Desarrollo de algoritmos para detección de fallas en microrredes basado en la transformación de Park y la transformada de Wavelet

• Autor: Escudero Rodríguez, Ricardo Rolando
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/5647
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/5647
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Fallas en microrredes; Transformación de Park; Transformada de Wavelet

En este trabajo de investigación se presenta un nuevo algoritmo para la detección de fallas en microrredes de energía. Este algoritmo trabaja en tiempo real mediante la aplicación de la transformada de Park y transformada wavelet sobre mediciones locales de una de las estaciones de observación. Este enfoque consiste en la transformación del sistema de referencia trifásico de señales de corriente o tensión al sistema de referencia DQ0 para analizar el comportamiento de estos componentes durante una falla y detectar patrones que puedan caracterizar su inicio. Al filtrar el módulo del vector de Park, utilizando la transformada wavelet se obtienen los componentes de baja frecuencia, las fallas pueden ser detectadas mediante la diferencia finita entre dos muestras consecutivas de la señal filtrada. Con el fin de demostrar el rendimiento del algoritmo se realizaron simulaciones en un rango de frecuencias de operación comparando la efectividad del algoritmo con otros algoritmos frecuentemente utilizados en detección de fallas en sistemas de potencia. Este proyecto ha sido financiado por el 2014-2015 MIT- Perú – Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC) Seed Fund. Se realizó un experimento de operación en un emulador de microrredes bajo dos tipos de fallas utilizando la data obtenida se pudo comprobar el funcionamiento del algoritmo, experimento realizado el mes de Octubre del 2015 en el Laboratorio de Sistemas Electromagnéticos y Electrónicos (LEES) en el MIT.