Un nuevo algoritmo de estimación de estado dinámico para Redes de Distribución utilizando diferentes métodos de pronóstico

Autores
Valenzuela, Lautaro Emanuel; Antunez, Matias Antonio; Risso, Mariano Angel; Lotito, Pablo Andres; Rubiales, Aldo Jose
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Este artículo presenta un algoritmo de estimación de estado para redes de distribución basadoen el filtro de Kalman Unscented (UKF). En lugar de voltajes nodales, este método utilizapotencia activa y reactiva nodal como variables de estado en el modelo dinámico. Se probarony compararon diferentes algoritmos de previsión de la demanda para ayudar en el paso de lapredicción. Además, el algoritmo incluye el paquete de software OpenDSS como motor decálculo.Se utilizó la red de distribución IEEE de 13 nodos para probar la metodología mediante lasimulación de varios escenarios de generación de medidas. Para realizar estas simulaciones, setuvieron en cuenta los valores de medicación de una distribuidora de energía local. Losresultados expusieron diferentes niveles de desempeño, dependiendo de la naturaleza delescenario y el método de pronóstico seleccionado.
This paper presents a State Estimation Algorithm for Distribution Networks based on the Unscented Kalman Filter (UKF). Instead of nodal voltages, this method uses nodal active and reactive power as state variables in the dynamic model. Different demand forecast algorithms to assist the prediction step were tested and compared. In addition, the algorithm includes the software package OpenDSS as a calculation engine. We used the 13-node IEEE distribution network to test the methodology by simulating several scenarios of measurement generation. These simulations were based on the measured values of a local energy distribution company. The results exposed different performance levels depending on the nature of the scenario and the selected forecast method.
Fil: Valenzuela, Lautaro Emanuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
Fil: Antunez, Matias Antonio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
Fil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
Fil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
Fil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
Materia
ESTIMACION DE ESTADOS
REDES
PRONOSTICO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Además, el algoritmo incluye el paquete de software OpenDSS como motor decálculo.Se utilizó la red de distribución IEEE de 13 nodos para probar la metodología mediante lasimulación de varios escenarios de generación de medidas. Para realizar estas simulaciones, setuvieron en cuenta los valores de medicación de una distribuidora de energía local. Losresultados expusieron diferentes niveles de desempeño, dependiendo de la naturaleza delescenario y el método de pronóstico seleccionado.This paper presents a State Estimation Algorithm for Distribution Networks based on the Unscented Kalman Filter (UKF). Instead of nodal voltages, this method uses nodal active and reactive power as state variables in the dynamic model. Different demand forecast algorithms to assist the prediction step were tested and compared. In addition, the algorithm includes the software package OpenDSS as a calculation engine. 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This paper presents a State Estimation Algorithm for Distribution Networks based on the Unscented Kalman Filter (UKF). Instead of nodal voltages, this method uses nodal active and reactive power as state variables in the dynamic model. Different demand forecast algorithms to assist the prediction step were tested and compared. In addition, the algorithm includes the software package OpenDSS as a calculation engine. We used the 13-node IEEE distribution network to test the methodology by simulating several scenarios of measurement generation. These simulations were based on the measured values of a local energy distribution company. The results exposed different performance levels depending on the nature of the scenario and the selected forecast method.
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