Control en tiempo real del sistema eléctrico de potencia mediante técnicas de inteligencia artificial

• Autores: Jorge C. Vaschetti
• Directores de la Tesis: Víctor H. Sauchelli (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) ( Argentina ) en 2013
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Controllo in tempo reale del sistema elettrico di potenza utilizzando tecniche di Intelligenza Artificiale
  • Real time control of power system using Artificial Intelligence techniques
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: hdl.handle.net
• Resumen
  • español

    En la presente tesis se trata el desarrollo de un control automático de voltaje para un sistema eléctrico de potencia. Para la síntesis del control se utilizan técnicas de inteligencia artificial. Se proponen dos controladores, un Controlador Experto y uno Neuronal. El objetivo fundamental de ambos es mantener el perfil de tensiones dentro de los límites establecidos por la normativa. El objetivo del control se consigue en forma óptima en el sentido de las mínimas pérdidas activas y la máxima capacidad de transporte. Ambos controladores resultan aptos para operar en tiempo real y en sistemas de gran envergadura.

    En relación al Control Automático tradicional (Francia, Italia) los controladores desarrollados presentan la ventaja de permitir la operación de dispositivos de control de diversas características (Continuos, discretos, lineales y no lineales) además de la gestión tradicional por medio del Generador Sincrónico. En particular el Controlador Experto resulta adaptable frente a cambios topológicos del Sistema de Potencia no necesitando modificarse el algoritmo de control. En este sentido el Controlador Neuronal depende mucho del proceso de entrenamiento que se haya seguido. La presente tesis desarrolla un mecanismo de entrenamiento y validación que permite obtener una estructura neuronal óptima.

    Con respecto a los controladores inteligentes que se pueden encontrar en la literatura los desarrollados en la presente tesis presentan los siguientes aportes:

    Controlador Experto • Gestiona tanto los dispositivos conmutables como los continuos (SVC, Transformadores, Generadores y rechazo de carga).

    • Maneja en forma conjunta el perfil de tensiones y la minimización de pérdidas evitando el uso de un algoritmo dos pasos.

    • En los estudios realizados no se recurrió a la modificación de los sistemas compensándolos en forma local facilitando así el objetivo de minimizar las pérdidas.

    • La utilización del concepto de nodo piloto permite prescindir del cálculo de la matriz de sensibilidad cada vez que se produce una contingencia.

    • La utilización de un Kernel específico permite que los cambios y/o ampliaciones que se realicen en el sistema de potencia se puedan reflejar en la base de datos que actúa como soporte sin necesidad de cambiar la lógica del controlador.

    • La estructura jerárquica junto con el concepto de nodo piloto permiten la aplicación del controlador en tiempo real y el tratamiento de sistemas de gran envergadura.

    • Parte del control terciario del voltaje, como es el despacho óptimo de reactivo con minimización de pérdidas, se calcula en el Controlador Experto gestionando los factores de participación de los generadores.

    Controlador Neuronal • El método de diseño propuesto provee un mecanismo que permite determinar la estructura óptima de la red neuronal.

    • El mecanismo de entrenamiento contempla la realización de un controlador óptimo en el sentido de las pérdidas, los costos y los factores de participación de los generadores involucrados en el control.

    • Las estructura jerárquica y el concepto de nodo piloto le permiten a este controlador extender su rango de aplicación a sistemas de potencia de gran envergadura.

    Para validar los controladores se recurre a técnicas de simulación, obteniéndose como subproducto un simulador para entrenamiento de operadores de centro de control, el cual fue utilizado en dos cursos que se dictaron durante el transcurso de la presente tesis, uno para la Empresa Provincial de Energía de la Provincia de Córdoba y otro para la Dirección Provincial de Energía de la Provincia de Corrientes. Por último ambos controladores son aplicados a un sistema real y sus resultados confrontados con los obtenidos por la telemetría en tiempo real del sistema.

    Los conceptos desarrollados en la presente tesis fueron expuestos en diez publicaciones, dos de las cuales constituyen el núcleo fundamental de la tesis y fueron publicados en revistas internacionales indexadas. El simulador fue expuesto en un congreso internacional, el resto de la publicaciones son relativas a temas asociados a la tesis. Un detalle preciso de las mismas puede verse en las páginas v y vi.

  • English

    This thesis is about the development of an automatic voltage control for the electrical power system. To design the controller artificial intelligence techniques were used. We propose two controllers, an Expert Controller and the other a Neural Controller, the main objective of both is to maintain the voltage profile within the limits set by the operating policies and procedures. The control objective is achieved in an optimal way in the sense of minimun active power losses and maximum transfer capability. Both controllers are capable of operating in real time and in large systems.

    In relation to traditional Automatic Control (France, Italy) developed controllers have the advantage of allowing the operation of control devices of different characteristics (continuous, discrete, linear and nonlinear) besides traditional management by the synchronous generator, the Expert Controller is particularly adaptable to topological changes in the Electrical Power System need not change the control algorithm, in this sense Neural Controller depends much of the training process that has been followed, this thesis develops a mechanism for training and validation allows to obtain a optimum neural structure.

    In respect of intelligent controllers that can be found in the literature developed in this thesis presents the following contributions:

    Expert Controller • Manages both switchable devices such as continuous (SVC, transformers, generators and load rejection).

    • Jointly manages the voltage profile minimizing losses and avoiding the use of a two-step algorithm.

    • The studies were not locally compensated in order to minimize losses.

    • The use of pilot node concept allows to dispense with the calculation of the sensitivity matrix whenever a contingency occurs.

    • Using a specific Kernel allows changes and / or additions in the electrical power system can be reflected in the database that acts as a support without changing the controller logic.

    • The hierarchical structure together with the application of the pilot node concept enable us real time processing and treatment of large systems.

    • Part of tertiary voltage control as the optimal dispatch of reactive minimizing losses is calculated in the expert controller by means of the participation factors of the generators.

    Neural Controller • The proposed design approach provides a mechanism to determine the optimal structure of the neural network.

    • The training mechanism aims to develop a controller optimal in the sense of the active losses, costs and participation factors involved in controlling generators.

    • The hierarchical structure and the concept of pilot node allow this controller to extend its range of application to real-world electrical power systems.

    To validate the controller, simulation techniques was used, obtaining as a byproduct a simulator for training control center operators, which was used in two courses that were issued during the course of this thesis, one for the Power Company of the Province of Córdoba and one for the Power Company of the Province of Corrientes. Finally both controllers are applied to a real system and confronted with results obtained by the realtime telemetry system.

    The concepts developed in this thesis were presented in ten publications, two of which were the core of the thesis and were published on international journals, the simulator was presented at an international conference, the rest of the publications are on topics associated with the thesis, a precise detail of these can be seen in the pages iii and iv.

  • italiano

    In questa tesi è lo sviluppo del controllo automatico della tensione per il sistema elettrico di potenza. Per la sintesi di controllo utilizzato tecniche di intelligenza artificiale. Si propone due controller, un controller esperto e uno neurale, l'obiettivo fondamentale di ambo è di mantenere il profilo di tensione nei limiti stabiliti dalle normative. L'gli obiettivi di controllo è realizzato in modo ottimale nel senso di perdita minima e massima capacità di trasporto. I controllori sono in grado di operare in tempo reale e in grandi sistemi. Per validare i controllori e usato technique di simulazione. Si ottiene come sottoprodotto un simulatore di formazione degli operatori per il centro di controllo. Infine, entrambi i controller sono applicati ad un sistema reale ei risultati confrontati con quelli ottenuti in tempo reale dei sistema di telemetria.

    In relazione al controllo automatico tradizionale (Francia, Italia), il controllori sviluppati hanno il vantaggio di consentire il funzionamento dei dispositivi di controllo di caratteristiche diverse (continua, discreta, lineare e non lineare), oltre alla gestione tradizionale dal generatore sincrono, il Controllore Esperto è particolarmente adattabile alle modifiche nella struttura di sistema elettrico, non hai bisogno di modificare l'algoritmo di controllo, in questo senso, il Controllore Neuronale dipende in gran parte del processo di addestramento, in questa tesi si sviluppa un meccanismo di addestramento che permette ottenere una struttura neuronale ottimale.

    Rispetto ai controlli intelligenti che possono essere trovati in letteratura, il sviluppato in questa tesi presenta i seguenti contributi:

    Controllore Esperto • Gestisce entrambi i dispositivi, discreti e continui (SVC, trasformatori, generatori e il rigetto di carico).

    • Gestisce congiuntamente il profilo di tensione di minimizzare le perdite di attivo ed evitando l'uso di un algoritmo in due fasi.

    • Non usato sistemi di compensazione locale per facilitare la minimizzazione di perdite attive.

    • Utilizzando il concetto di nodo pilot permette di fare a meno del calcolo della matrice di sensibilità quando si verifica una contingenza.

    • La utilizzazione di un kernel specifico permette modifiche e / o integrazioni da apportare al sistemi elettrici di potenza che può essere riflessa nel database che funge da supporto senza modificare la logica di controllo.

    • La struttura gerarchica con il concetto di nodo pilot permette il calcolo in tempo reale e grandi sistemi.

    • Parte del controllo terziario della tensione è calcolata nel controllore esperto gestire i fattori di partecipazione dei generatori.

    Controllore Neuronale • L'approccio progettuale proposto fornisce un meccanismo per determinare la struttura ottimale della rete neurale.

    • Il processo di addestramento intende sviluppare un controller ottimale nel senso delle perdite, costi, e fattori de partecipazione dei generatori di controllo.

    • La struttura gerarchica con il concetto di nodo pilot permette il calcolo in tempo reale e grandi sistemi.

    Per convalidare i risultati del controllori stato usato la simulazione, ottenendo come sottoprodotto un simulatore per il controllo del centro di formazione degli operatori, che è stato utilizzato in due corsi che sono stati rilasciati nel corso di questa tesi, uno per la compagnia elletrica della Provincia di Córdoba e uno per la Provincia di Corrientes. Infine, entrambi i controller sono applicate a un sistema reale e confrontati con i risultati ottenuti in tempo reale di sistema di telemetria.

    I concetti sviluppati in questa tesi sono stati presentati in dieci pubblicazioni, di cui due sono alla base della tesi e pubblicati su riviste internazionali, il simulatore è stato presentato a una conferenza internazionale, il resto della pubblicazioni sono su argomenti associato alla tesi, un dettaglio preciso di questi può essere visto nel iii pagine e iv.