Un investigador de la Universidad Europea del Atlántico (UNEATLANTICO) colabora en una investigación que presenta un esquema de protección de líneas de transmisión mediante una combinación híbrida de técnicas de procesamiento de señales.
Las redes de transmisión de energía juegan un papel crucial en la entrega de electricidad de manera eficiente y confiable a las comunidades. Sin embargo, a medida que estas redes se vuelven más extensas y complejas, surgen desafíos en la protección de las líneas de transmisión y en el mantenimiento de la estabilidad y calidad del sistema eléctrico. La integración de fuentes de energía renovable a gran escala, dispositivos equipados con convertidores de potencia y cargas no lineales empeoran aún más estos problemas.
Los métodos tradicionales de detección de fallas que usan relés de distancia a menudo tienen limitaciones para identificar oscilaciones de potencia, impactos de carga y fallas de alta impedancia. En respuesta, el Dr. Miró, junto a otros investigadores, han explorado nuevas técnicas que involucran el procesamiento de señales y tecnologías inteligentes para superar las limitaciones de los relés convencionales.
Los investigadores llegaron a la conclusión de que el rendimiento de los esquemas de protección se puede mejorar utilizando una combinación híbrida de enfoques de procesamiento de señales para procesar señales tanto de corriente como de voltaje. El esquema de protección se basa en una combinación híbrida de la transformada de Stockwell (ST) y la transformada de Hilbert (HT).
Resultados del método de protección
La eficacia del método desarrollado se evaluó en diferentes situaciones, incluyendo la ubicación, la impedancia, el ángulo de la falla y el flujo de energía inverso. Los resultados demostraron que el algoritmo fue efectivo en la identificación de varios tipos de fallas en diversas fases. Además, se determinó que el algoritmo fue capaz de detectar fallas en condiciones variables, como diferentes impedancias de falla, diferentes ubicaciones de la falla y variaciones en el ángulo de la falla. Estos resultados evidencian la capacidad del método propuesto en clasificar y distinguir fallas considerando el número de fases afectadas y el impacto derivado de la interrelación de las fases.
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