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Monitorización inteligente de la calidad de la energía eléctrica (i-PQM)

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Outline

This project has been conceived as the natural continuity of a previous one, focused on the analysis of single disturbances registered in power distribution networks for fault diagnosis purposes (Diagnostico de Redes de Distribución Eléctrica Basada en Casos y Modelos de DPI 2006-09370). Assuming that disturbances propagate through the network, following electric laws, it seems feasible to exploit this redundancy (the same disturbance is registered by multiple monitors) to reduce uncertainty and increase coverage and soundness of power quality monitoring systems. In a similar way, the analysis of sequences of disturbances is crucial to define prediction models necessary to assist the maintenance polices.

The aim of this project is to build an intelligent power quality monitoring framework to exploit temporal and spatial correlation of disturbances gathered in multiple monitoring points around the power network to assist maintenance polices. Partial objectives of the project cover the application of data mining strategies to discover sequence patterns useful for the improvement of fault location methods and prognosis of incipient faults in the distribution network; and also the exploitation of spatial correlation of data registered by multiple power quality registers scattered around the power network.

The combination of sequence pattern analysis methods (knowledge discovery and recognition) with fault location methods will improve the efficiency in fault location and forecasting; whereas the definition of similarity criteria among substations (topology, power installed) and correlation analysis (temporal consistency and spatial correlation) are proposed to estimate and assess power quality of other not measured points.

A multi-agent conception of the whole system and the agentification of power quality monitors are proposed to achieve modularity and flexibility of the proposed framework. The shift in the use of power quality monitoring system from a traditional data acquisition system to a fully automated intelligent analysis system will increase the value of power quality monitoring. This implies the inclusion of intelligent capabilities to the power quality monitoring and the communication among other power quality agents in the system to increase soundness and coverage of the power quality monitoring system.

Resumen

Este proyecto se ha concebido como la extensión natural de un proyecto anterior focalizado en el diagnóstico individualizado de perturbaciones registradas por equipos de monitorización de calidad de la energía instalados en redes de distribución eléctrica (Diagnostico de Redes de Distribución Eléctrica Basada en Casos y Modelos de DPI 2006-09370). Asumiendo que las perturbaciones se propagan a través de la red eléctrica siguiendo las leyes físicas, parece necesario explotar la redundancia que supone el hecho que una misma perturbación sea registrada por más de un equipo con el propósito de reducir incertidumbre y incrementar la cobertura y robustez de los actuales sistemas de monitorización de calidad eléctrica. Paralelamente, es necesario extender análisis de perturbaciones a secuencias de éstas con el propósito de definir modelos de predicción útiles para tareas de mantenimiento.

El propósito de este proyecto es construir un entorno para la monitorización inteligente de calidad que permita explotar la correlación temporal y espacial de registros de perturbaciones adquiridos en múltiples puntos de la red de forma que sea útil en tareas de mantenimiento. Son objetivos parciales del proyecto el empleo de técnicas de minería de datos para el descubrimiento de patrones que influyan en una mejor la localización de faltas y la predicción de faltas incipientes en las redes de distribución; y también el análisis y explotación de la correlación espacial existente entre registros obtenidos en puntos de medida repartidos por la red eléctrica.

Se propone la combinación de métodos de análisis de secuencias y de localización de faltas para mejorar la eficiencia y la capacidad de predicción de los métodos de localización. De forma parecida se proponen criterios de semejanza entre subestaciones (topología, potencia instalada) y análisis de correlación (consistencia temporal y correlación espacial) para estimar y evaluar la calidad de la electricidad en puntos no medidos de la red.

Se va a utilizar un enfoque de sistema multiagente para todo el entorno. Los equipos de monitorización se convertirán en agentes capaces de sentir y modelar la red y se dotarán de los métodos y capacidades necesarias para analizar las perturbaciones detectadas y adquiridas con el propósito de localizar y predecir la aparición de nuevas faltas. La comunicación con otros agentes ha de permitir cooperar para explotar la redundancia espacial de los registros y así incrementar la cobertura y robustez del sistema de monitorización de calidad eléctrica.

Información

Referencia: DPI2009-07891.
Ejecución: Octubre 2009 / Octubre 2012.
Investigador principal: Joaquim Meléndez Frigola.
Centro: Institut d’Informàtica i Aplicacions (Universitat de Girona).
Contacto: .
Teléfono: +(34) 972.41.88.83.