UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
Emulador del centro de control para redes de
distribución en un ambiente de
automatización avanzada
Miguel Eduardo Hernández Figueredo
Tesis presentada como requisito para optar el título de: Magister en Ingeniería Eléctrica
Facultad de Ingeniería
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
Abstract
Facultad de Ingeniería
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Some aspects of information management in control centers for power systems has been critical to improve the indicators of quality of service and capability of supply for an ever-increasing
demand. However, new technologies and devices carries new challenges for fast development and inclusion of strategies to solve demanding factors in system operation. Here, the
deve-lopment and construction of a platform that emulates the functions of the control center are shown. This emulator establishes several tools in pursuit of integral validation of this strate-gies. Real time operation can be reached by a set of hardware-software mechanisms designed
and included in the platform. RT operation provides opportunities for validate or calibration process with real field devices involved in simulated scenarios. The effectiveness of the proposed
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
Resumen
Facultad de Ingeniería
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Durante años la gestión de información en los centros de control de sistemas eléctricos ha contribuido con la mejora de la prestación del servicio y ha brindado la posibilidad de responder
a la creciente demanda. Sin embargo, la nueva capacidad tecnológica de la red requiere de una rápida inclusión de estrategias que enfrenten aspectos de la operación para incrementar el desempeño reflejado en los indicadores de servicio. Aquí se presenta el desarrollo de un
emulador de centro de control que en conjunto con algunas metodologías propuestas consolida una plataforma para el diseño y validación de estrategias de automatización orientadas a este
fin. La plataforma proporciona un conjunto de herramientas que reproducen las condiciones de la operación en tiempo real con la posibilidad de incluir equipos de campo para procesos de validación o calibración. Para su demostración se incluyen simulaciones realizadas con sistemas
Agradecimientos
Quiero expresar mis sinceros agradecimientos a mis padres, Jairo y Janeth, que han inspirado y apoyado incondicionalmente todos los aspectos de mi vida, a mi hermana por su disposición
y colaboración, y a Lorena por su acompañamiento que siempre orienta mis pasos.
De la misma manera extiendo mis agradecimientos a mi asesor, el profesor Gustavo Ramos,
quien por medio de sus recomendaciones y enseñanzas no solo ha influenciado el desarrollo de esta tesis sino que también me ha brindado grandes herramientas para el ejercicio profesional.
Muchas gracias a todos aquellos amigos y compañeros que han aportado con tantas cosas que serían imposibles de enumerar en este pequeño espacio.
Por último quiero agradecer el apoyo brindado por el Departamento Administrativo de Cien-cia, Tecnología e Información (Colciencias) y la Universidad de los Andes que por medio del
programa Jóvenes Investigadores e Innovadores año 2012 brindaron valiosos recursos técnicos y económicos que hicieron posible la realización de este proyecto.
Índice general
Abstract iii
Resumen iv
Agradecimientos v
Índice de figuras ix
Índice de tablas xi
Abreviaturas xiii
1. Introducción 1
1.1. Definición del problema . . . 2
2. Consideraciones en Sistemas de distribución 5 2.1. Técnicas de análisis. . . 5
2.2. Modelos de carga . . . 6
2.2.1. El modelo ZIP . . . 7
2.2.2. Cargas de potencia constante . . . 8
2.2.3. Cargas de corriente constante . . . 8
2.2.4. Cargas de impedancia constante . . . 8
2.2.5. Cargas compuestas/no lineales . . . 9
2.2.6. El modelo exponencial . . . 9
2.3. Curvas de carga . . . 10
2.4. Reguladores de tipo paso . . . 10
2.5. Técnicas de Automatización Avanzada . . . 11
2.6. Reconfiguración del sistema . . . 12
2.7. Control de voltaje y potencia reactiva . . . 13
3. El Centro de Control 15
viii Índice general
3.1. Estandarización . . . 16
3.2. Algoritmos ADA . . . 17
3.2.1. Reconfiguración de la red . . . 17
3.2.2. Método a partir del Algoritmo de Dijkstra . . . 18
3.2.3. Método compuesto . . . 19
3.2.4. Control de voltaje y potencia reactiva . . . 21
3.3. Procesos de simulación . . . 24
4. La Emulación 27 4.1. Diseño de la Arquitectura . . . 28
4.2. Componentes físicas . . . 29
4.3. Componentes de programación . . . 30
4.4. Base de datos . . . 32
4.5. Monitoreo y registro de dispositivos . . . 32
4.6. Interfaz de usuario . . . 33
4.7. Georeferenciación . . . 35
4.8. Simulación off line . . . 35
4.9. Cálculo de indicadores . . . 36
4.10. Sincronía . . . 39
5. Discusión y Resultados 41 5.1. Primer caso de aplicación . . . 41
5.1.1. Ejemplo 1 . . . 43
5.1.2. Ejemplo 2 . . . 44
5.2. Segundo caso de aplicación . . . 45
5.3. Pruebas HIL . . . 47
6. Conclusiones y trabajo futuro 49
A. Dependencias Modelo CIM 53
Índice de figuras
2.1. Perfil de carga. . . 10
3.1. Estándares y dominios de información . . . 16
3.2. Primera alternativa de optimización . . . 19
3.3. Alternativa de optimización compuesta . . . 20
3.4. Flujo de control Volt/VAr . . . 23
3.5. Esquema de consulta . . . 25
4.1. Clasificación de funciones del emulador . . . 28
4.2. Componentes del DCC . . . 28
4.3. Bloques del DCC . . . 29
4.4. Interfaz monitor de dispositivo . . . 33
4.5. Interfaz topología de red . . . 34
4.6. Detalles interfaz gráfica . . . 35
4.7. Interfaz de georeferencia . . . 36
4.8. Interfaz indicadores . . . 38
4.9. Interfaz perfil de voltaje . . . 38
4.10. Diagrama de cálculo comparativo . . . 39
4.11. Descripción perfil de voltaje . . . 39
4.12. Diagrama de tiempos . . . 40
5.1. Caso de aplicación 37 nodos IEEE . . . 43
5.2. Interfaz primer caso de aplicación . . . 43
5.3. Resultados reconfiguración . . . 44
5.4. Interfaz segundo caso de aplicación . . . 45
A.1. Dependencias según IEC 61970 . . . 53
A.2. Dependencias según IEC 61968 . . . 54
Índice de tablas
2.1. Aplicaciones según modelo de carga. . . 7
4.1. Indicadores eléctricos . . . 37
5.1. Resultados de la reconfiguración. . . 44
Abreviaturas
ADA Advanced DistributionAutomation
CIM Common InformationModel
DB DataBase
DCC DistributionControlCenter
DS DistributionSystem
EPRI ElectricPowerResearch Institute
HIL Hardware-in-the-Loop
HMI HumanMachineInterface
IED Intelligent ElectronicDevice
LTC LoadTap Changing Transformers
RT Real Time
RT-HIL Real TimeHardware-in-the-Loop
RTU Remote Terminal Unit
SCADA SupervisoryControl andDataAcquisition
SQL StructuredQuery Language
Capítulo 1
Introducción
El incremento de la capacidad de procesamiento en los equipos junto a la continua necesidad de mejoramiento en calidad del servicio y cobertura de las redes de distribución eléctrica ha resultado en la inevitable tendencia hacia la implementación de la automatización en diferentes
instancias de la red[1]. Debido a que dicha automatización abarca una gran variedad de posi-bilidades en las que se incluyen herramientas de decisión basadas en software para solventar
diferentes problemas en la operación del sistema, es necesario analizar la infraestructura y la estrategia de automatización requeridas para afrontar los retos de interés [2].
El propósito de esta tesis consiste en realizar un estudio sobre la estructura y algoritmos necesarios en un centro de control para la automatización avanzada en redes de distribución y
desarrollar un prototipo computacional que permita mejorar indicadores de calidad del servicio, validando el diseño a partir de la implementación en una plataforma de procesamiento en tiempo real y dehardware in the loop (RT-HIL).
La implementación de un prototipo del centro de control1 (DCC por sus siglas en inglés) que permita la integración de estrategias de automatización avanzada (ADA por sus siglas
en inglés) [3] crea la posibilidad de realizar pruebas del desempeño de diversos algoritmos de control en el sistema de distribución (DS por sus siglas en inglés) bajo un ambiente en el que
no existen las implicaciones de restricción en seguridad, costos y escenarios de prueba que corresponden a los métodos de validación convencionales.
En consecuencia el emulador del DCC desempeña un papel de gran importancia dentro de los desarrollos e investigaciones relacionados con Smart Grid, en donde puede ser aplicado para
1
En adelante referido comoemulador.
2 Capítulo 1 Introducción
la definición de protocolos de operación e incluso para las etapas de diseño o planeamiento de expansión; ya que es una herramienta que permite considerar la integración de diversas
estrategias y evaluar su desempeño en un ambiente que reproduce con fidelidad los fenómenos y respuestas esperadas en el sistema real.
1.1.
Definición del problema
En la actualidad los centros de control para las redes de distribución eléctrica implementan
protocolos operativos orientados al monitoreo y telecontrol para la revisión del estado de la operación; estas capacidades del centro de control se encuentran enfocadas hacia la detección
de fallas, la posible ubicación de las mismas y la ejecución de acciones correctivas a través de telecomandos o gestión presencial de personal capacitado.
La creciente evolución de los sistemas de potencia ha integrado una gran cantidad de dispo-sitivos, necesidades y condiciones de funcionamiento que demandan sistemas de distribución más eficientes y de mayor confiabilidad. Para abordar estos temas en los últimos años se han
desarrollado un gran número de investigaciones que plantean diversas técnicas [4–7] para su-ministrar la plataforma tecnológica necesaria que soporte aspectos de control, comunicación y
supervisión.
La automatización avanzada de redes de distribución eléctrica es una alternativa que permite
atender a la integración de nuevas tecnologías de maniobra e incluso a la conexión de siste-mas de generación distribuida [8] por medio de técnicas que son diseñadas de acuerdo con las necesidades del área de aplicación, permitiendo simultáneamente mejorar los indicadores
de calidad del servicio [9]. La flexibilidad en los diseños de ADA requiere del desarrollo de metodologías y herramientas para sus diversos módulos constitutivos así como estrategias que
permitan la validación y depuración hasta lograr soluciones acordes con los requerimientos de la región en la que se implementará [10].
Actualmente es necesario desarrollar cada uno de los módulos que constituyen un sistema ADA de manera que la solución se encuentre en capacidad de desempeñarse efectivamente en
el sistema de distribución nacional. A nivel mundial se han emprendido esfuerzos en proyectos similares, algunos ejemplos en los que se han desarrollado y evaluado los beneficios de los sistemas de generación distribuida y ADA son: FENIX [11], DISPOWER [7] y MICROGRIDS
Capítulo 1 Introducción 3
En el contexto nacional de han establecido algunas líneas de desarrollo que impulsan este tipo de proyectos: el Plan Energético Nacional (PEN) 2006- 2025 [13] y el plan visión Colombia
2019 [14] son muestras claras del interés y la necesidad presente frente a la temática propuesta. De la misma manera, las compañías operadoras de redes de distribución (OR) han emprendido esfuerzos para mejorar sus indicadores de calidad de servicio de acuerdo con los
requerimien-tos fijados por los entes reguladores, fenómeno que ha permitido evidenciar la necesidad del establecimiento de redes inteligentes que soporten la creciente demanda de servicio y calidad.
El centro de control que integra estrategias de ADA proporciona flexibilidad, capacidad de reconfiguración y autoreparación en el sistema de distribución, de manera que su integración
se ve reflejada en una mejora substancial de los indicadores de calidad del servicio obtenida a través de la inclusión y administración de equipos, algoritmos y fuentes de generación dis-tribuida en el corto, mediano y largo plazo [15]. Para alcanzar este objetivo, las etapas de
diseño y verificación del centro de control requieren del sometimiento de prototipos a am-bientes de desempeño real [16]; sin embargo, la dificultad para realizar implementaciones en
escenario reales para las etapas tempranas de diseño genera una necesidad de desarrollo de metodologías de emulación y simulación de alta fidelidad.
Los sistemas Real Time Hardware In the Loop (RT-HIL) representan una alternativa que permite implementar modelos de sistemas de manera que puedan ser simulados en tiempo real, logrando emular escenarios reales en los cuales se intercambia información entre dispositivos
mediante señales análogas y digitales [17–19]. El centro de control implementado a partir de estos sistemas obtiene reducciones en tiempo y costos necesarios para el diseño y validación
de las estrategias y algoritmos requeridos [20,21].
Este documento presenta un conjunto de consideraciones pertinentes al análisis de los sistemas
de distribución (capítulo 2) para establecer el marco de desarrollo del prototipo del centro de control (capítulo 3) que incluye estrategias de automatización avanzada. Posteriormente
se presentan detalles acerca de la constitución y funcionamiento del emulador (capítulo4), se registran algunos resultados de su aplicación (capítulo5) y por último se presentan conclusiones y trabajos futuros (capítulo6).
Capítulo 2
Consideraciones en Sistemas de
distribución
La implementación del emulador requiere de una plataforma que permita obtener la informa-ción correspondiente al estado eléctrico del sistema pertinente, ésta debe estar en capacidad
de simular el envío de información desde diferentes puntos de la red en conjunto con la ca-pacidad de interactuar con dispositivos de protección, reconfiguración, regulación, etc. Es por
este motivo que el diseño del emulador tiene sus fundamentos en la identificación de aquellas características particulares del DS que deben ser integradas en el modelo y que conforman una serie de herramientas para el análisis en estado de operación. En esta sección se recopilan las
consideraciones de mayor relevancia de estos aspectos.
2.1.
Técnicas de análisis
Es de gran importancia que el motor de simulación de la plataforma incluya las características
de modelamiento y resolución matemática pertinentes para los sistemas de interés. Una he-rramienta de cálculo de flujo de carga orientada a los sistemas de transmisión puede generar
resultados que omiten características como el desbalance de carga en los usuarios, o incluso puede resultar en largos tiempos de procesamiento debido a condiciones de difícil convergencia en los métodos iterativos específicamente diseñados para estos sistemas. De manera
generali-zada las diferencias en el modelamiento de un sistema de distribución con respecto a uno de transmisión o generación radican principalmente en los siguientes aspectos.
6 Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución
Consideraciones de las líneas.
• Relación X/R.
• Geometría.
• Radialidad.
Potencias y configuraciones de los transformadores en la red.
Presencia de reguladores en algunos alimentadores.
Ubicaciones de bancos de condensadores.
Representación del consumo de las cargas.
Debido a que la simulación de la red eléctrica tiene una ejecución periódica en medio del pro-ceso de operación del emulador es necesario recurrir a métodos de flujo de carga para obtener
resultados consecutivos en cortos periodos de tiempo. Aunque los métodos tradicionales para el flujo de carga han sido optimizados en diversos aspectos para aplicaciones similares, estas
mejoras algorítmicas son consecuentes con las características de los sistemas en los que se apli-can (típicamente de transmisión) aprovechando aproximaciones y características matemáticas que no resultan en la aplicación de dichos métodos en sistemas de distribución. En su lugar, los
métodos utilizados en este proyecto han sido diseñados a partir de la consideración de varios conceptos propios de la red de distribución.
La inclusión de los conceptos que se presentan a continuación dentro de la simulación del circuito eléctrico permite cumplir con el objetivo de suministrar una herramienta para validar
estrategias de automatización bajo escenarios de prueba detallados y representativos de un DS.
2.2.
Modelos de carga
Aunque se tiene claridad en la diferencia que representan las cargas de un sistema de
distribu-ción con respecto a las consideraciones del modelo de carga para un sistema de transmisión, existen varias propuestas de modelamiento que permiten representar las particularidades del
consumo de carga para ambos escenarios; la recopilación de estas propuestas permite visualizar sus características y facilitar la selección de un modelo apropiado según el escenario. [22]
Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución 7
Tabla 2.1: Aplicaciones según modelo de carga
Modelos estáticos Modelos Dinámicos
Flujo de carga (PF) Estabilidad transitoria (TS) PF para distribución (DPF) Estabilidad dinámica (DS)
PF armónico (HPF) Simuladores de entrenamiento (OTS) para transmisión
PF para transmisión (TPF) Estabilidad del voltaje (VS)
Las posibilidades de estudio pueden ser clasificadas en dos grandes grupos: los análisis estáticos y los dinámicos; el primero permite obtener información para condicionesinstantáneasde la red
en donde se recurre a los modelos de estado estable para el flujo de potencia, sus principales aplicaciones recaen en la etapa de planeación o expansión en donde se desea dimensionar componentes y verificar condiciones de suministro, la verificación de reconfiguraciones para
atender contingencias en medio de la operación del sistema y el ajuste manual de los reguladores en la red a partir de condiciones esperadas de demanda. Para los análisis estáticos de la red
se encuentran los modelos de carga en términos de las magnitudes de voltaje.
Los análisis dinámicos contienen una representación proporcional entre una compleja solución
de las ecuaciones diferenciales que describen las componentes electromecánicas del sistema y la representación fasorial del estado estable para el flujo de carga. Su principal objetivo consiste en la evaluación del impacto de la variación de la frecuencia en el tiempo, y por tal motivo es
necesario recurrir a representaciones de carga que contienen términos en relación a la variación de frecuencia. [23]
Estas propiedades del modelo de carga establecen el punto de partida para diversos análisis tanto en sistemas de distribución como fuera de ellos, en la tabla 2.1se presentan algunas de
las aplicaciones más frecuentes.
2.2.1. El modelo ZIP
Esta es una representación de la carga ampliamente difundida entre aplicaciones de software
para análisis de sistemas de distribución, se expresa a partir de dos ecuaciones que representan
el consumo de potencia de una determinada carga, tal y como se observa en (2.1). [22]
P =P0Vk1
8 Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución
En dondeP0 yQ0 corresponden a los valores nominales de potencia activa y reactiva para una
carga que se encuentra en operación bajo voltaje nominal, V es el valor por unidad actual de
voltaje y k1 yk2 son los exponentes que permiten representar diferentes demandas.
2.2.2. Cargas de potencia constante
Estas se caracterizan por tener coeficientesk1 =k2 = 0 de manera que su potencia aparente
se denota comoSLk =PLk−jQLk a partir de los valores nominales de potencia para la carga
Len el bus k. La corriente inyectada a este tipo de cargas se puede calcular a partir de (2.2).
ILk =
SLk
Vk
∗
(2.2)
2.2.3. Cargas de corriente constante
Sus coeficientes son unitarios (k1 =k2 = 1) y por lo tanto sus consumos de potencia varían
con respecto a las variaciones del voltaje de operación. Su modelo corresponde a (2.3).
SLk =VkILk∗=|Vk|(aLk+jbLk) (2.3)
En dondeaLk ybLk son valores constantes de las corrientes activas y reactivas.
2.2.4. Cargas de impedancia constante
Para estas cargas los coeficientes cuadráticos (k1=k2 = 2) introducen la representación de
carga como (2.4).
SLk =Vk
Vk
ZLk
∗
= [Vk]
2
ZLk
= [Vk]
2
rLk2+XLk2
[rLk+jXL]
ILk =
Vk
ZLk
(2.4)
Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución 9
2.2.5. Cargas compuestas/no lineales
En estas cargas se tienen diferentes exponentes para cada componente de potencia (k1 6=k2)
y por lo tanto se modelan como (2.5).
P =P0 a0+a1V +a2V2+a3V1.38
Q=Q0 b0+b1V +b2V2+b3V3.22
a0+a1+a2+a3= 1
b0+b1+b2+b3 = 1 (2.5)
2.2.6. El modelo exponencial
Aunque es menos difundido dentro de las aplicaciones computacionales, este modelo permite obtener las componentes de potencia activa y reactiva a partir de expresiones (2.6) en función
de variaciones del voltaje y la frecuencia nominal de manera que es conveniente su uso en aquellos análisis que evalúan estabilidad dinámica de la red. [23]
P =P0
V V0 αv f f0 αf
Q=Q0
V V0 βv f f0 βf (2.6)
Estos modelos tienen validez dentro de un rango de variaciones para el cual se realizan las pruebas en las cargas reales para la obtención de los coeficientes, estas pruebas comúnmente
se realizan con rangos de variación del±10 %para voltaje y±2.5 %para frecuencia, cualquier aplicación del modelo con valores externos a estos rangos no mantienen la fidelidad de los
resultados y carecen de validez.
Así pues, para el interés de la simulación de sistemas de distribución los modelos de mayor
pertinencia son aquellos que se clasifican dentro de los análisis estáticos, como el modelo ZIP para diversas naturalezas de carga. En condiciones de falta de información o en donde se dificulta ejecutar variaciones de parámetros sobre las cargas se puede recurrir a algunos
10 Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución
0 5 10 15 20
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
tiempot[horas]
m u lt ip li ca d o r d e ca rg a
Figura 2.1:Perfil de carga de los usuarios en los casos de prueba.
2.3.
Curvas de carga
Las curvas o perfiles de voltaje son mecanismos de modelamiento que permiten caracterizar el consumo de una carga en un determinado periodo de tiempo. En el caso de los sistemas
de distribución estos perfiles a menudo contienen la información del indice de carga de los usuarios del servicio en un día típico de consumo, aunque también existen casos en los que se
modela el consumo diario para un periodo de consumo de un año en aquellas áreas en donde los aspectos climáticos o sociales tienen un alto impacto en ciertas temporadas.
Dentro de la plataforma es posible asociar perfiles de carga para cada usuario existente, esta
información se representa a partir de un arreglo de valores que multiplican el consumo de potencia activa y reactiva de forma variable en el tiempo. En la figura 2.1se presenta el perfil
típico de consumo con el cual se han caracterizado los consumos de los nodos de carga en las diversas aplicaciones. La información del los multiplicadores fueron calculados a partir de la
información de consumo que se presenta y analiza en [24], es posible actualizar estos valores con respecto a la información histórica disponible para un área determinada.
2.4.
Reguladores de tipo paso
Estos reguladores son construidos a partir de auto transformadores con capacidad de cambio de
Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución 11
comprende algunas definiciones que permiten caracterizar las capacidades del elemento así como su técnica de regulación.
Nivel de voltaje – valor deseado para el voltaje en la carga regulada (local o remota).
Ancho de banda – varianza permitida del voltaje en la carga al rededor del valor esta-blecido.
Retardo de tiempo – duración necesaria de la condición de voltaje para desencadenar
una acción de ajuste.
Compensador de caída en la línea – componente que permite reflejar la impedancia presente entre la salida del regulador y el centro de carga objetivo, proporcionando una mejora en la regulación.
2.5.
Técnicas de Automatización Avanzada
El términoAdvanced Distribution AutomationADA surge como parte del programa IntelliGrid desarrollado por el Electric Power Research Institute EPRI. Este programa consiste en un
esfuerzo conjunto de operadores, industrias y fabricantes para aumentar la integración de control inteligente en los sistemas de potencia. El grupo de desarrollo ha establecido diversos
campos de acción que se encuentran orientados a la interoperabilidad de los componentes a diferentes niveles de aplicación (e.g. transmisión, distribución, usuario), incluyendo aspectos de comunicación, manejo y análisis de la información, planeamiento e implementación que en
el pasado habían sido considerados sin una política claramente definida para su integración [25,26].
Las funciones identificadas por EPRI para ser integradas dentro de ADA deben realizarse por medio de la interconexión de diversos sistemas y bases de datos y se pueden catalogar de la
siguiente manera1.
Análisis y procesamiento de información.
Revisión de integridad del modelo del sistema.
Análisis periódico del sistema.
1
12 Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución
Alarmas actuales y predictivas.
Análisis de contingencias.
Optimización coordinada de volt/var.
Localización, detección y restablecimiento de fallas.
Reconfiguración de alimentadores.
Coordinación en contingencias.
Restablecimiento del servicio.
Almacenamiento y reporte de información.
También se ha definido que estos procesos deben realizarse por medio de la simulación en tiempo real de las condiciones de operación, la optimización en tiempo cuasi-real y el control en
tiempo real de los sistemas de distribución [21,27]. De manera que el diseño y construcción de un emulador del DCC constituye un punto de partida fundamental para la prueba y validación de las estrategias que componen la automatización de la red.
A continuación se describen dos de las técnicas seleccionadas para la aplicación en el emula-dor: la reconfiguración del sistema y el control de voltaje y potencia reactiva. Otros aspectos
relacionados con el análisis y procesamiento de información se encuentran detallados en la sección4.
2.6.
Reconfiguración del sistema
Este aspecto ha sido abordado desde diversas estrategias que lo definen como un problema de optimización en el que se busca establecer la mejor configuración radial que reduce la potencia
perdida en líneas y trasformadores a partir de la conexión y desconexión de las suplencias y las lineas opcionales de la topología de un sistema. Los cambios súbitos de condiciones de carga como el balance, magnitud y tipo de consumo pueden generar un incremento considerable de
las perdidas de potencia en el sistema, degradando la operación y vida útil de los equipos y elementos involucrados e impactando económicamente en la operación de la red. La inclusión de
un mecanismo automático de reconfiguración en el DCC permite mitigar estos efectos a partir de la coordinación de interruptores para establecer configuraciones óptimas en el sistema.
Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución 13
Las pérdidas son principalmente el resultado de las diferencias de potencial en los extremos de las líneas y el flujo de corriente que conducen; aunque existen varios métodos de cálculo
y medición para determinar la magnitud de estas pérdidas, frecuentemente se recurre a la estimación a partir de la diferencia entre el registro de energía suministrada a la red y el consumo facturado o registrado como carga en un periodo de tiempo definido. Si el DCC tiene
la disponibilidad de mediciones de corriente y voltaje con una observación completa del sistema eléctrico es posible realizar el cálculo detallado de las pérdidas en condición de operación y de
esta manera identificar y evaluar las alternativas de configuración en la red que disminuyen esta magnitud.
Adicionalmente es necesario destacar que por las disposiciones de seguridad y normatividad en la operación de distribución eléctrica cualquier resultado del problema de optimización debe producir un camino radial que alcanza todos los nodos de interconexión y demanda; la
ausencia de ciclos debe garantizarse por medio de restricciones del modelo matemático y ya que obedece a una condición obligatoria no es necesario evaluar aquellas configuraciones no
radiales que pueden presentar pérdidas mínimas. De esta manera se puede hacer uso de esta característica para descartar una gran cantidad de posibilidades de reconfiguración con un
consecuente incremento de la eficiencia en la implementación computacional de la estrategia.
2.7.
Control de voltaje y potencia reactiva
Esta función tiene una gran importancia para la operación de la red debido a la naturaleza variable y diversa de cargas ubicadas radialmente en el sistema que perturban el perfil de
voltaje y pueden generar escenarios de funcionamiento fuera de los límites permitidos, degradar la calidad del servicio e incrementar los costos de la operación2.
Las técnicas de regulación de voltaje más frecuentes (recopiladas en la lista a continuación) tienen versiones de aplicación basadas en control local de condiciones (en el punto de conexión)
y basadas en teleoperación del dispositivo. Aunque ambas alternativas son efectivas según sus objetivos, la implementación de ADA contempla la integración de estrategias principalmente centralizadas para la mejora de la calidad en todo el sistema, y por lo tanto es necesario
disponer de la capacidad de ejecutar comandos o cambiar ajustes al control local de manera remota a consecuencia de la evaluación del desempeño de la red.
2
Como se presenta en la sección2.2los modelos de carga en el DS presentan una relación entre el voltaje de operación y los consumos de potencia reactiva que se ven reflejados en las perdidas de la red.
14 Capítulo 2 Consideraciones en Sistemas de distribución
Bancos de condensadores en derivación.
Reguladores tipo-paso.
Transformadores con cambio de carga (LTC).
Los reguladores de tipo paso constan de auto transformadores conectados a cada fase del
sistema. La conexión en estrella permite tener un control individual de cada tensión de fase en el lado de la carga y por lo tanto es posible responder con precisión a las eventuales demandas
desbalanceadas. Otras configuraciones controlan las tensiones de línea y por lo tanto su control puede verse restringido en situaciones extremas de desbalance o cambios súbitos de carga.
Capítulo 3
El Centro de Control
El centro de control para el DS atiende las necesidades básicas que surgen en cualquier sistema de información a gran escala: concentrar la información de la red para permitir la adecuada gestión de la operación, facilitar su mantenimiento y responder ante contingencias para
mini-mizar el impacto en la infraestructura y los usuarios. Para cumplir con estas labores el DCC debe incluir las estrategias adecuadas para centralizar mensajes que provienen desde equipos
geográficamente distribuidos en áreas de media cobertura1, aumentando la disponibilidad de información y estableciendo requerimientos progresivos en integración de equipos tele-operados
en la infraestructura de la red [29,30].
Estos aspectos de comunicación tradicionalmente son obviados en los estudios relacionados
con el desempeño energético del sistema, siendo recurrente encontrar una gran variedad de propuestas metodológicas para la optimización de diversos indicadores en la red que disponen de información ilimitada, totalmente confiable e instantánea; escenarios en los que la
integra-ción de consideraciones reales del sistema puede modificar substancialmente la viabilidad y pertinencia de la metodología en evaluación.
Uno de los aspectos de mayor impacto para el diseño de un modelo adecuado del DCC tiene relación con la necesidad del intercambio de información en diferentes instancias de la
infra-estructura de la red; esto da origen a las normativas actuales que estandarizan y facilitan la interoperabilidad de un sistema entre sus diversos componentes internos, así como facilita el intercambio de información con instancias superiores para garantizar características como la
sincronía de un sistema interconectado nacional [31,32].
1En comparación con el alcance del sistema de transmisión.
16 Capítulo 3 El Centro de Control
Ed. 1.0 - 2009-12 10 /136
GID–Generic Interface Definition (IEC 61970-4xx)
Field Devices CIM -Common Information Model
(IEC 61970-301, IEC 61968)
Support Services
IEC 61850 Object Models (IEC 61850-7-3, 7-4, 7-410, 7-420)
IEC 61850 Service Models (IEC 61850-7-2 ACSI & GOOSE)
IEC 61850Profiles &
Mapping(IEC 61850-8 & 9, Web Services, OPC/UA)
Application Domains Communication Level Fi el d Cont ro l Ce n te r
Applications and Databases
SA (S ub sta tio n) DER (D istr ib ute d R es our ce s) DA (D is tri bu tion A ut om atio n) CUS (Cust ome r) GE N (Gen er ati on ) Ot her … .. SC L S ys tem Co nf igu ra tio n Lan guage ( IE C 6 18 50-6) SEC Se curi ty ( IE C 6 23 51 & O the r Secur ity T echn ol ogi es ) NS M N et w or
k and S
yst em M anagem en t ( IE C 6 23 51-7 ) Control Center
GID–Generic Interface Definition (IEC 61970-4xx)
Field Devices CIM -Common Information Model
(IEC 61970-301, IEC 61968)
Support Services
IEC 61850 Object Models (IEC 61850-7-3, 7-4, 7-410, 7-420)
IEC 61850 Service Models (IEC 61850-7-2 ACSI & GOOSE)
IEC 61850Profiles &
Mapping(IEC 61850-8 & 9, Web Services, OPC/UA)
Application Domains Communication Level Fi el d Cont ro l Ce n te r
Applications and Databases
SA (S ub sta tio n) DER (D istr ib ute d R es our ce s) DA (D is tri bu tion A ut om atio n) CUS (Cust ome r) GE N (Gen er ati on ) Ot her … .. SC L S ys tem Co nf igu ra tio n Lan guage ( IE C 6 18 50-6) SEC Se curi ty ( IE C 6 23 51 & O the r Secur ity T echn ol ogi es ) NS M N et w or
k and S
yst em M anagem en t ( IE C 6 23 51-7 ) Control Center Control centre Cont rol cent re
Figure 1 – IEC 61850 models and the Common Information Model (CIM)
These core standards include:
IEC/TR 62357 – Framework of power automation standards and description of the SOA (Service Oriented Architecture) concept
IEC 61850 – Substation automation and beyond
IEC 61970 – Energy Management System – CIM and GID definitions IEC 61968 – Distribution Management System – CIM and CIS definitions IEC 62351 – Security
The main focus of new activities are AMI (e.g. IEC 62051-62059; IEC/TR 61334); DER (e.g. IEC 61850-7-410: -420) and EV (e.g. IEC 61851). Furthermore there are areas which are not traditionally standardization topics such as market and service systems. These, however, also pose new requirements for IEC standardization. A close cooperation with the relevant organizations in these fields should be sought.
The survey has identified over 100 relevant standards and standard parts for Smart Grid. Twelve specific applications and six general topics have been analyzed. 44 recommendations for future work and actions have been defined.
The IEC, as the acknowledged international electrotechnical standardization organization, is well prepared to provide relevant standards for Smart Grid. The new challenges must be accepted. The IEC as an organization must enlarge its cooperation to sectors and organizations which have not been traditionally within the scope of the IEC. Through these efforts the IEC will be able to act as a one-stop shop for the standardization of Smart Grid.
Figura 3.1:Estándares y dominios de información en Smart Grids. Tomada de [34].
3.1.
Estandarización
La continua investigación sobre estos aspectos de evolución e integración deSmart Grids que
involucran diversos fabricantes de equipos y un gran variedad de escenarios de aplicación, ha dado origen a la estandarización del denominado Modelo Común de Información (CIM por
sus siglas en inglés). Este modelo plasmado en las normas IEC 61970 e IEC 61968 ha cobrado importancia y se ha posicionado como el núcleo de desarrollo en el área. [10,33]
A continuación (figura 3.1) se presenta un compendio de diferentes normas que componen el flujo de información en un ambienteSmart Grid. La inclusión de estos protocolos y jerarquías aumenta la capacidad de aplicación del emulador del centro de control. Para este emulador
se contempla la integración de las normas IEC 61970 e IEC 61968 mientras que el simulador eléctrico reporta sus resultados en un formato compatible con las mismas.
A partir de la norma IEC 61970 (figuraA.1en el apéndice A) se establecen las dependencias relacionadas con la parametrización de componentes y equipos en la red, se estandarizan los
componentes que los representan y se generan etiquetas claramente definidas para incluir la topología de la red. La aplicación de estas dependencias permite escalar el sistema y modificar
Capítulo 3 El Centro de Control 17
de este DCC se ha recurrido a la definición de clases que caracterizan los componentes como líneas, cargas y topología en el lenguaje de modelamiento de OpenDSS (sección3.3).
A partir de la norma IEC 61968 (figuraA.2en el apéndice A) se establecen las dependencias relacionadas con las labores y capacidades del centro de control. De esta manera se encuentran claramente definidas los módulos que lo constituyen, las necesidades de consulta de información
para ejecutar los análisis y la forma de ejecutar acciones con base en los resultados. Esta información ha sido clasificada en diversos módulos programados dentro del emulador (sección
4.1). Las implementaciones algorítmicas de las estrategias de automatización hacen parte de la dependencia core definida en esta norma.
3.2.
Algoritmos ADA
Una vez que se establecen los mecanismos para organizar los componentes y mensajes del centro de control se han diseñado algunos algoritmos que atienden a las necesidades de automaticación en la red, de manera que puedan ser evaluados en el emulador. Estos algoritmos resultan como
un aporte a las metodologías de optimización existentes [35] haciendo uso de las propiedades del manejo centralizado de la información.
3.2.1. Reconfiguración de la red
En este caso el emulador hace uso del módulo de simulación que se encuentra estimando el estado del sistema para obtener las magnitudes de las variables eléctricas requeridas para determinar las pérdidas de potencia en medio de la operación. Este mecanismo provee el valor
de las pérdidas sin necesidad de recurrir a los reportes de consumo facturado y de esta manera permite la búsqueda de una configuración óptima en cualquier momento de la operación.
La precisión de este método recae entonces en el intervalo de confianza con el cual se esta realizando la simulación que estima el estado de la red, aspecto que es abordado en la sección
3.3.
Un aspecto importante para el problema matemático es la relación existente entre la confi-guración óptima y el perfil de voltaje del sistema, en la alternativa que aquí se propone no
se incluyeron restricciones explicitas de voltaje a causa de la consideración de los modelos de carga implementados; las descripciones de los casos de aplicación incluyen cargas con potencia
18 Capítulo 3 El Centro de Control
consumida constante e impedancia variable de manera que la optimización encuentra mayo-res pérdidas cuando los perfiles de voltaje decaen, por lo tanto el programa matemático solo
tendrá descrita la función de costo en términos de las pérdidas energéticas, pero el modelo permite que de manera implícita se estén asegurando las condiciones de voltaje óptimas.
El método propuesto parte del hecho de que el problema matemático conserva semejanza con
el problema de ruta más corta de la teoría de grafos ya que en él se identifica una ruta de costo mínimo que permite la conexión de un nodo de origen (fuente) a los nodos de destino
(cargas), esta ruta dirigida (en el sentido inverso del flujo de corriente) evita la aparición de ciclos y resulta en la identificación de arcos (líneas) que minimizan los costos. Adicionalmente
los costos (pérdidas de energía) no pueden representar valores negativos por la naturaleza de la red; sin embargo, existe una relación no lineal entre los costos de los arcos y los posibles arboles de rutas más cortas, constituyendo la principal restricción para el uso de algoritmos
lineales como el de Dijktra. A continuación se describen dos metodologías que enfrentan esta problemática.
Las dos metodologías parten de la construcción de un grafo dirigido cuyos nodos agrupan sectores o áreas de carga y en donde los arcos representan las posibles líneas activas. Esta
estrategia permite obtener el grafo del sistema representando las limitaciones de interconexión puesto que un nodo del grafo se encuentra conformado por un conjunto de nodos eléctricos que se encuentran dentro de una frontera común de conexión. Se encuentra de esta forma
una reducción de la cantidad de posibles configuraciones o rutas de conexión entre áreas y adicionalmente se proporciona el contexto matemático para plantear la solución a partir de la
teoría de grafos.
3.2.2. Método a partir del Algoritmo de Dijkstra
La primera alternativa establece la base matemática sobre la cual se obtienen soluciones radia-les y consiste en la aplicación del algoritmo de Dijkstra para obtener el conjunto de arcos que
cumplen las rutas más cortas (que minimizan el criterio de perdidas de potencia) para suplir energéticamente todas las áreas del sistema. Para su ejecución es necesario definir el costo de
cada uno de los arcos de manera que se encuentren relacionados con las pérdidas eléctricas que representa el suministro de energía por cada línea; considerando que la configuración base
es la condición de operación normal diseñada para el sistema es posible asumir que las consi-deraciones en etapa de planeación han sido suficientes para lograr que el sistema no requiera de grandes variaciones topológicas para alcanzar la mínima condición de pérdida de potencia.
Capítulo 3 El Centro de Control 19
Simular las variaciones del caso base
Costos = pérdidas de las líneas "arco"
Algoritmo de Dijkstra
Obtención de arcos activos Nuevas condiciones del sistema
Establecer lineas activas
Figura 3.2:Primera alternativa de optimización.
De esta manera se establecen los costos como el valor de pérdidas de potencia por una línea cuando la configuración del sistema sufre máximo un cambio: la puesta en funcionamiento de
la línea de interés y la desconexión de la línea que conforme un camino anillado en caso de que exista uno. Este procedimiento se realiza continua y automáticamente por medio del cálculo de flujo de carga hasta obtener el costo de funcionamiento para todos los arcos del grafo. Esta
metodología (figura 3.2) tiene una baja demanda de recursos computacionales debido a que se requieren tantas evaluaciones de flujos de carga como arcos en el grafo a optimizar; sin
embargo, su eficiencia es limitada para aquellos casos en los que la reconfiguración requiere de más de una acción de cambio para minimizar el costo de la operación.
3.2.3. Método compuesto
Esta alternativa contempla el problema como un programa no lineal y se plantea a partir
de la combinación de métodos que facilitan la escalabilidad de la solución para sistemas de distribución de gran complejidad. La primera parte hace uso del algoritmo de Dijkstra como
20 Capítulo 3 El Centro de Control
Calcular pérdida total del sistema
Costos = Resultado del DE
Algoritmo de Dijkstra
Obtención de arcos activos Nuevas Condiciones del Sistema
Establecer lineas activas
Optimización no lineal (DE)
Establecer lineas activas ¿Òptimo? Según DE
No si
Figura 3.3:Alternativa de optimización compuesta.
mecanismo de búsqueda de rutas de bajo costo entre nodos del grafo, de manera que las restricciones de radialidad y las consideraciones típicas de los problemas de transporte en grafos no deben ser incluidas en la componente de optimización no lineal. Para obtener resultados
óptimos de las pérdidas totales en el sistema se utiliza el algoritmo de Evolución Diferencial [36] para la búsqueda de mínimo global que establece los costos adecuados el problema de
transporte.
El algoritmo provisto como herramienta de optimización en LabView utiliza el mecanismo de
evolución diferencial (DE) en donde la búsqueda del óptimo global se realiza por medio de la evaluación continua de mínimos locales con una población de candidatos que evolucionan con cada iteración [37]. Este método meta-heurístico presenta muy buenos resultados dada la
complejidad del modelo eléctrico y adicionalmente permite una sencilla adaptación a diferentes sistemas de distribución. El diagrama de flujo de la metodología propuesta se presenta en la
Capítulo 3 El Centro de Control 21
La descripción matemática del problema se presenta en (3.1). La función objetivo describe la minimización de la pérdida de potencia total en el sistema en función de los costos del
suministro de energía por las líneas (C(k)) en donde el índice k hace referencia a cada uno de los arcos del grafo (hasta eln-ésimo arco). La única restricción presente en el problema no lineal consta de las condiciones de no negatividad sobre los costos de los arcos en el problema
de transporte.
m´ın Ptotal(Ck) 1≤k≤n (3.1)
Ck≥0 1≤k≤n
3.2.4. Control de voltaje y potencia reactiva
Este problema de optimización busca establecer la mejor configuración de taps y la necesidad de conexión de condensadores frente a la condición actual de carga que se está evaluando.
Para determinar las funciones no lineales objetivo se determinó conveniente incluir la cantidad porcentual de nodos fuera del rango normativo, la variación estándar de los voltajes de la red y su varianza. De manera que la minimización de estos indicadores mejora el perfil y disminuye
la dispersión de voltajes para minimizar las perdidas asociadas al desbalance en el sistema.
Este problema de optimización se resuelve haciendo uso de la misma herramienta de evolución
diferencial que se menciona en la sección anterior. El planteamiento matemático comprende varias funciones objetivo que deben ser resueltas simultáneamente: la minimización de (3.2)
la cantidad de voltajes fuera de rango, (3.3) su desviación estándar, y (3.4) su varianza. En donde las restricciones (3.5) para los taps de los reguladores definen el rango de valores
22 Capítulo 3 El Centro de Control
desconexión de los bancos disponibles.
m´ınnodosfuera rango(Vk(tapi, condj)) 1≤k≤a (3.2)
1≤i≤b
1≤j≤c
m´ınstd(Vk(tapi, condj)) 1≤k≤a (3.3)
1≤i≤b
1≤j≤c
m´ın var (Vk(tapi, condj)) 1≤k≤a (3.4)
1≤i≤b
1≤j≤c
−16≤tapi ≤16 1≤i≤b (3.5)
0≤condj ≤1 1≤j≤c
En donde:
Vk: Voltaje RMS en el puntok en función de:
tapi: condición entera de tap en eli-ésimo regulador.
cond: condición de encendido en el j-ésimo banco de condensadores.
k: voltaje en el perfil (por nodo y fase).
i: índice de regulador (por fase).
j: índice de bancos de condensadores.
a: número total de voltajes en el perfil.
b: número total de reguladores (por fase).
c: número total de bancos de condensadores.
En la figura 3.4 es posible observar el diagrama de flujo que representa el proceso de control
a partir de la solución de las funciones objetivo anteriores. Dentro del recuadro sombreado se presenta el procedimiento que se ejecuta en el módulo de simulación en modo de estudio; estas iteraciones utilizan una población de valores que representan la condición de tap en
Capítulo 3 El Centro de Control 23
Figura 3.4: Flujo de control Volt/VAr.
el regulador y la condición de encendido de los bancos de condensadores para establecer la
configuración óptima que debe ser ejecutada sobre el sistema.
Es importante resaltar la complejidad que representa el problema de control Volt/VAR que
está enfrentando el centro de control. En (3.6) se presenta el cálculo de combinaciones (N) disponibles para el sistema IEEE 34 nodos, considerando las 33 posibilidades de taps (T) en cada regulador monofásico (R, seis en total) y los dos bancos de condensadores del sistema
(C). Se puede apreciar que si no se recurre a una estrategia de optimización matemática el centro de control debería evaluar cerca de 5200 millones de combinaciones para determinar una
configuración adecuada; teniendo en consideración que cada uno de los casos debe aplicar un flujo de carga y el posterior cálculo de los indicadores la evaluación de todas las combinaciones
requeriría de aproximadamente 358 días en un sistema de cómputo de escritorio.
N =TR·2C (3.6)
= 336·22 ∼= 5.2×109
Para el desarrollo de la aplicación fue posible determinar que el algoritmo de evolución
24 Capítulo 3 El Centro de Control
iteraciones, resultando en la evaluación de 2500 flujos de carga y cálculos de indicadores; este proceso tarda entre 15 y 17 segundos bajo un computador de escritorio de tipo personal.
3.3.
Procesos de simulación
Dentro de los requerimientos para el motor de simulación del sistema eléctrico se incluyen características de eficiencia del recurso computacional, así como la capacidad de modelar los elementos y consideraciones que se presentaron en la sección 2. Luego de considerar diversas
aplicaciones disponibles en el mercado para realizar una selección del motor de simulación, fue posible identificar que algunas herramientas de desarrollo libre (open-source) tienen la
versatilidad de interactuar con aplicaciones externas presentando resultados de alta precisión en tiempos similares a herramientas de desarrollo restringido.
Algunas revisiones comparativas [38] de las aplicaciones existentes destacan al OpenDSS como una herramienta que contiene características pertinentes para el emulador. OpenDSS [39] es un programa actualmente desarrollado por EPRI que tiene como objetivo realizar
simulacio-nes sobre sistemas de distribución. Su galería de modelos incluye dispositivos fundamentales para la operación de las estrategias de automatización, tales como: interruptores, reguladores,
medidores, etc. Adicionalmente permite obtener resultados a flujos de carga que se ejecutan de forma secuencial considerando perfiles de carga definidos por el usuario.
El OpenDSS cuenta con una interfaz en modo consola para la descripción de modelos y eje-cución de sentencias, sin embargo la conexión con el emulador se realiza por medio de su interfaz COM para realizar un intercambio de sentencias que permitan obtener resultados de
las simulaciones y ejecutar las acciones sobre los elementos del modelo en medio del proceso de simulación. Este bloque constituye la simulación interna del sistema y es la herramienta
con la cual se calculan los flujos de carga necesarios en los algoritmos de optimización.
El procedimiento implementado con el algoritmo se puede apreciar en la figura 3.5, allí se
presenta de manera generalizada la metodología para interactuar por medio de las propiedades y métodos de la plataforma haciendo uso de las librerías básicas de conectividad con interfaces
ActiveX que provee LabView [40].
Por otra parte, la simulación del sistema eléctrico que representa el funcionamiento continuo de los medidores y equipos tele-operados se realiza en la plataforma DSSim-PC [41]. Este
Capítulo 3 El Centro de Control 25
Creación del Objeto ActiveX
Llamada al método "inicio"
Simulación OpenDss
Consulta
Llamada a método
Llamada a propiedad Interfaz ActiveX
Figura 3.5:Esquema de conexión para consultar el simulador.
como motor de solución y permite interactuar de forma gráfica con la configuración topoló-gica de la red, la configuración de los dispositivos y agrega funcionalidades para gestionar la
captura de resultados y comunicarlos a través de protocolo TCP/IP. La versión pública del DSSim-PC en el momento de la realización del proyecto aún no permite el control de tiempo de simulación desde aplicaciones externas por lo que el emulador no se encuentra en capacidad
Capítulo 4
La Emulación
Para considerar adecuadamente todos los componentes que deben gestionarse dentro del cen-tro de concen-trol es necesario definir la arquitectura y organización de la información de forma
estandarizada para aumentar la compatibilidad del emulador frente a equipos externos y ga-rantizar su posibilidad de mantenimiento, actualización o expansión. La figura4.1presenta los
módulos funcionales que deben ser considerados en la automatización de la red de distribu-ción. Para la construcción del modelo emulador se asignan labores en dos plataformas cRIO1 independientes según la naturaleza de sus bloques constitutivos: centro de control, en donde se
ejecutan los algoritmos de automatización y se realiza la gestión de la información, y equipos de campo, en donde se simulan los equipos actuadores, medidores y de comunicación.
Finalmente la arquitectura concebida para el emulador del DCC se presenta en la figura4.2. Las flechas conectoras representan los medios/protocolos con los cuales se efectúan las conexiones
de datos entre diferentes componentes.
El DCC comunica de manera bidireccional la información de las mediciones y las órdenes
de control por medio de un canal Ethernet hacia la simulación eléctrica. El protocolo para esta comunicación consiste en la implementación DataSocket del protocolo TCP/IP en LabVIEW.
La Base de Datos puede ser consultada desde el DCC para almacenar información de
rendimiento, mediciones y parámetros de modelamiento; así como es posible accesar a dicha información desde las terminales remotas HMI en las que el operador tendrá
disposición de evaluar y analizar los indicadores pertinentes.
1Descritas en la sección4.2.
28 Capítulo 4 La Emulación
Primary substation
Communication media 2
Feeder automation protocol
DCC DMS SCADA Front end SCADA protocol Distribution control center
(DCC) Fault passage indicator Sensors CT, VT Switch actuator battery etc. Load break primary switch Fault break Switch end communications RTU (IED) DA communications system Communication media 1
DA gateway
Line switch/secondary substation
Load Br ea Bay switch
Fault break
k Load Br ea k Bay switch Fault break Load break Bay switch Fault break SCADA/SA communications system SA gateway Primary RTU Relay Relay Protection Relay cRIO A cRIO B
Figura 4.1: Clasificación de funciones del emulador. Adaptada de [42].
sql
LabVIEW Open-DSS
LabVIEW
HMI Control Center
Substation and Field Devices DB Firebird ethernet eth er net sql IEDs RTUs DSSim-PC Open-DSS
Figura 4.2:Componentes dehardware y comunicaciones en el emulador.
4.1.
Diseño de la Arquitectura
Para segmentar la operación del centro de control a continuación se presentan los bloques fun-cionales en diferentes niveles jerárquicos de la ejecución del programa: en un primer nivel se
encuentra la simulación del sistema que ejecuta secuencial y periódicamente el flujo de carga para obtener el estado de operación de la red considerando la diversidad de modelos de carga, los desbalances, las características de radialidad y todas las consideraciones pertinentes. La
Capítulo 4 La Emulación 29
Algoritmos ADA Cálculo de indicadores
Base de datos Monitoreo de dispositivos
Control de dispositivos Interfaz usuario Georeferenciación Simulación del sistema
IEDs/RTUs Generación de señales Concentrador de comunicaciones
Centro de control
Simulador del sistema eléctrico
Figura 4.3: Bloques funcionales en el emulador.
programación obedece a un modelo distribuido de funciones que permiten la inclusión de nue-vos bloques que aumenten las capacidades del emulador o la modificación de sus características
conservando la independencia de las tareas. En la figura 4.3 se presentan los bloques que se describen en esta sección.
4.2.
Componentes físicas
Las simulaciones de tiempo real (Real Time - RT) permiten generar y obtener información y
señales en un lapso de tiempo que conserva sincronía con el tiempo transcurrido para repro-ducirlas. Esta propiedad permite que los resultados de la simulación puedan ser interpretados
por dispositivos o usuarios externos como si se tratase de señales que provienen de un sistema real y no uno simulado; de esta forma es posible realimentar hacia la simulación las
respues-tas de un equipo externo y cerrar el lazo (Hardware in the Loop - HIL) de información que permite evaluar su funcionamiento. En el caso de los DS una simulación RT-HIL permite la interacción de algunos equipos como unidades de control de campo para verificar condiciones
30 Capítulo 4 La Emulación
Para lograr esta sincronía2 entre los tiempos de simulación y ejecución es necesario recurrir a plataformas computacionales que permitan la programación concurrente de tareas. Estas
arquitecturas no solo cuentan con procesadores de múltiples núcleos sino que adicionalmente sus buses de datos y dispositivos de almacenamiento de información están diseñados para aumentar la velocidad de todo el proceso de operación. Estas características combinadas con
la programación eficiente y modular permite asignar diversas tareas de forma simultánea y cooperativa, logrando resultados en tiempos de alto determinismo conservando su precisión.
Para la ejecución de este proyecto se han utilizado equipos cRIO-9082 de la compañía National Instruments (NI) [43], dispositivos de alto rendimiento para ambientes industriales compuestos
por un procesador Intel Core i7 de 4 threads y un Field Programmable Gate Array (FPGA) Xilinxs Spartan 6 en los que se diseña y programan las rutinas de medición y generación de señales requeridas. En este mismo dispositivo se encuentra un chasis de conexión para los
módulos de la serie C de NI; en esta aplicación fueron utilizados los módulos NI9225, NI9227 y NI9269 que se encargan de la generación de señales de voltaje, la medición de voltaje y la
medición de corriente respectivamente.
4.3.
Componentes de programación
Todo el algoritmo construido en lenguaje gráfico de LabVIEW integra elementos de
progra-mación orientada a objetos, con una adecuada atención a los eventos de usuario, de simulación y de intercambio de información entre aplicaciones. De esta manera es posible recrear el di-namismo de la operación del centro de control sin perder continuidad en la emulación. La
modularidad de las funciones creadas para atender cada tarea permite y facilita la escalabili-dad de la metodología en sistemas de distribución más complejos o con características diversas
[44].
La técnica de programación utilizada en el desarrollo es conocida como LabVIEW Actor
Fra-mework - AF, una implementación propietaria del modelo de programación basado en actores. Esta técnica permite la concurrencia de cálculos en una serie de aplicaciones conocidas co-mo “actores” que se encargan de funciones específicas y que pueden compartir información
de forma organizada. Las siguientes secciones describen las particularidades de cada actor del emulador; aunque todos ellos comparten algunas características de su programación [45].
2
Capítulo 4 La Emulación 31
Cada actor se encuentra construido a partir de dos tipos de clases principales: el que caracteriza al actor y el que define los mensajes propios de un actor. Cada una de estas clases se compone de
algunos métodos heredados que permiten definir la respuesta a eventos, las tareas de inicio de ejecución, etc. Dentro del emulador se ha definido un actor núcleo que se encarga de centralizar toda comunicación interna, este actor es el único que puede enviar o recibir mensajes de los
otros componentes y por lo tanto estandariza cualquier mensaje interno o externo del centro de control.
Todos los actores cuentan con un espacio de memoria propio que corresponde al modelo de colas y que evita la perdida de información dentro de la concurrencia de funciones. Cualquier
mensaje recibido o enviado por un componente del centro de control recibe un espacio en la fila de espera hasta ser procesado; para preservar el control de acceso a estos espacios de memoria cada actor tiene acceso únicamente a la fila propia y a la del actor que lo ha puesto
en funcionamiento. Esto implica que el núcleo es el único ente con acceso a las filas de los módulos y no es posible que un componente como la base de datos almacene información sin
que ésta haya sido direccionada por el núcleo.
Los algoritmos del centro de control han sido cuidadosamente diseñados para aprovechar la
característica de paralelismo propia del lenguaje gráfico LabVIEW. De esta manera las estruc-turas repetitivas dentro del programa pueden hacer uso simultaneo de los múltiples hilos de procesamiento en la plataforma computacional. Similarmente la segmentación de funciones por
medio de actores permite una ejecución dividida por conjuntos de procesos que no tienen una relación de secuencialidad y por lo tanto contribuyen a la obtención de ejecución en tiempo
real.
Por otra parte la simulación del sistema eléctrico que se realiza fuera del DCC se encuentra
compuesta por cuatro ciclos algorítmicos: el primero se encarga de la comunicación con el simulador DSSim-PC, el segundo de la simulación de medidores dispersos en la red y su
respectiva comunicación, y los últimos dos están relacionados con la generación/obtención de señales por medio de la FPGA y los módulos respectivos. La programación de la generación de señales a partir de la reconfiguración de celdas en la FPGA asegura el determinismo requerido
para esta actividad, estas señales reciben parámetros de configuración desde el procesador pero realizan el procesamiento de señales de forma continua y autónoma, sin posibilidad de retardo
32 Capítulo 4 La Emulación
4.4.
Base de datos
El registro de información relacionada con las descripciones de elementos, propiedades de
objetos, mediciones y eventos se realiza por medio de la construcción de una base de datos en Firebird[46], una aplicación de desarrollo libre que permite la creación de bases relacionales
con el estándar Structured Query Language ANSI SQL para organizar y almacenar grandes volúmenes de información a través de mensajes para el escritura y consulta.
El diseño de algoritmos para el uso de esta herramienta permite tener acceso desde múltiples instancias para realizar consultas de información. El centro de control gestiona la actualización y creación de campos en la base de datos a partir de las consultas que se realizan en su
actor núcleo, que corresponde a información definida por las dependencias del modelo CIM adoptado para este emulador. Los demás actores del emulador no requieren información acerca
de la estructura de la base de datos puesto que realizan su consulta por medio de mensajes estandarizados con el núcleo y no con la base de datos.
4.5.
Monitoreo y registro de dispositivos
El DCC presenta una consola que dispone de controles asociados a la configuración de ca-da regulador de voltaje; estando en capacica-dad de cambiar arbitrariamente (por decisión del operador) el tap de cada fase en cada uno de los reguladores existentes en la red. Para esto
dispone de 33 posibilidades configuradas a partir de los 32 taps disponibles y el caso de rela-ción unitaria (1:1). En esta consola no es posible cambiar otros aspectos del regulador: como
su referencia de voltaje, ancho de banda o constantes de compensación, debido a que en este caso se contempla un equipo regulador con capacidad de telecontrol sobre los taps con
con-figuraciones fijas para el resto de parámetros (como corresponde a los equipos tradicionales). Adicionalmente el centro de control está en capacidad de conectar y desconectar los bancos de condensadores (en derivación) dispuestos en la red. Esta técnica de regulación es común en
ambientes de telecontrol de capacidades restringidas o en aquellos casos en los que los bancos de condensadores no disponen de taps para cambiar su capacitancia.
Por otra parte a partir del esquema de mensajes se obtienen y registran las mediciones que se generan a partir de los dispositivos remotos simulados. Dentro del dispositivo de emulación
del sistema eléctrico se diseñaron segmentos de código que reproducen el comportamiento de un equipo terminal remoto (RTU por sus siglas en inglés) en capacidad de realizar mediciones
Capítulo 4 La Emulación 33
Figura 4.4:Detalle de un monitor de dispositivo remoto.
de diversas variables eléctricas y generar mensajes que describen su estado, valor de medición, estampa de tiempo, entre otros. Una vez que se inicia la ejecución del centro de control se realiza una consulta para determinar e identificar los dispositivos que se encuentran simulados
dentro del DS y se genera una interfaz para monitorear sus reportes. En la figura 4.4 se observa un ejemplo de la interfaz asociada a un dispositivo medidor de voltaje en la red.
La información que contiene corresponde a un lapso de tiempo de 2 minutos, en los cuales se presentan detalles de identificación y funcionamiento así como se calculan los valores promedio y extremo reportados por el medidor.
4.6.
Interfaz de usuario
Uno de los aspectos de importancia para aumentar la comprensión del operario y minimizar
el riesgo de error humano [47, 48] en la operación consiste en la adecuada disposición de información con respecto a la topología de la red. En el emulador se ha dispuesto de una
aplicación que presenta de forma vectorizada el diagrama ortogonal unifilar del sistema bajo estudio. La figura 4.5corresponde a la visualización del sistema IEEE 123 nodos.
Dentro de la aplicación se han dispuesto una serie de herramientas que permiten la navegación
dentro del diagrama. Para su programación se ha recurrido a la representación vectorizada de las líneas y elementos por medio de una matriz que contiene la posición relativa de cada punto
34 Capítulo 4 La Emulación
Figura 4.5:Visualización de la topología de red.
de origen y destino, de esta forma la aplicación se encuentra en capacidad de aumentar la escala
sin límite conservando la calidad del diagrama. Dicha característica es de gran importancia para sistemas de distribución que contienen un gran número de nodos y deben ser observados
en detalle para su correcta interpretación.
En la figura 4.6a se aprecia un acercamiento dentro de la representación del sistema, allí se
pueden identificar las etiquetas que contienen los nombres de los nodos y equipos presentes en el sistema. Así mismo la figura4.6bcontiene un detalle del diagrama unifilar del sistema IEEE 123 nodos en donde la herramienta de ampliación selectiva permite trazar un cuadro alrededor
de la porción del sistema que debe ser ajustada en posición y tamaño dentro de la ventana. Estas características permiten un ambiente de navegación adecuado para la información de
referencia que apoya al operario.
Esta interfaz actualiza la información de la topología de red de forma automática a partir de
la información almacenada en la base de datos y la descripción de ubicación de nodos que se almacena en un archivo de valores separados por comas (CSV por sus siglas en inglés). Su programación incluye el refresco automático de proporciones con respecto al tamaño de
la ventana, con el objetivo de dar soporte a aquellas aplicaciones en las que se requiere de múltiples monitores para contener el diagrama.
