of the one-axis model of the synchronous generator with the purpose of making the estimation with measures that are easy to obtain and robust in relation to the convergence of parameters. This hybrid method is composed of a metaheuristic method called Media-Variance Mapping Optimization (MVMO) and a non-linear programming method called Trajectory Sensitivity (TSM). The MVMO method is used to provide a smart initial guess for the second method (TSM), which will be used to find the local minimum, therefore, the hybrid method takes advantage of the metaheuristic method and non-linear programming. The method is validated by estimating the parameters of a 2 kva synchronous generator in a small power system assembled in the laboratory with satisfactory results.El conocimiento de los parámetros del modelo transitorio del generador síncrono es fundamental para los estudios dinámicos, el cual se utiliza para realizar la planificación y análisis de seguridad del sistema de energía eléctrica. Normalmente, los parámetros se determinan a través de métodos fuera de línea (con el generador desconectado de la red), sin embargo, nuevas investigaciones utilizan métodos en línea (con el generador conectado a la red) debido a las ventajas de obtener valores de parámetros en diferentes condiciones de operación, para lo cual el método debe ser confiable y robusto. En este trabajo se presenta un método híbrido para estimar los parámetros del modelo de un eje del generador síncrono con el fin de realizar la estimación con medidas que sean fáciles de obtener y robustas en relación a la convergencia de parámetros. Este método híbrido se compone de un método metaheurístico llamado Optimización de mapeo de media y varianza (MVMO) y un método de programación no lineal llamado Sensibilidad de trayectoria (TSM). El método MVMO se usa para proporcionar una suposición inicial inteligente para el segundo método (TSM), que se usará para encontrar el mínimo local; por lo tanto, el método híbrido aprovecha el método metaheurístico y la programación no lineal. El método se valida mediante la estimación de los parámetros de un generador síncrono de 2 kva en un pequeño sistema de potencia ensamblado en laboratorio con resultados satisfactorios.Brasil. Ministério da Educação. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes)Disertación de maestríaapplication/pdfengUniversidade de São PauloBRinfo:eu-repo/semantics/openAccessSuperintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDURegistro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATIreponame:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATIinstname:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitariainstacron:SUNEDUGeneradores síncronosOptimización de mapeo de media y varianzaSensibilidad de trayectoriaProgramación no linealhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01A hybrid method (MVMO+TSM) for the parameter estimation of one-axis generators modelUn método híbrido (MVMO + TSM) para la estimación de parámetros del modelo de generadores de un ejeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade de São PauloIngeniería Eléctrica. Área de especialidad: Sistemas de Energía EléctricaMagíster en Cienciashttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://orcid.org/0000-0002-0841-959X70599889Tito Cari, Elmer PabloDa Costa Fernandes, Tatiane CristinaRozas Theodoro, Edson Aparecidohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionORIGINALMedinaVigoriaEF.pdfMedinaVigoriaEF.pdfDisertación (abierta en repositorio de origen)application/pdf3482258https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6901/1/MedinaVigoriaEF.pdf37ad6ba3db10a239b2e855be0fe7d151MD51Autorizacion.pdfAutorizacion.pdfAutorización del registroapplication/pdf593123https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6901/2/Autorizacion.pdfc2bba4bd6780c5836c7e90a17aef1949MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6901/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53THUMBNAILMedinaVigoriaEF.pdf.jpgMedinaVigoriaEF.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1291https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6901/4/MedinaVigoriaEF.pdf.jpg23ac2c307b4d7a83c215993e1c60e943MD54Autorizacion.pdf.jpgAutorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1719https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6901/6/Autorizacion.pdf.jpg0ac28ef2cafa395591188612673ee53fMD56TEXTAutorizacion.pdf.txtAutorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain6690https://renati.sunedu.gob.pe/bitstream/renati/6901/5/Autorizacion.pdf.txte54d52f454f33df97e6c154f16fb1548MD55renati/6901oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/69012023-09-07 23:12:10.274Registro Nacional de Trabajos de Investigaciónrenati@sunedu.gob.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 |
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