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- Resumen es exacto "Las redes eléctricas son sistemas complejos que se han ido extendiendo y desarrollado a lo largo de los años para incorporar nuevas tecnologías. En este contexto, las redes eléctricas han ido incluyendo nuevos sensores que permitieron obtener mediciones más exactas y sincronizadas temporalmente, denominadas comúnmente como mediciones sincrofrasoriales. En esta tesis el lector podrá encontrar, entre otras cosas, una nueva formulación de los modelos existentes de generadores sincrónicos basándonos en las mediciones sincrofasoriales. El modelo matemático propuesto se usará para estimar dinámicamente las variables de estado (DSE) del generador, como así también, calibrar sus parámetros en tiempo real. Este modelo hace un uso más eficiente de la información recolectada por los registradores digitales multi-funcionales (DFRs) y de las unidades de medición fasorial (PMUs), dispositivos cada vez más empleados en los sistemas de potencia. En resumen, el modelo propuesto no sólo incluye mediciones fasoriales, sino que además, incorpora mediciones de frecuencia, la tasa de cambio de la frecuencia y derivadas fasoriales, que suelen no tenerse en cuenta por la literatura actual. Utilizando técnicas estándares de estimación no lineal, calibramos la constante de inercia y las reactancias del generador, al considerar una máquina sincrónica con diferentes controladores de potencia mecánica asociados. Todos los conceptos fueron desarrollados en forma analítica y probados luego sobre simulaciones numéricas. Estas simulaciones fueron ejecutadas en Matlab, a partir de modelos publicados y toolbox específicos para este tipo de simulaciones. De esta manera, probamos el rendimiento de este método bajo múltiples perturbaciones del sistema de potencia, tales como, fallas de línea a tierra, fallas trifásicas a tierra, pérdida de línea, pérdida de carga, etc. Por otro lado, en esta tesis se aprovecha el trabajo realizado en el campo de la DSE para detectar fallas en los generadores. Se presenta una nueva propuesta para detectar la pérdida de excitación (LOE), una de las típicas fallas de los generadores sincrónicos. A diferencia de la mayoría de los algoritmos presentados en la bibliografía, que sólo utilizan la información disponible en el punto de conexión, hemos propuesto hacer uso del conocimiento previo del modelo del generador en cuestión. Para monitorear la tensión de campo y las otras variables de estado, hemos elegido el filtro de Kalman Unscented con variables restringidas (CUKF) como la técnica de estimación asignada, utilizando mediciones fasoriales como señal de entrada para este algoritmo de filtrado. Luego, la detección de LOE se logra a través del algoritmo de detección y diagnóstico de modos defectuosos (FMDD), que combina un modelo de operación normal del sistema con un modelo basado en LOE, para decidir en tiempo real si se ha producido, o no, la pérdida de excitación. Los resultados de las simulaciones usando un pequeño sistema de potencia de dos áreas, y el sistema de pruebas IEEE 39, muestran que los tiempos de detección de LOE pueden reducirse significativamente en comparación con los enfoques convencionales y con otros enfoques del estado del arte. Además, en esta tesis se muestra cómo la propuesta que aquí se presenta, para realizar la detección de fallas y desconectar el generador del resto del sistema, puede evitar problemas de estabilidad de tensión a corto plazo.
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