Desarrollo de un sistema de monitoreo de calidad de potencia para la evaluación de calidad de potencia y la detección de zonas críticas

Abstract

Este trabajo propone el desarrollo de un sistema de monitoreo de calidad de potencia, el cual está diseñado para evaluar la calidad de potencia y detectar zonas críticas en un sistema de distribución. Al sistema de monitoreo lo conforman un soporte físico y una herramienta de procesamiento de software, de los que se pueden describir cuatro etapas: Primero, las perturbaciones de calidad de potencia son registradas por medio de un analizador de calidad de potencia y los datos se transmiten por un router inalámbrico que posee tecnología 3G. Segundo, estos datos llegan a un servidor, donde se procesan y filtran mediante una base de datos construida en una herramienta de código abierto. En la tercera etapa se obtienen algunos indicadores estadísticos relacionados con tensiones sags, swells, flicker y desbalance de tensión. La cuarta etapa muestra estos indicadores georreferenciados en un mapa de calidad de potencia, permitiendo la identificación de zonas críticas de acuerdo con diferentes criterios. Los resultados pueden ser analizados utilizando herramientas de agrupamiento a los fines de identificar grupos de calidad de potencia diferenciados en la ciudad. El sistema desarrollado es una herramienta de código abierto que puede ser empleada por compañías eléctricas para analizar y gestionar gran cantidad de información.

This paper outlines the development of a power quality monitoring system. The system is aimed at assessing power quality and detecting critical areas throughout at distribution system. Such system integrates a hardware system and a software processing tool developed in four main stages. Power quality disturbances are registered by PQ meters and the data is transmitted through a 3G wireless network. This data is processed and filtered in an open source database. Some interesting statistical indices related to voltage sags, swells, flicker and voltage unbalance are obtained. The last stage displays the indices geo-referenced on power quality maps, allowing the identification of critical areas according to different criteria. The results can be analyzed using clustering tools to identify differentiated quality groups in a city. The proposed system is an open source tool useful to electricity utilities to analyze and manage large amount of data.