Measurement-based exponential recovery load model: Development and validation

• Luis Rodríguez-García ^[1] ; Sandra Pérez-Londoño ^[1] ; Juan Mora-Flórez ^[1]
  1. [1] Universidad Tecnológica de Pereira

     Universidad Tecnológica de Pereira

     Colombia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 82, Nº. 192, 2015, págs. 131-140
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Modelo de carga de recuperación exponencial basado en mediciones: Desarrollo y validación
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• Resumen
  • español

    El modelado de carga es una tarea importante en el análisis de estabilidad y el control de un sistema de potencia. Teniendo en cuenta esto, en este artículo se presenta el desarrollo de modelos dinámicos de carga empleando una estrategia basada en mediciones y un algoritmo mejorado de optimización por enjambre de partículas. Para lograr este objetivo, se emplea un método de estimación de parámetros basado en mediciones para la identificación de un modelo de carga de recuperación exponencial. Las mediciones se obtienen mediante simulación dinámica de un sistema de prueba IEEE de 30 barras ante diferentes perturbaciones y se realiza adicionalmente un análisis mediante la técnica de validación cruzada para estudiar la capacidad de generalización del modelo de carga. Un modelado de carga adecuado mejora la comprensión del comportamiento de la carga y la capacidad de reproducir eventos transitorios en los sistemas de potencia.

  • English

    Load modeling is an important task in power system stability analysis and control. Taking this into account, the development of dynamic load models using a measurement-based load modeling strategy and an improved particle swarm optimization algorithm is presented in this paper. To accomplish this objective, a measurement-based parameter estimation method is used for identification of an exponential recovery load model. Measurements are obtained performing dynamic simulation of an IEEE 30-bus test system under several disturbances, and, additionally, a cross validation technique is applied for an analysis of load model generalization capability. An adequate load modeling improves the comprehension of load behavior and the capability of reproducing transient events on power systems.