Análisis de la operación dinámica de sistemas de potencia con fuentes renovables de energía mediante modelos de orden reducido y estimación de estado armónico

Abstract

In this thesis, two efficient approaches for time-domain power system analysis and monitoring are presented, using reduced-order modeling and harmonic state estimation, respectively. Both approaches provide digital tools to reduce the complexity of power system modeling and were developed independently. One of these approaches is the development of a reduced-order model based on a frequency-dependent network equivalent (FDNE) within the companion circuit analysis (CCA) framework, designed to improve computational efficiency in the analysis of electromagnetic transient phenomena in power systems. The proposed approach simplifies the representation of the full-order system, both the external area through the use of an FDNE equivalent, and the study area, which is modeled in detail through discrete Norton models using CCA. Furthermore, the efficiency of the solution process is improved by factoring sparse matrices with LU decomposition. The FDNE model is implemented as a rational function in the z domain, whose coefficients are estimated using a time-domain parameter identification algorithm. The accuracy of the FDNE model in representing the frequency-dependent admittance characteristics at the system terminals is evaluated through a frequency response analysis. The computational efficiency of reduced-order FDNE modeling using CCA is evaluated in the time domain, comparing the computational times with full-order models using the state-space and CCA approaches. Furthermore, it is compared with a reduced-order FDNE model using the state-space approach. The analysis is performed on different power systems under various operating conditions, including node faults and disturbances caused by the integration of power electronics-based renewable energy sources.

En esta tesis, se presentan dos enfoques eficientes para el análisis y monitoreo de sistemas de potencia en el dominio del tiempo, utilizando el modelado de orden reducido y la estimación del estado armónico, respectivamente. Ambos enfoques proporcionan herramientas digitales para reducir la complejidad del modelado de sistemas de potencia y fueron desarrollados de forma independiente. Uno de estos enfoques es el desarrollo de un modelado de orden reducido basado en un equivalente de red dependiente de la frecuencia (FDNE, por sus siglas en inglés) dentro del marco de referencia del análisis de circuitos acompañantes (CCA, por sus siglas en inglés), diseñado para mejorar la eficiencia computacional en el análisis de fenómenos transitorios electromagnéticos de sistemas de potencia. El enfoque propuesto simplifica la representación del sistema de orden completo, tanto el área externa mediante el uso de un equivalente FDNE, como el área de estudio, que se modela detalladamente a través de modelos discretos de Norton utilizando el CCA. Además, se mejora la eficiencia del proceso de solución mediante la factorización de matrices dispersas con descomposición LU. El modelo FDNE se implementa mediante una función racional en el dominio z, cuyos coeficientes son estimados utilizando un algoritmo de identificación de parámetros en el dominio del tiempo. La precisión del modelo FDNE para representarlas características de admitancia dependientes de la frecuencia en los terminales del sistema se evalúa a través de un análisis de respuesta de frecuencias. La eficiencia computacional del modelado de orden reducido del FDNE mediante CCA se evalúa en el dominio del tiempo, comparando los tiempos de cómputo con los modelos de orden completo que utilizan los enfoques de espacio de estado y CCA. Además, se compara con un modelo de orden reducido del FDNE usando el enfoque de espacio de estado. El análisis se realiza en diferentes sistemas de potencia bajo diversas condiciones de operación, incluyendo fallas en nodos y perturbaciones causadas por la integración de fuentes de energía renovable basadas en electrónica de potencia.