Analisis de sistema de potencia desbalanceado con el empleo de herramientas estadisticas, coeficientes complejos y redes neuronales artificiales

Se caracteriza estadísticamente el desbalance de tensión en un sistema eléctrico de potencia en términos de la IEEE y se señalan algunas informaciones útiles adicionales que se obtienen de esta. Se muestra cuán sostenida puede ser la explotación de un conjunto de potentes motores asincrónicos fuera de las normas internacionales haciéndose énfasis en aspectos energéticos al determinar la potencia demandada y la energía adicional consumida debido a la asimetría. Por último, se presenta una red neuronal cuya función es determinar el desbalance, emitir señales de alarma y producir el disparo del sistema si fuese necesario. Para este propósito se utilizan no solo las tensiones de fase, sino las corrientes de línea y los coeficientes complejos de desbalance. Se concluye con que el desbalance es un problema energético que produce demandas y pérdidas que pueden ser cuantificadas por el coeficiente de asimetría y el análisis estadístico. Las redes neuronales pueden ser entrenadas para ofrecer alarma, protección y otras tareas en los sistemas eléctricos de potencia. También pueden ser incorporadas a los sistemas modernos de mediciones digitalizadas en los servicios industriales. Para la validación de los resultados, se emplean las mediciones recién efectuadas en una estación de bombeo del acueducto de la provincia de Cienfuegos, Cuba. Palabras clave: Análisis estadístico, redes neuronales sistemas desbalanceados There are tree goals in this article; statistical characterization of an unbalanced power system, show how long an asynchronous group of motors can be exploited out of international unbalance standards focused on power demand and energy consumption due to asymmetry complex defined factor and to present an artificial neural network used to send warning signals or to protect the motors under abnormal unbalanced conditions. As a case, a water supply station in Cienfuegos's province is presented.sequence and the possibilities that this design presents for the increase of the security of the installation. Key words: Statistical analysis, artificial neural network, unbalanced power systems