Análisis de estabilidad transitoria para el Sistema Eléctrico Ecuatoriano utilizando redes neuronales artificiales

Abstract

En este trabajo se presenta el análisis de Estabilidad Transitoria para el Sistema Eléctrico Ecuatoriano utilizando redes neuronales artificiales (ANN) bajo distintos escenarios de demanda e hidrología. Se diseñaron dos redes neuronales para conocer la posición de los ángulos de los rotores de los generadores del sistema luego de una perturbación. Estas redes analizan perturbaciones como: cortocircuitos trifásicos en líneas de 138 y 230 kV del Sistema Nacional Interconectado (SNI) y la salida de unidades de generación respectivamente. Los datos de entrada utilizados en las redes neuronales son las potencias activas de los generadores y los objetivos son los ángulos de los rotores de los generadores con respecto a la barra de referencia. Para los datos de entrada y salida se utilizó simulaciones dinámicas por medio del software DIgSILENT Power Factory usando la herramienta computacional DIgSILENT Programming Language (DPL) para automatizar la recopilación de información. En el caso de los cortocircuitos trifásicos, estos se realizaron a distintas posiciones de la línea (33 y 66%) y en el caso de salida de unidades de generación se toma en cuenta la unidad de mayor potencia efectiva de las centrales de generación en estudio. Las redes neuronales artificiales fueron diseñadas y entrenadas en la plataforma MatLab. Mediante un proceso heurístico se realizó la búsqueda de las estructuras óptimas de cada una de las redes descritas anteriormente. Por medio de las redes se realizaron análisis de las perturbaciones anteriormente descritas para distintos escenarios de demanda e hidrología.