Resumen

En este artículo se presenta la comparación entre mínimos cuadrados recursivos (RLS) y filtro de Kalman (KF), ambos métodos fueron adecuados para estimar seis parámetros de una máquina síncrona. El trabajo se centró en encontrar las condiciones de funcionamiento en las que la calidad de la identificación lograda con el filtro de Kalman es mejor que los mínimos cuadradosrecursivos. Se utiliza un modelo lineal de la máquina para considerar las corrientes y sus derivadas como entradas del sistema,mientras que las señales de tensión trifásica son las salidas. Además, se llevaron a cabo dos experimentos con datos simuladosy medidos, se consideraron tres escenarios operativos y dos variaciones de los algoritmos respectivamente. A pesar de la gran similitud y buen desempeño de ambos métodos, se encontró que el filtro de Kalman excedía levemente los mínimos cuadradosdebido a que presentaba menores oscilaciones en el valor estimado de los parámetros para cualquier condición de operación.

1 INTRODUCCIÓN

Con el paso del tiempo, la identificación de los parámetros del circuito y de excitación de los generadores síncronos ha sido abordada desde diversas perspectivas que involucran técnicas de estimación paramétrica y de estados, con el fin de encontrar constantes de tiempo, ganancias y límites con los que opera el generador ya sea conectado a la red eléctrica o fuera de línea. Estas técnicas podrían clasificarse en las categorías de estimación por mínimos cuadrados y Filtro de Kalman. El modelado tanto de los parámetros del circuito como de los sistemas de excitación presentes en las máquinas síncronas tiene un papel fundamental en la estabilidad de los sistemas de potencia presentes en el sistema interconectado nacional. La referencia [1] propuso prácticas con modelos de sistemas de excitación adecuados en estudios de estabilidad para sistemas de potencia de gran escala como el generador síncrono, mientras que la generación de parámetros del circuito del generador se contempla en [2]. Debido a que la idea de este trabajo de investigación se centra en la estimación de los parámetros de un generador síncrono a escala de laboratorio, por lo que se toma como referencia, [2].

Para realizar el estudio comparativo entre las dos técnicas de identificación de parámetros de máquina, hay que tener en cuenta que el problema ha sido abordado según sus diferentes variantes, por un lado las investigaciones realizadas en [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], centran su trabajo en estimar parámetros del circuito del generador síncrono que han sido objeto de abundante estudio. Mientras que en [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], se han estimado los parámetros de excitación mediante diferentes técnicas, y de igual forma se registran variedad de publicaciones.

• Materias:Modelo lineal Osciladores Sistema de identificación
• Subjects:Linear model Oscillators Identification system
• Palabras claves:identificación, modelo dinámico, filtro de Kalman, mínimos cuadrados recursivos
• Keywords:dentification, dynamic model, Kalman filter, recursive least squares