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https://hdl.handle.net/20.500.12104/98089Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Díaz Barba, José Raúl | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-11T18:19:00Z | - |
| dc.date.available | 2024-03-11T18:19:00Z | - |
| dc.date.issued | 2023-11-24 | |
| dc.identifier.uri | https://wdg.biblio.udg.mx | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/98089 | - |
| dc.description.abstract | Los centros de control operativo de un sistema eléctrico se han modernizado a través de los años para transformarse en sistemas de monitoreo de área amplia. Las unidades de medición fasorial (PMU) son los principales componentes de estos esquemas de monitoreo. Los PMU permiten la implementación de herramientas más avanzadas para el control operativo de los sistemas eléctricos. Estas herramientas deben hacer posible para el operador de la red eléctrica obtener indicadores de seguridad, tomar acciones de control y protección. Sin embargo, el despliegue de dispositivos PMU en una red eléctrica no es una tarea trivial. La estrategia para la ubicación de PMU en una red eléctrica resulta en un compromiso entre la economía y la correcta supervisión de una red eléctrica. El problema de ubicación óptima de PMU, (OPP), tiene que ver con la determinación del número mínimo de PMU y su ubicación de tal manera que sea posible conocer los fasores de voltaje en todos los nodos del sistema, es decir, obtener la observabilidad completa del sistema. Este problema es por naturaleza un problema de optimización, donde se busca satisfacer una función objetivo sujeta a un conjunto de restricciones. A medida que el sistema eléctrico crece y más condiciones operativas son consideradas el problema de optimización se vuelve más complejo. | |
| dc.description.tableofcontents | Tabla de Contenido Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iv Lista de Figuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v Lista de Tablas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii Lista de Acrónimos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . viii Capítulo 1 Introducción 1 1.1. Antecedentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.1. El problema de ubicación óptima de PMU . . . . . . . . . . . 2 1.1.1.1. Algoritmos de optimización . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.1.2. Métodos basados en datos . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.1.1.3. Métodos híbridos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2. Discusión de trabajo previo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3. Justificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4.1. Objetivos particulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5. Hipótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.6. Metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.7. Organización de la tesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.8. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 Capítulo 2 Modelo de optimización del problema de ubicación óptima de PMU 23 2.1. Observabilidad y ubicación óptima de PMU . . . . . . . . . . . . . . 23 2.1.1. Análisis de observabilidad topológica . . . . . . . . . . . . . . 23 2.2. Planteamiento general de un problema de optimización . . . . . . . . 25 2.2.1. Programación lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.3. Aplicación del método de programación lineal entera para la ubicación óptima de PMU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.3.1. Consideraciones del modelo del OPP . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.2. Restricciones ZIB en el OPP . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.2.1. Método de fusión de nodos . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.2.2. Modelo basado en combinaciones . . . . . . . . . . . 32 2.3.2.3. Modelo ZIB con variable auxiliar . . . . . . . . . . . 33 2.3.3. Formulación de contingencias en la ubicación óptima de PMUs 34 2.3.3.1. Formulación de restricción para contingencias N-1 lí- neas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.3.3.2. Formulación de restricción para contingencias N-1 PMU 36 2.3.4. Restricción que considera un límite en el número de canales de medición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.3.4.1. Criterio combinatorio . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.3.4.2. Variable de decisión auxiliar . . . . . . . . . . . . . . 40 2.4. Implementación y comparación a sistemas de prueba . . . . . . . . . 42 2.4.1. Características de los sistema de prueba . . . . . . . . . . . . 42 2.4.2. Caso 1: Observabilidad completa y comparación de software de optimización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 2.4.3. Caso 2: Nodos de cero inyección de corriente . . . . . . . . . . 44 2.4.4. Caso 3: Límite de canales de medición . . . . . . . . . . . . . 45 2.4.5. Caso 4 Contingencias N-1 líneas . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.4.6. Caso 5: Contingencias N-1 PMU . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.4.7. Evaluación computacional de los diferentes modelos . . . . . . 47 2.5. Conclusiones del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.6. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 Capítulo 3 Ubicación óptima de PMU con optimización multi-objetivo 51 3.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.2. Optimización multi-objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.2.1. Método de suma ponderada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.2.2. Método Épsilon restringida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.2.3. Método de Intersección Normal de Frontera . . . . . . . . . . 57 3.3. Ubicación óptima de PMU multi-objetivo . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.3.1. Caso 1: OPP multi-objetivo maximizando redundancia . . . . 60 3.3.2. Caso 2: Comparación de métodos multi-objetivo aplicados al OPP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.4. Selección de la mejor solución compromiso . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.5. Conclusiones del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 3.6. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 Capítulo 4 Formulación integrada para la ubicación óptima de PMU mono-objetivo y multi-objetivo 69 4.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.2. Herramienta de solución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.3. Formulación integrada propuesta para la ubicación óptima de PMU . 71 4.3.1. Formulación mono-objetivo integral del OPP . . . . . . . . . 71 4.3.2. Caso 1: Formulación propuesta aplicada a sistemas de prueba IEEE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 4.3.3. Caso 2: Ubicación óptima de PMU mono-objetivo en el Sistema eléctrico mexicano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.3.4. Caso 3: Ubicación Óptima de PMU en una Gerencia de control regional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.3.5. Formulación multi-objetivo integral del OPP . . . . . . . . . 81 4.3.6. Caso 4: Ubicación óptima de PMU multi-objetivo en red eléctrica mexicana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.4. Conclusiones del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4.5. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 Capítulo 5 Conclusiones 87 5.1. Conclusiones generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.2. Aportaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 5.3. Trabajos futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 Apéndice A Topología y resultados de redes eléctricas de prueba 89 A.1. Sistema eléctrico mexicano 400 kV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 A.2. Topología Red de la Gerencia de control regional Noreste . . . . . . 94 A.3. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 | |
| dc.format | application/PDF | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
| dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.uri | https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp | |
| dc.subject | Maestro En Ciencias En Ingenieria Electrica | |
| dc.subject | Optimizacion Mono-Objetivo Y Multi-Objetivo Para Determinar La Ubicacion Optima De Pmus Que Garantiza La Observabilidad Completa De La Red Electrica De Transmision | |
| dc.title | Optimización mono-objetivo y multi-objetivo para determinar la ubicación óptima de PMUs que garantiza la observabilidad completa de la red eléctrica de transmisión | |
| dc.title.alternative | Optimización mono-objetivo y multi-objetivo para determinar la ubicación óptima de PMUs que garantiza la observabilidad completa de la red eléctrica de transmisión | |
| dc.type | Tesis de Maestría | |
| dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.holder | Díaz Barba, José Raúl | |
| dc.coverage | GUADALAJARA, JALISCO, | |
| dc.type.conacyt | masterThesis | |
| dc.degree.name | MAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRICA | |
| dc.degree.department | CUCEI | |
| dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.access | openAccess | |
| dc.degree.creator | MAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERO EN ELECTRICA | |
| dc.contributor.director | Barocio Espejo, Emilio | |
| Aparece en las colecciones: | CUCEI | |
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