ES2333381T3

ES2333381T3 - Deteccion de fallos en sistemas de energia.

Info

Publication number: ES2333381T3
Application number: ES07729237T
Authority: ES
Inventors: Petr Korba; Gino Bacchini; Pavel Bulaty; Ernst Scholtz
Original assignee: ABB Research Ltd Switzerland; ABB Research Ltd Sweden
Current assignee: ABB Research Ltd Switzerland; ABB Research Ltd Sweden
Priority date: 2006-05-19
Filing date: 2007-05-16
Publication date: 2010-02-19
Anticipated expiration: 2027-05-16
Also published as: WO2007135073A2; EP2018694B1; ATE445926T1; WO2007135073A3; DE602007002809D1; EP2018694A2

Abstract

Un método para detectar un fallo en un sistema de energía, que comprende - medir repetidamente una magnitud del sistema dinámico (y) del sistema de energía, - actualizar de forma recursiva, cada vez que se mide un nuevo valor (y(k)) de la magnitud del sistema dinámico (y) y basado en el nuevo valor (y(k)), un valor de un parámetro físico de frecuencia no selectiva (Z; R, X) de un modelo físico de tiempo discreto de un sistema de energía, y - analizar el valor actualizado del parámetro físico de frecuencia no selectiva (Z; R, X) para detectar un fallo en el sistema de energía.

Description

Detección de fallos en sistemas de energía.

Campo de la invención

La invención se refiere al campo de transmisión y distribución de energía eléctrica. Trata de una detección de fallos rápida y precisa en sistemas de energía.

Antecedentes de la invención

Los sistemas de energía comprenden redes de transmisión y distribución de energía eléctrica que conectan generadores y cargas en regiones separadas geográficamente, así como subestaciones para transformar tensión y para interrumpir conexiones entre diferentes líneas de la red. La protección del sistema de energía trata de la detección de fallos u otras eventualidades en el sistema de energía y la elaboración de una reacción apropiada. Una cuestión clave en la protección del sistema de energía es la rapidez y precisión de un dispositivo de protección para detectar un fallo y responder al mismo. Los algoritmos convencionales para protección se basan en magnitudes del fasor de tensión y corriente, a partir de los cuales se calculan la impedancia, resistencia y/o reactancia reales de una línea para evaluar las características de funcionamiento reales. Los algoritmos de esta clase se implementan, por ejemplo, en relés digitales para la protección de la línea a distancia con la tarea de desconectar una línea de transmisión protegida cuando el punto de funcionamiento como se caracteriza por los valores calculados de resistencia y reactancia de la línea infringe un intervalo admisible o un área predefinida de funcionamiento seguro.

Las magnitudes del fasor mencionadas se obtienen transformando una señal muestreada definida en el dominio temporal, tal como la tensión u(k) o corriente i(k) en el relé digital, en una señal en el dominio de frecuencia mediante la transformada de Fourier discreta (FT). La FT utiliza información acerca de la frecuencia fundamental o de la línea (50 Hz o 60 Hz) y la frecuencia de muestreo, que ambas se suponen son constantes y conocidas a priori. De la misma manera, la amplitud de la señal periódica durante el intervalo de evaluación se supone constante, básicamente excluyendo elementos transitorios en el sistema de energía durante el cálculo de la FT. La FT se caracteriza por el hecho de que un ciclo entero (de por ejemplo 20 ms) de muestras de datos se requiere después de un fallo para que cualquier comportamiento transitorio de la FT converja de forma fiable. Esto también es cierto para frecuencias de muestreo mayores. Por lo tanto, un soporte físico más potente, en términos tanto de capacidad de procesamiento computacional como de adquisición de la señal, para relés digitales o dispositivos de protección, no llevará automáticamente a un rendimiento aumentado de este dispositivo. Las respuestas ligeramente más rápidas con la FT pueden obtenerse cuando se aplica un intervalo más corto. Sin embargo, el precio a pagar por la velocidad ligeramente aumentada es una sensibilidad al ruido mucho mayor y una menor precisión de los parámetros
estimados.

La patente US 4455612 propone un remedio para los inconvenientes de la FT al volver a un cálculo recursivo de los fasores a la frecuencia fundamental, es decir, el primer armónico, de la señal posterior al fallo. En particular, en lugar de la FT, se usa la estimación directa del parámetro en el dominio temporal mediante técnicas de Filtrado de Kalman (KF) para estimar los fasores de tensión y corriente. La naturaleza recursiva del método permite hacer una estimación actualizada de los fasores utilizando la última muestra individual de datos de tensión y la estimación previa, utilizando así toda la información en todos las muestras previas posteriores a fallo. La señal medida se supone que es de una cierta forma para lo que se define un modelo de espacio de estado estocástico donde los estados son variables gausianas aleatorias e independientes que juntas proporcionan el fasor de la señal en la frecuencia fundamental o de la línea, f = 50 Hz o 60 Hz, es decir, una estimación de forma de onda sinusoidal de corriente o tensión. A partir de los fasores, como en el enfoque de la FT anterior, se evalúa la impedancia

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con f = Hz o 60 Hz. De un análisis de la resistencia de la línea R finalmente, puede obtenerse una distancia al fallo y/o una resistencia de fallo.

En la solicitud de patente EP 1489714, se muestrea una magnitud o señal del sistema dinámico tal como, por ejemplo, la amplitud o el ángulo de la tensión o corriente en un nodo seleccionado de la red, es decir, se mide a intervalos de tiempo discretos, y se genera una serie que comprende varios de los valores medidos de dicha magnitud del sistema. A partir de esta serie, se estiman los parámetros de un modelo paramétrico que representa el comportamiento dinámico de un sistema de transmisión de energía, o un aspecto particular del mismo. Este proceso se realiza de una manera adaptativa, es decir, cada vez que se mide un nuevo valor de la magnitud del sistema, los parámetros del modelo se actualizan de forma recursiva mediante técnicas de mínimos cuadrados recursivos (RLS) o de Filtrado de Kalman adaptativo (KF). Finalmente, como los parámetros estimados y actualizados per se así como el modelo paramétrico no tienen importancia física, se calculan magnitudes adicionales tales como oscilación y amortiguación de los modos de oscilación del sistema de energía de una manera no recursiva a partir de los mismos. Este proceso posibilita un análisis casi instantáneo del estado oscilatorio del sistema de energía comparado con un proceso de identificación no adaptativo que depende del análisis de los datos muestreados recogidos durante un intervalo temporal de varios minutos y evaluado sólo al final de este intervalo temporal.

El modelo paramétrico usado en este caso tiene un orden dinámico n igual al número de parámetros a estimar, donde el orden dinámico se selecciona para el propósito de revelar de forma óptima los fenómenos de oscilación. Esto da como resultado una ecuación diferencial lineal que contiene sólo n parámetros y que es adecuada para representar espectros de frecuencia con picos estrechos.

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Descripción de la invención

Un objetivo de la invención es posibilitar una respuesta más rápida y una mayor precisión en la protección del sistema de energía. Este objetivo se logra mediante un método y un dispositivo para detectar un fallo en un sistema de energía de acuerdo con las reivindicaciones 1 y 6. Las realizaciones preferidas adicionales son evidentes a partir de las reivindicaciones de patente dependientes.

De acuerdo con la presente invención, un fallo, inestabilidad u otra eventualidad que requiera potencialmente alguna acción protectora, tal como desconexión de la línea o adaptación de la carga, se detecta en una forma rápida y precisa mediante el seguimiento de una evolución de frecuencia no selectiva de un parámetro físico en el dominio temporal. Volviendo a un parámetro físico que tiene una importancia física inminente, no se requiere un análisis adicional para revelar un fallo o eventualidad, por lo tanto, la velocidad de detección de fallos aumenta. Debido al efecto superficial en conductores eléctricos, un análisis temporal que cubre un intervalo amplio de frecuencias incluye más información que un análisis limitado a la frecuencia fundamental o de la línea, por lo tanto aumenta la precisión de la detección del fallo.

En particular, el método comprende medir o muestrear repetidamente una magnitud del sistema dinámico y del sistema de energía, tal como la amplitud o ángulo de la tensión o corriente en un nodo seleccionado, y generar una serie de valores medidos y muestreados de la magnitud del sistema dinámico. Se estima un sistema de frecuencia de entrada selectiva o parámetro del circuito, tal como una impedancia Z, una resistencia R, una reactancia X o una inductancia L de una línea de transmisión de energía particular del sistema de energía, y el valor del parámetro estimado se actualiza de forma recursiva basándose en el valor adquirido más recientemente de la magnitud del sistema dinámico. En otras palabras, se estima directamente el parámetro del sistema físico, perteneciente a un modelo de tiempo discreto motivado físicamente para el sistema de energía o parte de éste. Un análisis del parámetro físico finalmente estimado o actualizado, tal como una comparación del umbral o una presentación de tendencia, permite entonces identificar fallos e iniciar acciones de protección.

En una variante preferida de la invención, un vector de combinaciones algebraicas o invertible de otra forma de al menos dos parámetros físicos se estima de forma recursiva, y el resultado se resuelve o invierte para determinar los parámetros físicos. En otra realización preferida de la invención, el modelo de tiempo discreto motivado físicamente para el sistema de energía es lineal en los parámetros deseados, y la etapa recursiva se realiza mediante un Filtro de Kalman adaptativo.

Todas o parte de las etapas del método para detectar un fallo en un sistema de energía pueden implementarse como módulos o procedimientos de un programa informático programado, es decir, como medios de código del programa informático para controlar uno o más procesadores de un dispositivo para detectar un fallo en un sistema de energía, en el que los módulos o procedimientos pueden almacenarse en un medio legible por ordenador, ya sea en una memoria integrada en dicho dispositivo o en un soporte de datos que puede insertarse en dicho dispositivo.

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Breve descripción de los dibujos

La cuestión objeto de la invención se explicará con más detalle en el siguiente texto con referencia a las realizaciones ejemplares preferidas que se ilustran en los dibujos adjuntos, en los que:

La Figura 1 muestra un modelo de un sistema de energía simplificado con los parámetros a estimar; y

La Figura 2 compara el resultado de un enfoque de fasor clásico en el dominio de la frecuencia (FT) con un enfoque de estimación directa del parámetro en el dominio temporal (KF).

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Descripción detallada de las realizaciones preferidas

La Figura 1 muestra un modelo físico simplificado de una línea de transmisión de energía con los parámetros físicos R y L a determinar. En un extremo de generación hacia la izquierda, se miden los valores instantáneos de la tensión u y la corriente i. La sección de transmisión se caracteriza por una capacitancia C, una resistencia R y una inductancia L. En un extremo de consumo hacia la derecha, una impedancia estática de la carga Z_{L} podría cortocircuitarse mediante un fallo que ocurre en la sección de transmisión como se indica mediante el símbolo con forma de rayo. Si la capacitancia C es muy pequeña y puede omitirse, este modelo se caracteriza por la (ec.1) a continuación.

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El problema de encontrar los parámetros R y L a partir de los valores instantáneos medidos de u y i de tal manera que estos parámetros se ajusten de manera óptima al modelo seleccionado (ec. 1) puede transformarse en un problema de filtración óptima que emplea, por ejemplo, técnicas de KF. Ya que sólo las mediciones instantáneas de tensión u(t=kT_{s}) y corriente i(t=kT_{s}) están disponibles una sola vez cada período de muestreo T_{s}, el modelo para la estimación de parámetros debe hacerse discreto usando una aproximación de la integración adecuada. En este caso, se ha usado la aproximación de Tustin s = \frac{2}{T_{s}} \frac{z-1}{z+1}. Esto lleva al siguiente modelo de tiempo discreto equivalente

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Denotando el vector de los parámetros estimados \theta, el vector de las mediciones \varphi e introduciendo la salida predicha del filtro y(k), donde y(k)=T_{s}[u(k)+u(k-1)], así como la salida del filtro medida y(k), se puede volver a escribir (ec. 2) como

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con el vector de parámetro estimado \theta dado por

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Esto puede volverse a escribir o invertirse como

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y la solución para los parámetros físicos estimados [R L] se da por

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Con más detalle, las técnicas de Filtro de Kalman convencionales solucionan de forma recursiva un problema de identificación óptima de los parámetros del modelo a_{i} y b_{i} que se almacenan en el vector de parámetro \theta y sustituyen a los parámetros físicos R y L de la presente solicitud, es decir

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Las señales de entrada y salida, respectivamente, se denotan como u(k) e y(k) y se recogen en el vector de medición \varphi y sustituye a la medición instantánea i(k) y u(k), respectivamente, de la presente memoria descriptiva, es decir

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Por lo tanto, en el modelo ARX, la salida estimada por el modelo en la etapa k se lee

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que puede reescribirse como

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donde y(k) es la última muestra medida o la respuesta de modelo deseada en la etapa k, y donde

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es un error de predicción o error de estimación en la etapa k.

Se minimiza la suma de los errores de predicción al cuadrado como una función de los coeficientes a_{i} y b_{i} almacenados en el vector de parámetro \theta:

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solucionando de forma recursiva:

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donde las variables adicionales tienen el siguiente significado:

K(k): La matriz de correlación del error de estimación (debe ser simétrica por definición).

G(k), d(k): El vector de (Kalman) aumenta en la etapa K y en su denominador (a invertir).

Qm: La matriz de correlación del ruido de la medición.

Qp: La matriz de correlación del ruido del proceso.

En la estimación de parámetros anterior, el problema como se indica en (ec. 2) es lineal en los parámetros estimados \theta. Los detalles matemáticos se describen en el documento de prioridad y en el artículo "Fast Parameter Estimation for Power System Protection" de P. Korba, VIII Symposium on Power System Protection (SIPSEP), Monterrey, Méjico, pág. 1-6, 21-26 de mayo de 2006, que se incluye adjunto para todos los propósitos a modo de referencia.

La Figura 2 compara el rendimiento de un enfoque de fasor clásico en el dominio de la frecuencia basado en la Transformada de Fourier (FT) con el rendimiento de un enfoque directo de estimación de parámetro en el dominio temporal donde se usan técnicas de Filtrado de Kalman (KF) adaptativo. Esto representa la impedancia estimada de los mejores resultados respectivos obtenidos con la FT (línea discontinua, denotada FT) y el KF (línea continua, denotada KF) para un caso de ensayo particular. La función escalón indica el valor correcto y, en este caso, conocido a priori de la impedancia de línea estimada antes y después del fallo en t = 0,6 s. El enfoque del dominio temporal propuesto aquí muestra mejor rendimiento en términos de la velocidad de respuesta y la precisión lograda de los parámetros estimados. En el caso de ensayo presentado, el procedimiento propuesto del KF necesita sólo aproximadamente 1/2 del tiempo comparado con el enfoque de FT convencional y tan poco como 3 muestras para estimar de forma fiable los parámetros del sistema de energía.

Además, y contrario a la FT clásica, el KF se hace aún más rápido y más preciso para frecuencias de muestreo mayores. No obstante, combinaciones del enfoque de dominio temporal o de frecuencia, es decir, un uso complementario de los resultados obtenidos mediante las técnicas de Filtro de Kalman y Transformada de Fourier, debería ser posible.

Claims

1. Un método para detectar un fallo en un sistema de energía, que comprende

-: medir repetidamente una magnitud del sistema dinámico (y) del sistema de energía,

-: actualizar de forma recursiva, cada vez que se mide un nuevo valor (y(k)) de la magnitud del sistema dinámico (y) y basado en el nuevo valor (y(k)), un valor de un parámetro físico de frecuencia no selectiva (Z; R, X) de un modelo físico de tiempo discreto de un sistema de energía, y

-: analizar el valor actualizado del parámetro físico de frecuencia no selectiva (Z; R, X) para detectar un fallo en el sistema de energía.

2. El método de acuerdo con la reivindicación 1, caracterizado por que comprende

-: actualizar de forma recursiva, cada vez que se mide un nuevo valor (y(k)) de la magnitud del sistema dinámico (y) y basado en el nuevo valor (y(k)), valores de combinaciones algebraicas (\theta_{1}, \theta_{2}) de una pluralidad de parámetros físicos de frecuencia no selectiva (R, L), y

-: actualizar valores del parámetro físico de frecuencia no selectiva (R, L) a partir de los valores actualizados de las combinaciones algebraicas (\theta_{1}, \theta_{2}).

3. El método de acuerdo con la reivindicación 1 o 2, caracterizado por que el modelo físico de tiempo discreto del sistema de energía es lineal en los parámetros físicos (R, L) y/o las combinaciones algebraicas (\theta_{1}, \theta_{2}) de los mismos.

4. El método de acuerdo con la reivindicación 3, caracterizado por que la actualización recursiva implica filtros adaptativos y, preferiblemente, un Filtro de Kalman adaptativo.

5. El método de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que la magnitud del sistema dinámico (y) es una señal de fasor con tiempo marcado proporcionada por una unidad de medición de fasor.

6. Un dispositivo para detectar fallos en un sistema de energía, que comprende

-: medios para actualizar de forma recursiva, cada vez que se mide un nuevo valor (y(k)) de la magnitud del sistema dinámico (y) y basado en el nuevo valor (y(k)), un valor de un parámetro físico de frecuencia no selectiva (Z; R, X) de un modelo físico de tiempo discreto del sistema de energía, y

-: medios para analizar el valor actualizado del parámetro físico de frecuencia no selectiva (Z; R, X) para detectar un fallo en el sistema de energía.

7. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 6, caracterizado por que comprende

-: medios para actualizar de forma recursiva, cada vez que se mide un nuevo valor (y(k)) de la magnitud del sistema dinámico (y) y basado en el nuevo valor (y(k)), valores de combinaciones algebraicas (\theta_{1}, \theta_{2}) de una pluralidad de parámetros físicos de frecuencia no selectiva (R, L), y

-: medios para actualizar valores de los parámetros físicos de frecuencia no selectiva (R, L) de los valores actualizados de las combinaciones algebraicas (\theta_{1}, \theta_{2}).

8. El dispositivo de acuerdo con la reivindicación 6 ó 7, caracterizado por que comprende un Filtro de Kalman adaptativo para actualizar de forma recursiva el parámetro físico de frecuencia no selectiva (Z; R, X) de un modelo físico linear de tiempo discreto del sistema de energía, o para actualizar de forma recursiva los valores de combinaciones algebraicas (\theta_{1}, \theta_{2}) de una pluralidad de parámetros físicos de frecuencia no selectiva (R, L).

9. Un producto de programa informático para detectar fallos en sistemas de transmisión de energía eléctrica, pudiendo cargar dicho producto de programa en una memoria interna de un ordenador digital, que comprende medios de código del programa informático para hacer que, cuando dicho programa se carga en dicha memoria interna, el ordenador ejecute el método para detectar un fallo en un sistema de energía de acuerdo con una de las reivindicaciones 1 a 4.