Coordinación de protecciones de distancia de sistemas eléctricos de potencia con un enfoque de optimización

Abstract

En un sistema eléctrico de potencia las líneas de transmisión son las encargadas de transportar la energía eléctrica desde la generación hasta el consumo, por lo que es esencial tener un esquema de protecciones para evitar que ante una falla en una de estas se pierda la alimentación de, por ejemplo, un pueblo. Las protecciones de distancia se encargan a través de mediciones de corriente y voltaje de aislar las líneas de transmisión que presenten fallas en su funcionamiento, y en específico las protecciones de distancia de zona 2 son aquellas que se encargan de dar respaldo ante una falla que por algún motivo no es despejada por las protecciones primarias del sistema. Actualmente la forma en que se coordinan las protecciones de zona 2 se hace de manera poco selectiva, dando respaldo a más de las fallas que idealmente se desearía, lo que podría llevar a desconexiones innecesarias y con ellas a desconexiones de consumos (pueblos, empresas, ciudades, etc.).

Por esto en esta memoria se propone una búsqueda óptima de los parámetros que definen una protección de distancia en su zona 2. Para ello se desarrolla un problema de optimización no lineal multi-objetivo que busca la minimización la cantidad de falsos positivos detectados por las protecciones, a la vez que se maximiza la cantidad de fallas correctamente detectadas.

Luego de la formulación del problema de optimización, se confecciona un código en lenguaje Python que tiene 2 objetivos principales. En primera instancia se realiza una extracción de datos a través de simulaciones de cortocircuitos en un modelo de un sistema eléctrico de potencia, elaborado en PowerFactory. Para luego pasar a la etapa de optimización donde se utilizan los datos extraídos en la etapa anterior, para resolver el problema de optimización antes planteado.

Dentro de las principales conclusiones del trabajo realizado se puede rescatar que el desempeño de la optimización depende en demasía de los datos con los que se disponga, ya que la naturaleza no lineal del problema puede llevar a encontrar óptimos locales o divergencias en caso de tener una base de datos pequeña y en caso de que sea demasiado grande los tiempos de ejecución también aumentan. También se concluye del trabajo que aún utilizando un algoritmo de búsqueda óptima para los parámetros que definen las protecciones de zona 2 es imposible tener sensibilidad y sensitividad máxima a la vez.