ES2908116T3

ES2908116T3 - Un método para identificar un evento de falla en un sector de la red de distribución de energía eléctrica

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Publication number: ES2908116T3
Application number: ES17168236T
Authority: ES
Inventors: Enrico Ragaini; Daniele Angelosante; Lorenzo Fagiano
Original assignee: ABB SpA
Current assignee: ABB SpA
Priority date: 2017-04-26
Filing date: 2017-04-26
Publication date: 2022-04-27
Anticipated expiration: 2037-04-26
Also published as: KR20180120112A; RU2765380C2; US20180316176A1; DK3396802T3; CN108805399B; RU2018114569A3; US11451042B2; RU2018114569A; CN108805399A; EP3396802A1; EP3396802B1; KR102514161B1

Abstract

Método (1) para identificar un evento de falla en un sector de la red de distribución de energía eléctrica (100), incluyendo dicho sector de red una o más cargas eléctricas (L1, ..., LM) y teniendo un nodo de acoplamiento (PoC) con una red principal (200), en el que es detectable una corriente de red (IG) de dicho sector de red, estando caracterizado dicho método por las siguientes etapas: a) adquirir, para cada fase eléctrica, unos primeros valores de datos (ik[n]) que indican dicha corriente de red (IG), adquiriéndose dichos primeros valores de datos en instantes de muestreo posteriores (n) subdivididos en una secuencia de franjas de tiempo (TW1, ..., TWR); b) procesar los primeros valores de datos (ik+[n]) adquiridos, para cada fase eléctrica, en unos primeros instantes de muestreo (n) incluidos al menos parcialmente en una franja de tiempo (TW+) y los primeros valores de datos (ik-[n]) adquiridos, para cada fase eléctrica, en unos segundos instantes de muestreo (n) que preceden a dichos primeros instantes de muestreo e incluidos al menos parcialmente en una franja de tiempo anterior (TW-) que precede a dicha franja de tiempo (TW+) para comprobar si dicha corriente de red (IG), en dicha franja de tiempo (TW+), queda sometida a una variación anómala (ΔIG) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-), en donde una cantidad estadística (CH[n]) que indica una variación de dicha corriente de red (IG) en dicha franja de tiempo (TW+) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-) se calcula en función de los primeros valores de datos (ik+[n], k-[n]) adquiridos en dichos primeros y segundos instantes de muestreo, comparándose dicha cantidad estadística con un valor umbral (TH1) para determinar si existe dicha variación anómala (ΔIG) de dicha corriente de red (IG) en dicha franja de tiempo (TW+); c) si se determina que dicha corriente de red (IG) no queda sometida a una variación anómala (ΔIG) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-), repetir dicha etapa (b) en instantes de muestreo posteriores; d) si se determina que dicha corriente de red (IG), a partir de un instante de evento (nevento) de dicha franja de tiempo (TW+), queda sometida a una variación anómala (ΔIG) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-), procesar uno o más primeros valores de datos (ike[n]) adquiridos, para cada fase eléctrica, en los instantes de muestreo posteriores a dicho instante de evento (nevento) para calcular, para cada fase eléctrica, unos segundos valores de datos (iklimpio[n]) que indican la variación anómala (ΔIG) de dicha corriente de red (IG); e) procesar dichos segundos valores de datos (iklimpio[n]) calculados para cada fase eléctrica para comprobar si la variación anómala (ΔIG) de dicha corriente de red (IG) se debe a un periodo de funcionamiento transitorio característico de una carga eléctrica (L1, ..., LM) de dicho sector de red; en donde una coincidencia entre dichos segundos valores de datos (iklimpio[n]) y los segundos valores de referencia (Im[n]) relacionados con dicha carga eléctrica indica que la variación anómala (ΔIG) de dicha corriente de red (IG) se debe a la aparición de un periodo de funcionamiento transitorio característico de dicha carga eléctrica, y no a una falla eléctrica; en donde una disparidad entre dichos segundos valores de datos (iklimpio[n]) y dichos segundos valores de referencia relacionados con cada carga eléctrica (L1, ..., LM) indica que la variación anómala (ΔIG) de dicha corriente de red (IG) se debe a la aparición de una falla eléctrica; en donde, para cada carga eléctrica L1, ..., LM, dichos segundos valores de referencia (Im[n]) describen un comportamiento previsto de la corriente absorbida por dicha carga eléctrica, cuando dicha carga eléctrica quede sometida a un periodo de funcionamiento transitorio característico.

Description

DESCRIPCIÓN

Un método para identificar un evento de falla en un sector de la red de distribución de energía eléctrica

La presente invención se refiere al campo de las redes de distribución de energía eléctrica.

Más en concreto, la presente invención se refiere a un método para identificar un evento de falla en un sector de la red de distribución de energía eléctrica.

Como se sabe, las redes de distribución de energía eléctrica modernas suelen estar equipadas con dispositivos de protección electrónica (también conocidos como "relés de protección") diseñados para permitir que sectores específicos de la red funcionen correctamente mediante la gestión selectiva de la conexión eléctrica de dichos sectores de la red con una red principal.

Un dispositivo de protección electrónica normalmente está montado a bordo de o asociado operativamente a un dispositivo de conmutación (por ejemplo, un disyuntor) capaz de conectar o desconectar eléctricamente un sector de la red a o de la red principal.

Normalmente, un dispositivo de protección electrónica está adaptado para recibir las señales de detección que indican las cantidades eléctricas del sector de la red, procesar los datos de detección así recibidos y, cuando sea necesario (por ejemplo, en caso de fallas o sobrecargas), generar señales de control adecuadas para solicitar la intervención del dispositivo de conmutación asociado operativamente con el mismo.

Los dispositivos de protección electrónica actualmente disponibles en el estado de la técnica muestran algunas limitaciones en la gestión del funcionamiento de los sectores de red que incluyen un gran número de cargas eléctricas, en concreto, cuando dichas cargas eléctricas están diseñadas para absorber altas corrientes durante periodos de transición específicos de su vida útil (por ejemplo, durante la fase de arranque cuando dichas cargas eléctricas son máquinas rotativas eléctricas).

En la mayoría de los casos, de hecho, estos dispositivos están configurados para provocar la intervención del dispositivo de conmutación asociado si los valores de la corriente absorbida en un determinado nodo eléctrico del sector de la red superan un umbral predefinido, independientemente de las causas reales en el origen de la absorción de corriente anómala detectada.

Esto puede dar lugar a desconexiones de red no deseadas, ya que un pico de absorción de corriente detectado no se debe necesariamente a una falla eléctrica, sino que puede deberse simplemente a una condición de funcionamiento transitoria de una carga eléctrica del sector de la red (por ejemplo, el arranque de una máquina rotativa eléctrica). Obviamente, tales desconexiones de red no deseadas pueden tener un impacto relevante en los costos de funcionamiento generales del sector de la red.

Para paliar estos problemas, se han desarrollado sofisticados procedimientos de configuración para calibrar adecuadamente los parámetros de protección de los dispositivos de protección electrónica durante la fase de puesta en marcha de estos últimos.

Sin embargo, estas soluciones requieren bastante tiempo y son caras de llevar a cabo, ya que conllevan pruebas de laboratorio y de campo exhaustivas.

Métodos de detección de fallas conocidos de los documentos US8336352B2 y US4745512A del estado de la técnica.

En el mercado existe una gran demanda de soluciones que garanticen una gestión sólida y eficaz del funcionamiento de los sectores de la red, en concreto, cuando estos últimos incluyen cargas eléctricas que absorben altas corrientes durante periodos específicos transitorios de su vida operativa.

Para dar respuesta a esta necesidad, la presente invención proporciona un método para identificar un evento de falla en un sector de la red de distribución de energía eléctrica de acuerdo con la reivindicación 1 de más adelante y las reivindicaciones dependientes relacionadas.

En otro aspecto, la presente invención se refiere a un programa informático de acuerdo con la reivindicación 11 de más adelante.

En otro aspecto, la presente invención se refiere a un dispositivo informatizado de acuerdo con la reivindicación 12 de más adelante.

Las características y ventajas de la presente invención se manifestarán más claramente a partir de la descripción de las realizaciones preferentes, pero no exclusivas, ilustradas meramente a modo de ejemplo y sin limitación en los dibujos adjuntos, en los que:

la figura 1 ilustra esquemáticamente un sector de red de una red de distribución de energía eléctrica; las figuras 2-10 son diagramas que ilustran esquemáticamente el método de acuerdo con la invención.

Con referencia a las figuras mencionadas, la presente invención se refiere a un método 1 para identificar un evento de falla en un sector de la red de distribución de energía eléctrica 100.

El sector de red 100 puede ser una red inteligente, una microrred o, más en general, cualquier parte de una red de distribución de energía eléctrica.

Como ejemplo, el sector de red 100 puede ser una red de distribución de energía eléctrica para edificios o plantas industriales, comerciales o residenciales.

En general, el sector de red 100 puede funcionar a unos niveles de tensión baja o media.

En el marco de la presente invención, el término "tensión baja" se refiere a tensiones de funcionamiento de hasta 1,2 kV de CA y 1,5 kV de CC, mientras que el término "tensión media" se refiere a tensiones de funcionamiento superiores a 1,2 kV de CA y 1,5 kV de CC hasta varias decenas de kV, por ejemplo, hasta 72 kV de CA y 100 kV de CC. Preferentemente, el sector de red 100 comprende un nodo de acoplamiento eléctrico PoC (Point o f Coupling en inglés), en el que es eléctricamente conectable o desconectable de la red principal 200, que puede ser, por ejemplo, una red de distribución de energía eléctrica.

El sector de red 100 puede disponer de líneas eléctricas con una o más fases eléctricas, por ejemplo, con tres fases eléctricas .

Preferentemente, en el nodo de acoplamiento PoC, el sector de red 100 comprende un primer dispositivo de conmutación S¹, cuyo funcionamiento puede controlarse selectivamente por medio de señales de control adecuadas C1.

Cuando el dispositivo de conmutación S¹está en un estado cerrado (ENCENDIDO) o en un estado abierto (APAGADO), el sector de red 100 se conecta o desconecta eléctricamente de la red principal 200, respectivamente. El dispositivo de conmutación S¹puede ser de tipo conocido (por ejemplo, un disyuntor, un seccionador, un contactor o similar) y no se describirá más aquí con el fin de ser breves. Convenientemente, la corriente general de la red I^gabsorbida por el sector de red 100 (es decir, de las cargas eléctricas del mismo) puede detectarse en el nodo de acoplamiento eléctrico PoC a través de medios de detección 301 adecuados.

El sector de red 100 comprende una o más cargas eléctricas L¹, ..., L^m, cada una de los cuales consume una cantidad correspondiente de energía eléctrica proporcionada por la fuente de energía eléctrica 200.

En general, las cargas eléctricas L¹, ..., L^mpueden ser de cualquier tipo, de acuerdo con las necesidades.

Preferentemente, las cargas eléctricas L¹, ..., L^mestán formadas por correspondientes máquinas rotativas eléctricas, por ejemplo, mediante motores de inducción trifásicos correspondientes.

Las cargas eléctricas L¹, ..., L^mpueden ser de un tipo conocido y no se describirán más aquí con el fin de ser breves.

Convenientemente, el sector de red 100 comprende uno o más segundos dispositivos de conmutación S²para desconectar o conectar eléctricamente una o más cargas eléctricas L¹, ..., L^mde o a las partes restantes del sector de red.

El funcionamiento de cada dispositivo de conmutación S²puede controlarse de manera conocida mediante señales de control C2 adecuadas.

Los dispositivos de conmutación S²pueden ser de tipo conocido (por ejemplo, disyuntores, seccionadores, contactores, interfaces E/S, conmutadores, conmutadores-seccionadores o similares) y no se describirán más aquí con el fin de ser breves.

Como se ha mencionado con anterioridad, el método 1 de acuerdo con la invención tiene que ver con permitir la identificación de un evento de falla en el sector de red 100.

Más en concreto, el método 1 tiene que ver con determinar si una variación anómala detectada de la corriente de red I^gse debe a la aparición de un periodo de funcionamiento transitorio característico de una carga eléctrica L¹, ..., L^mo se debe a una falla eléctrica.

El método 1 es adecuado, en concreto, para la identificación de un evento de falla en un sector de red 100 que incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^m.

En este caso, el método 1 permite determinar si una variación anómala detectada de la corriente de red I^gse debe al arranque de una máquina rotativa eléctrica L¹, ..., L^mo se debe a una falla eléctrica.

En el siguiente método 1 se describirá haciendo referencia particular a esta implementación con el fin de ser breves, sin pretender limitar el alcance de la invención. De hecho, en principio, el método 1 puede implementarse en un sector de red 100 que incluye diferentes tipos de cargas eléctricas y puede hacer referencia a diferentes periodos de funcionamiento de transición característicos de dichas cargas eléctricas, dependiendo de la naturaleza real de estos últimos.

En cuanto a las figuras citadas, el método 1 de acuerdo con la invención comprende una etapa (a) de adquisición, para cada fase eléctrica, de unos primeros valores de datos i^k(n) que indican la corriente de red I^gque fluye en el nodo de acoplamiento PoC.

Los primeros valores de datos i^k(n) se adquieren en instantes de muestreo posteriores n, cada uno de los cuales es un múltiplo de un periodo de muestreo Ts determinado. En la práctica, como se demuestra en la figura 2, cada instante de muestreo n puede definirse como n = n*Ts, donde n es un número natural.

Preferentemente, los primeros valores de datos i^k(n) se obtienen muestreando las primeras señales de detección D1 con una frecuencia de muestreo determinada Fs = 1/Ts. Los valores normales de la frecuencia de muestreo Fs y el periodo de muestreo Ts pueden ser, por ejemplo, Fs = 10 kHz y Ts = 100 ps.

En una implementación práctica del método 1, la corriente de red I^gpuede ser detectada por los primeros medios sensores 301 dispuestos en el nodo de acoplamiento PoC y que proporcionan las primeras señales de detección D1 que indican la corriente de red I^G.

Los medios sensores 301 pueden ser de tipo conocido (por ejemplo, transformadores de corriente, bobinas de Rogowski, sensores Hall o similares) y no se describirán aquí con más detalle con el fin de ser breves.

Convenientemente, los valores de datos adicionales v^k(n) que indican una tensión de red V^gen el nodo de acoplamiento PoC se pueden adquirir, para cada fase eléctrica, en los mismos instantes de muestreo n o en intervalos de tiempo que incluyen una pluralidad de instantes de muestreo n.

Convenientemente, la tensión de red V^gpuede ser detectada por otros medios sensores adecuados (no mostrados), que pueden ser de tipo conocido (por ejemplo, transformadores de tensión, resistencias de derivación, o similares) y no se describirán más aquí con el fin de ser breves.

De acuerdo con el método 1, los primeros valores de datos adquiridos i^k(n) se subdividen en una secuencia de franjas de tiempo TW¹, ..., TW^r, que se definen para incluir un mismo número de instantes de muestreo n, por lo que duran lo mismo.

La duración de cada franja de tiempo TW¹, ..., TW^rse puede fijar de acuerdo a las necesidades.

Como ejemplo, cada franja de tiempo TW¹, ..., TW^rpuede incluir P = 200 instantes de muestreo n, por lo que dura 0,02 s (periodo de muestreo Ts = 100 ps).

Preferentemente, cada franja de tiempo TW¹, ..., TW^rtiene una duración igual al periodo de red del sector de red 100 (por ejemplo, igual a 0,02 s cuando el sector de red tiene una frecuencia de red de 50 Hz).

Se ha visto que esta solución simplifica notablemente la carga computacional para llevar a cabo el método de la invención, así como la definición de las franjas de tiempo TW¹, ..., TW^r. Con referencia a la figura 3, la secuencia de franjas de tiempo mencionada anteriormente TW¹, ..., TW^rincluye una franja de tiempo inicial TW¹y una o más franjas de tiempo posteriores TW², ..., TW^r, que siguen la franja de tiempo inicial TW¹.

Las franjas de tiempo TW¹, ..., TW^restán definidas para comenzar en los instantes de inicio correspondientes t¹, t^s, ..., t^R, que pueden ser fijados de acuerdo a las necesidades.

Preferentemente, los instantes de inicio t¹, t², ..., t^Rde las franjas de tiempo TW¹, ..., TW^restán igualmente separados en el tiempo.

En la figura 3, con el fin de dejar las cosas claras, se muestra un ejemplo en el que las franjas de tiempo posteriores TW¹, ..., TW^rson consecutivamente adyacentes (en el tiempo) entre sí, comenzando cada franja de tiempo en el instante final de la precedente.

Este ejemplo corresponde a un caso teórico (representado en las figuras citadas solo por motivos de claridad) en el que los instantes iniciales t¹, t², t^Rde las franjas de tiempo TW¹, TW^restán separados a intervalos de tiempo iguales a su duración (por ejemplo, 200 instantes de muestreo n) de las franjas de tiempo.

En la práctica, sin embargo, los instantes iniciales t ¹, t², ..., t^Rde las franjas de tiempo TW¹, ..., TW^restán separados a intervalos de tiempo que incluyen solo algunos instantes de muestreo n, por lo tanto, están separados por unos pocos cientos de gs en el tiempo. Obviamente, en este caso, cada franja de tiempo TW¹, ..., TW^rse superpondrá parcialmente a una serie de franjas de tiempo posteriores.

Haciendo referencia a las figuras 3-5, es evidente que toda la secuencia de franjas de tiempo TW¹, ..., TW^rpuede verse como una secuencia de pares posteriores de franjas de tiempo consecutivas TW -, TW⁺, estando formado cada par por una franja de tiempo determinada TW⁺y por una franja de tiempo anterior TW ^-que precede a la franja de tiempo TW⁺.

Como ejemplo, la secuencia de franjas de tiempo TW¹, TW²,..., TW^r, se puede definir desplazando en el tiempo los pares de franjas de tiempo TW -, TW⁺.

Es evidente que en un par genérico de franjas de tiempo TW²,..., TW^r, la franja de tiempo TW^-puede ser la franja de tiempo inicial W ¹o una franja de tiempo incluida en las franjas de tiempo posteriores TW²,..., TW^r, mientras que la franja de tiempo TW⁺puede ser una franja de tiempo incluida en las franjas de tiempo posteriores TW²,..., TW^r.

Tras la adquisición de los primeros valores de datos i^k(n), el método 1 procesa los primeros valores de datos i^k(n) adquiridos en uno o más pares posteriores de franjas de tiempo consecutivas TW-, TW⁺para comprobar si la corriente de red I^gqueda sometida a variaciones anómalas de una franja de tiempo a otra.

Más en concreto, el método 1 comprende una etapa (b) de procesamiento de los primeros valores de datos i^k+[n] adquiridos en los primeros instantes de muestreo, incluidos al menos parcialmente en una franja de tiempo TW⁺, y los primeros valores de datos i^k-[n] adquiridos en los segundos instantes de muestreo, que preceden a dichos primeros instantes de muestreo y están al menos parcialmente incluidos en una franja de tiempo anterior TW- que precede a la franja de tiempo TW⁺.

Los valores de datos mencionados anteriormente i^k-[n], i^k+[n] se procesan para comprobar si la corriente de red I^g, en la franja de tiempo TW⁺, queda sometida a una variación anómala con respecto a la franja de tiempo anterior TW-.

En la práctica, como se muestra en las figuras 4-5, en un instante de muestreo genérico n incluido en una franja de tiempo genérica TW⁺, los primeros valores de datos i^k(n) adquiridos al menos parcialmente en la franja de tiempo TW⁺y los primeros valores de datos i^k-[n] adquiridos al menos parcialmente en una franja de tiempo anterior TW^-se procesan para comprobar si la corriente de red I^gqueda sometida a una variación anómala con respecto a la franja de tiempo anterior TW-.

Más en concreto, en un instante de muestreo genérico n incluido en una franja de tiempo genérica TW⁺, los primeros valores de datos i^k(n) adquiridos en los primeros instantes de muestreo n, incluidos al menos parcialmente en la franja de tiempo TW⁺, y los primeros valores de datos i^k(n) adquiridos en los segundos instantes de muestreo n, que preceden a dichos primeros instantes de muestreo y están al menos parcialmente incluidos en la franja de tiempo precedente TW-, se procesan para calcular una cantidad estadística CH[n] que indica la variación de la corriente de red I^gen la franja de tiempo TW⁺con respecto a la franja de tiempo anterior TW-. A continuación, dicha cantidad estadística se compara con un valor umbral para determinar si en la franja de tiempo TW⁺existe una variación anómala de la corriente de red detectada I^g.

Preferentemente, la etapa (b) del método 1 comprende una secuencia de subetapas que se ejecuta para uno o más de los instantes de muestreo genéricos n incluidos en una franja de tiempo genérica TW⁺.

Preferentemente, la etapa (b) del método 1 comprende las siguientes subetapas para cada fase eléctrica del sector de red 100:

• seleccionar un primer vector i^k+[n] de los primeros valores de datos i^k(n) adquiridos en los primeros instantes de muestreo n incluidos al menos parcialmente en la franja de tiempo TW⁺;

• seleccionar un segundo vector i^k-[n] de los primeros valores de datos i^k(n) adquiridos en los segundos instantes de muestreo n al menos parcialmente y que preceden a dichos primeros instantes

• procesar los vectores seleccionados i^k+[n], i^k-[n] para calcular un valor de variación de la corriente de fase CH^k[n] que indica una variación en una corriente de fase de la corriente de red I^gcon respecto a la franja de tiempo anterior TW-.

Convenientemente, para cada fase eléctrica del sector de red 100, el primer vector i^k+[n] puede venir dado según la siguiente relación:

i^k+[n] = [i^k(n-P+1), i^k(n)]^T

donde n es un instante de muestreo genérico incluido en la franja de tiempo TW⁺, k es un índice de fase eléctrica, P es el número de primeros valores de datos i^k(n) incluidos en cada franja de tiempo.

Convenientemente, para cada fase eléctrica del sector de red 100, el segundo vector i^k-[n] puede venir dado según la siguiente relación:

i^k-[n] = [i^k(n-2P+1), ..., y^k(n-P)]^T

Convenientemente, para cada fase eléctrica del sector de red 100, el valor de variación de la corriente de fase CH^k[n] puede calcularse de la siguiente manera:

CH^k[n] = || i^k+[n]- i^k-[n] ||

donde n es un instante de muestreo genérico incluido en la franja de tiempo TW⁺, k es un índice de fase eléctrica. No obstante, en general, el valor de variación de la corriente de fase CH^k[n] es un índice de variación de la corriente de red I^gy puede calcularse como una suma de valores absolutos (como se indicó anteriormente), o como una suma de diferencias al cuadrado, o como un promedio ponderado con diferentes valores de pesos, o como otra función de valores muestreados. La elección del método para calcular CH^k[n] puede depender del tipo real del sector de red 100 (por ejemplo, potencia nominal absorbida, tipo de cargas eléctricas, etc.).

Tras el cálculo del valor de variación de la corriente de fase CH^k[n] para cada fase eléctrica (en un instante de muestreo genérico n) del sector de red 100, la etapa (b) del método 1 comprende preferentemente una subetapa adicional de procesamiento de los valores de variación de la corriente de fase CH^k[n], calculados para cada fase eléctrica, para calcular un valor de variación de corriente general CH[n] que indica una variación general AI^gde la corriente de red I^gcon respecto a la franja de tiempo anterior TW-.

Convenientemente, el valor de variación de corriente general CH[n] puede calcularse de la siguiente manera:

donde n es un instante de muestreo genérico incluido en la franja de tiempo TW⁺, k es un índice de fase eléctrica y CH^k[n] es el valor de variación de la corriente de fase calculado para cada fase eléctrica del sector de red 100. Preferentemente, la etapa (b) del método 1 comprende una subetapa adicional de comparación del valor de variación de corriente general CH[n], calculado de esta forma en el instante genérico n, con un primer valor umbral TH1. Preferentemente, la etapa (b) del método 1 comprende una subetapa adicional de repetición de las subetapas anteriormente descritas durante un primer número N1 (por ejemplo, N1 = 10) de instantes de muestreo n incluidos en la franja de tiempo TW⁺.

El primer valor umbral TH1 y el primer número N1 pueden establecerse de acuerdo con la naturaleza real de las cargas eléctricas L¹, ..., L^m.

Preferentemente, la etapa (b) del método 1 comprende una subetapa adicional en la que se comprueba si el valor de variación de corriente general CH[n] sobrepasa el primer valor umbral TH1 durante al menos el primer número N1 de instantes de muestreo consecutivos n incluidos en la franja de tiempo TW⁺.

Si el valor de variación de corriente general CH[n] no sobrepasa el primer valor umbral TH1 durante un número N1 de instantes de muestreo consecutivos n, se determina que la corriente de red I^g, en la franja de tiempo TW⁺, no muestra ninguna variación anómala con respecto a la franja de tiempo anterior TW-. Esto significa que no se produjeron eventos anómalos en el sector de red 100 en la franja de tiempo TW⁺(figura 4).

Si el valor de variación de la corriente general CH[n] sobrepasa el primer valor umbral TH1 durante un número N1 de instantes de muestreo consecutivos (n), se determina que la corriente de red I^g, en la franja de tiempo TW⁺, muestra una variación anómala con respecto a la franja de tiempo anterior TW-. Esto significa que se produjo un evento anómalo en el sector de red 100 en un instante de evento rievento incluido en la franja de tiempo TW⁺(figura 5).

Se advierte que en esta etapa del método 1 no se identifica la naturaleza real de dicho evento anómalo. Sin embargo, el procesamiento de datos realizado hasta esta fase, en particular, el cálculo de la cantidad estadística CH[n], permite comprender que se está produciendo un evento anómalo a partir del instante de evento r ^everto .

Con referencia a las figuras 2 y 7, se muestran ejemplos del comportamiento de la corriente de red I^gdetectado en un nodo de acoplamiento PoC en un sector de red 100 que incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^m.

Es evidente cómo la corriente de red I^gmuestra una tendencia anómala en un instante de evento r ^everto . Con referencia a la figura 6, se muestran los ejemplos correspondientes de los valores de variación de corriente de fase CH^k[n] calculados para cada fase eléctrica del mismo sector de red 100.

Como es evidente, los valores de variación de la corriente de fase calculados CH^k[n] quedan sometidos a un aumento repentino en el instante de evento r ^everto , cuando la corriente de red I^gcomienza a mostrar una tendencia anómala. Así, el valor de la variación de corriente general CH[n] representa un índice fiable para comprobar si la corriente de red I^gqueda sometida a una variación anómala con respecto a una condición contextual normal.

Si se determina que la corriente de red I^g, durante los instantes de muestreo considerados n de la franja de tiempo TW⁺, no queda sometida a variaciones anómalas respecto a la franja de tiempo anterior TW -, el método 1 comprende la etapa (c) en la que se repite la etapa (b) descrita anteriormente durante los instantes de muestreo posteriores n, que aún pueden estar incluidos en la franja de tiempo TW⁺o en una franja de tiempo adicional de las franjas de tiempo posteriores TW¹, ..., TW^r. En este último caso, se tendrán en cuenta un par de franjas de tiempo posteriores TW-, TW⁺para el procesamiento de los primeros valores adquiridos i^k(n) para cada fase eléctrica.

Si se determina que la corriente de red I^g, a partir de un instante de evento r ^everto de la franja de tiempo TW⁺, queda sometida a una variación anómala con respecto a la franja de tiempo anterior TW-, el método 1 comprende la etapa (d) en la que, para cada fase eléctrica del sector de red 100, se procesan uno o más primeros valores de datos i^ke[n] adquiridos en los instantes de muestreo n posteriores al instante de evento r ^everto para calcular unos segundos valores de datos i^klimpio[n] que indican la variación anómala AI^gde la corriente de red I^g(a partir de dicho instante de evento r ^everto ).

Convenientemente, en la etapa (c), el método 1 proporciona el cálculo de la variación de corriente aislada AI^gde la corriente de red I^gcausada por el evento anómalo (aún no identificado) ocurrido en el instante de evento r ^everto .

Como se presentará mejor a partir de lo siguiente, dicha variación de corriente aislada AI^grepresenta una especie de "firma" del evento anómalo mencionado anteriormente, lo que permite determinar la tipología de este último.

Con referencia a la figura 8, se muestra un ejemplo del comportamiento de la variación de corriente aislada AI^gen instantes de muestreo r posteriores al instante de evento r ^everto para una fase eléctrica de la corriente de red I^gdetectada en un nodo de acoplamiento PoC en un sector de red 100 que incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^M.

En el ejemplo ilustrado, la variación de corriente aislada AI^gtiene la forma de onda de una corriente de entrada habitual de una máquina rotativa eléctrica. Por tanto, la variación de corriente aislada AI^gpuede indicar que el evento anómalo mencionado anteriormente consiste en el arranque (periodo de funcionamiento transitorio) de una máquina rotativa eléctrica del sector de red 100.

Convenientemente, el método (d) proporciona el cálculo de la variación de corriente aislada AI^gde la corriente de red I^g"limpiando" adecuadamente uno o más primeros valores de datos i^ke[n] adquiridos en los instantes de muestreo n posteriores al instante de evento n^evento.

Este proceso de "limpieza" de los primeros valores de datos i^ke[n] adquiridos en los instantes de muestreo n de una franja de tiempo posterior al instante de evento r ^ever t ^o , consiste convenientemente en restar uno o más primeros valores de datos de referencia i^kr[n] correspondientes de dichos primeros valores de datos.

Los valores de datos de referencia i^kr[n], que preferentemente están formados por uno o más primeros valores de datos adquiridos en instantes de muestreo r que preceden al instante de evento r ^everto , indican un comportamiento normal de la corriente de red I^gque se produce antes del instante de evento r ^everto . Por lo tanto, indican una condición contextual de la corriente de red I^gantes de que se produzca el evento anómalo antes mencionado.

Preferentemente, la etapa (d) del método 1 comprende la subetapa de selección, para cada fase eléctrica, de un primer conjunto de datos i^ke[n] de primeros valores de datos i^k(n) adquiridos en uno o más instantes de muestreo posteriores al instante de evento r ^everto .

Preferentemente, la etapa (d) del método 1 comprende la etapa de seleccionar, para cada fase eléctrica del sector de red 100, un segundo conjunto de datos i^kr[n] de primeros valores de datos de referencia que indican un comportamiento normal de dicha corriente de red I^g.

Como se ha mencionado con anterioridad, los valores de datos de referencia i^kr[n] comprenden convenientemente los primeros valores de datos i^k(n) adquiridos en instantes de muestreo n que preceden a dicho instante de evento n ^evento .

Preferentemente, los primeros valores de datos de referencia i^kr[n] coinciden con los primeros valores de datos incluidos en la última franja de tiempo TW^-que precede al instante de evento n ^evento puesto que realmente representan el contexto actual (véase figura 7). En este caso, el segundo conjunto de datos i^kr[n] de los primeros valores de datos de referencia se pueden crear sustancialmente mediante la repetición del segundo vector i^k-[n] calculado en la etapa (b) del método 1.

Preferentemente, la etapa (c) del método 1 comprende la etapa de procesar el primer y segundo conjuntos de datos i^ke[n], i^kr[n] para calcular un tercer conjunto de datos i^klimpio[n] de segundos valores de datos que indican la variación anómala AI^gde la corriente de red I^g(a partir de dicho instante de evento n ^evento ). Convenientemente, para cada fase eléctrica del sector de red 100, el tercer conjunto de datos i^klimpio[n] de segundos valores de datos puede venir dado según la siguiente relación:

ík ' P' [ n ] — ík [ n ] - ík [ n ] (n-evento)rno^P

donde n es un instante de muestreo genérico de una franja de tiempo posterior al instante de evento n ^evento , k es un índice de fase eléctrica, P es el número de primeros valores de datos i^k(n) incluidos en cada franja de tiempo, i^k-[n] es el segundo vector calculado en la etapa (b) del método 1.

A partir de la relación anterior, es evidente cómo cada elemento del tercer conjunto de datos i^klimpio[n] de los segundos valores de datos se calcula como una diferencia entre los primeros valores de datos correspondientes i^k(n) incluidos en una franja de tiempo posterior al instante de evento n^eventoy en la última franja de tiempo TW^-que precede al instante de evento n ^evento , respectivamente.

Tras el cálculo de los segundos valores de datos i^klimpio[n] (durante un instante de muestreo genérico n), el método 1 comprende la etapa (e) de procesar dichos segundos valores de datos para comprobar si la variación anómala AI^gde la corriente de red I^gse debe a un periodo de funcionamiento transitorio característico de una carga eléctrica L¹, ..., L^m.

En la práctica, la etapa (e) tiene que ver con comprobar si los segundos valores de datos i^klimpio[n] coinciden con los segundos valores de referencia que indican la corriente absorbida por una carga eléctrica L¹, ..., L^mdurante un periodo de funcionamiento transitorio específico de dicha carga eléctrica.

Una coincidencia entre los segundos valores de datos i^klimpio[n] y los segundos valores de referencia relacionados con una carga eléctrica L¹, ..., L^mindicará que la variación anómala AI^gde la corriente de red I^gse debe a la aparición de dicho periodo de funcionamiento transitorio característico de dicha carga eléctrica, y no a una falla eléctrica.

Por otro lado, una disparidad entre los segundos valores de datos i^klimpio[n] y los segundos valores de referencia relacionados con cada carga eléctrica L¹, ..., L^mindicará que la variación anómala de la corriente de red I^gse debe a la aparición de una falla eléctrica.

Como ejemplo, en un sector de red 100 que incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^m, una variación anómala de la corriente de red I^g, a partir del instante de evento n ^evento , puede deberse a la corriente alta (corriente de entrada) absorbida en el arranque de una máquina rotativa eléctrica o a una falla eléctrica.

Una coincidencia entre los segundos valores de datos i^klimpio[n] y los segundos valores de referencia que describen la corriente eléctrica absorbida por una máquina rotativa eléctrica específica en la fase de arranque (periodo de funcionamiento transitorio) indicarán que la variación anómala identificada AI^gde la corriente de red I^gse debe al arranque de dicha máquina rotativa eléctrica. En la práctica, esto significa que el evento anómalo hallado en la etapa (b) del método 1 es el arranque de dicha máquina rotativa eléctrica específica.

En cambio, si los segundos valores de datos i^klimpio[n] no coinciden con los segundos valores de referencia que describen el comportamiento de la corriente absorbida por cada máquina rotativa eléctrica en la fase de arranque, la variación anómala identificada AI^gde la corriente de red I^gse debe a una falla eléctrica. En la práctica, esto significa que el evento anómalo hallado en la etapa (b) del método 1 es una falla eléctrica.

Preferentemente, la etapa (e) del método 1 comprende una subetapa de selección de los segundos valores de datos i^klimpio[n] calculados para cada fase eléctrica, en un instante de muestreo n posterior al instante de evento n ^evero , para así calcular los terceros valores de datos l^limpio[n] que indican la variación anómala AI^gde la corriente de red I^g(a partir de dicho instante de evento n ^evento ).

El procesamiento de datos llevado a cabo en esta subetapa de la etapa (e) en realidad depende de la naturaleza real de las cargas eléctricas Li, L^m.

Como ejemplo, cuando el sector de red incluye que las máquinas rotativas eléctricas son cargas eléctricas L1, ..., L^m, los terceros valores de datos Ilimpio[n] se pueden calcular calculando la conocida transformación de Clark de los segundos valores de datos iklimpio[n] calculados para cada fase eléctrica y durante un instante de muestreo n. En este caso, los terceros valores de datos Ilimpio[n] pueden indicar la forma de onda q-d de la variación anómala AI^gde la corriente de red I^g.

Como ejemplo adicional, los terceros valores de datos pueden calcularse calculando una estimación de las impedancias para cada fase eléctrica. Así, los valores de datos Ilimpio[n] pueden indicar la impedancia equivalente observada por el circuito en el instante de muestreo n.

Preferentemente, la etapa (e) del método 1 comprende una subetapa de selección, para cada carga eléctrica L1, ..., L^m, de unos segundos valores de datos de referencia Im[n] que indican, en un instante de muestreo n posterior al instante de evento n ^evento , una corriente prevista absorbida por dicha carga eléctrica m." durante un periodo de funcionamiento transitorio característico de dicha carga eléctrica.

En la práctica, para cada carga eléctrica L1, ..., L^m, un conjunto correspondiente de segundos valores de datos de referencia Im[n], que describe el comportamiento previsto de la corriente absorbida por dicha carga eléctrica cuando esta última queda sometida a un determinado periodo de funcionamiento transitorio característico.

Como ejemplo, cuando el sector de red 100 incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L1, ..., L^m, se selecciona para cada máquina rotativa un conjunto correspondiente de segundos valores de datos de referencia Im[n]. Cada conjunto de segundos valores de datos de referencia Im[n] describe el comportamiento previsto de la corriente (corriente de entrada) absorbida por la máquina rotativa eléctrica correspondiente durante la fase de arranque (periodo de transición característico) de esta última. Convenientemente, los segundos valores de datos de referencia Im[n] pueden indicar la forma de onda q-d de la corriente prevista (corriente de entrada) absorbida por la máquina rotativa eléctrica correspondiente.

Preferentemente, la etapa (e) del método 1 comprende una subetapa de procesamiento, para cada carga eléctrica L1, ..., L^m, de los terceros valores de datos Ilimpio[n] correspondientes y los segundos valores de datos de referencia Im[n] correspondientes para calcular un valor de error correspondiente Em[n] que indica una diferencia, en un instante n posterior al instante de evento n ^evento , entre la variación anómala AI^gde dicha corriente de red I^gy la corriente prevista absorbida por dicha carga eléctrica durante dicho periodo de funcionamiento transitorio característico.

Como ejemplo, cuando el sector de red 100 incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L1, ..., L^m, para cada máquina rotativa eléctrica se calcula un valor de error correspondiente E[n] que indica la diferencia, en un instante n posterior al instante de evento n ^evento , entre la variación anómala AI^g(figura 8) de la corriente de red I^gy la corriente prevista absorbida por dicha máquina rotativa eléctrica durante una fase de arranque de esta última.

Convenientemente, el valor de error Em[n] para una carga eléctrica determinada L1, ..., L^mpuede calcularse de la siguiente manera:

E m[ n ] = || I m[ n ] - i limpio[ n ] ||

donde n es un instante de muestreo incluido en una franja de tiempo posterior al instante de evento n ^evento , m es un índice de carga eléctrica.

Ilimpio[n], Im[n] se calculan teniendo en cuenta P instantes consecutivos de Ilimpio[n] y Im[n], respectivamente, es decir, Ilimpio[n]:=[Ilimpio[n],..., Ilimpio[n-P+1]]T y Imetro[n]:=[Im[n],..., Im[n-P+1]]T, donde P es el número de instantes de muestreo n incluidos en una franja de tiempo genérica.

Preferentemente, la etapa (e) del método 1 comprende una subetapa de selección de un valor de error mínimo E*[n] entre los valores de error E[n] calculados para todas las cargas eléctricas L1, ..., L^m.

En la práctica, el valor de error mínimo E*[n] puede calcularse de la siguiente manera: E*[n]: = min Em[n], donde m es un índice de carga eléctrica.

Preferentemente, la etapa (e) del método 1 comprende una subetapa de comparación de dicho valor de error mínimo E*[n] con un segundo valor umbral TH2.

El segundo valor umbral TH2 se puede establecer de acuerdo con la naturaleza real de las cargas eléctricas L1, ..., L^m.

Preferentemente, la etapa (e) del método 1 comprende una subetapa de repetición de las subetapas descritas anteriormente durante un segundo número N2 de instantes de muestreo n posterior al instante de evento rievento. El segundo número N2 de instantes de muestreo se puede seleccionar convenientemente en función del tiempo de respuesta que se desee para determinar si existe una falla eléctrica en el sector de red 100. Preferentemente, la etapa (e) del método 1 comprende una subetapa en la que se comprueba si el valor de error mínimo E*[n] sobrepasa el segundo valor umbral TH2 durante al menos el segundo número N2 de instantes de muestreo n.

Si el valor de error mínimo E*[n] no sobrepasa el segundo valor umbral TH2 durante al menos el segundo número N2 de instantes de muestreo n, la variación anómala AI^gde la corriente de red I^gse determina como debida a la aparición de un periodo de funcionamiento transitorio de la carga eléctrica L¹, ..., L^m, que corresponde al valor de error mínimo seleccionado E*[n].

Como ejemplo, cuando el sector de red 100 incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^mpara cada máquina rotativa eléctrica, si el valor de error mínimo E*[n] no sobrepasa el segundo valor umbral TH2 durante al menos el segundo número N2 de instantes de muestreo n, la variación anómala AI^g(figura 8) de la corriente de red I^gse determina como debida a la aparición de un arranque de la máquina rotativa eléctrica L¹, ..., L^mpara la cual se ha calculado el valor de error mínimo seleccionado E*[n].

De hecho, en este caso, hay una coincidencia aceptable entre los segundos valores de datos calculados i^klimpio[n] y los valores de referencia específicos tenidos en cuenta para una carga eléctrica del sector de red 100.

La figura 9 se refiere al funcionamiento de un sector de red de ejemplo que incluye dos máquinas rotativas eléctricas L¹, L²como cargas eléctricas. Se muestra esquemáticamente el comportamiento de los valores de error E¹[n], E²[n] calculados para dos máquinas rotativas eléctricas A, B. Como se demuestra, el valor de error E¹[n] se puede seleccionar como el valor de error mínimo E*[n].

Ya que E¹[n] es inferior al segundo valor umbral TH2 seleccionado durante un largo intervalo de tiempo, la variación anómala AI^g(figura 8) de la corriente de red I^gprobablemente se deba a la corriente de entrada absorbida por la máquina rotativa eléctrica L¹al arrancarla.

Si el valor de error mínimo E*[n] no sobrepasa el segundo valor umbral TH2 durante al menos el segundo número N2 de instantes de muestreo n, la variación anómala AI^g(figura 8) de la corriente de red I^gse determina como debida a una falla eléctrica.

De hecho, en este caso, no hay coincidencia entre los segundos valores de datos calculados i^klimpio[n] y los valores de referencia específicos tenidos en cuenta para cada carga eléctrica del sector de red 100.

Es interesante advertir que la variación anómala AI^gde la corriente de red I^gpuede ser causada por la aparición de periodos de funcionamiento transitorios en una pluralidad de las cargas eléctricas L¹, ..., L^M.

Como ejemplo, cuando el sector de red 100 incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^m, se puede dar dicha situación cuando se activen al mismo tiempo una pluralidad de máquinas rotativas eléctricas.

De acuerdo con el método 1, esta condición particular se considera equivalente a una falla eléctrica ya que será casi imposible hallar una coincidencia entre los segundos valores de datos i^klimpio[n] y los segundos valores de referencia específicos I^m[n] relacionado con cada carga eléctrica L¹, ..., L^m. No obstante, este enfoque no proporciona ninguna desventaja real ya que la condición particular mencionada anteriormente no es frecuente en la vida útil real de una red de distribución de energía eléctrica.

Si se determina que la variación anómala AI^gde la corriente de red I^gse debe a la aparición de un periodo de funcionamiento transitorio en una de las cargas eléctricas L¹, ..., L^m, pueden llevarse a cabo estrategias de control adecuadas (por ejemplo, estrategias de eliminación de carga) para gestionar las cargas eléctricas del sector de red 100 sin activar el dispositivo de conmutación S¹para desconectar el sector de red 100 de la fuente de energía eléctrica 200.

Como ejemplo, algunas cargas eléctricas del sector de red pueden desconectarse o regularse para compensar la variación anómala AI^gde la corriente de red I^gadsorbida por el sector de red 100 como consecuencia de la aparición de un periodo de funcionamiento transitorio de una carga eléctrica, ya que es posible estar seguros de que la corriente de red I^gdisminuirá pronto.

Sin embargo, para aumentar el nivel de protección, es posible activar el dispositivo de conmutación S¹para desconectar el sector de red 100 y proporcionar a un operario la información de que la activación del conmutador S¹se debió a un periodo de funcionamiento transitorio de una carga eléctrica Lm. En ese caso, el operario sabrá que una forma de evitar tiempos de inactividad sucesivos es instalar un dispositivo limitador de corriente en la carga eléctrica L^m, tal como un controlador o un arrancador suave.

Otros ejemplos de dichas técnicas de control se describen en el documento EP16202531.6 en nombre del mismo solicitante.

Si se determina que la variación anómala AI^gde la corriente de red I^gse debe a una falla eléctrica, pueden generarse señales de control C1 adecuadas para solicitar al dispositivo de conmutación S¹que desconecte el sector de red 100 de la fuente de energía eléctrica 200.

En general, los segundos valores de datos de referencia pueden calcularse en función de las primeras muestras de datos i^k(n) que indican la corriente de red I^gy, posiblemente, en función de más muestras de datos v^k(n) adicionales que indican la tensión de red V^g, cuando estén disponibles.

De acuerdo con una realización preferente de la invención, los segundos valores de datos de referencia l^m[n] se calculan simulando el comportamiento de cada carga eléctrica L¹, ..., L^mutilizando un modelo de tiempo discreto que describe el funcionamiento de dicha carga eléctrica durante el periodo de funcionamiento transitorio característico correspondiente.

Convenientemente, los segundos valores de datos de referencia l^m[n] de una carga eléctrica determinada L¹, ..., L^mpueden venir dados por la siguiente relación:

I m[ n ] = Y ( p m, V [ n ] )

donde p^mes un conjunto de parámetros eléctricos y mecánicos estimados para dicha carga eléctrica m.^"y V[n]) es un conjunto de datos de detección que indican la tensión de funcionamiento de dicha carga eléctrica durante dicho periodo de funcionamiento transitorio característico.

La función Y(), que expresa el modelo de tiempo discreto mencionado anteriormente, puede ser de tipo conocido y se calcula convenientemente dependiendo de la naturaleza real de las cargas eléctricas L¹, ..., L^m.

Por ejemplo, cuando el sector de red 100 incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^m, la función Y() se puede calcular de acuerdo con las conocidas técnicas de modelado descritas en los siguientes artículos científicos:

• P. C. Krause et al. "Analysis o f electric machinery and drive systems", John Wiley and Sons, 2013;

• C. M. Ong "Dynamic Simulation o f Electric Machinery: using Matlab/Simulink', Prentice Hall, New Jersey, 1998.

Preferentemente, el modelo de tiempo discreto mencionado anteriormente se calcula llevando a cabo un procedimiento de modelado para cada carga eléctrica L¹, ..., L^mdel sector de red 100.

Preferentemente, dicho procedimiento de modelado comprende las siguientes etapas:

• activar una carga eléctrica L^mdel sector de red 100;

• desactivar las cargas eléctricas restantes del sector de red 100;

• para cada fase eléctrica, adquirir datos de detección que indiquen la tensión de funcionamiento de la carga eléctrica L^my de la corriente absorbida por la carga eléctrica L^mdurante un periodo de funcionamiento transitorio característico de la carga eléctrica L^m;

• procesar dichos datos de detección para estimar uno o más parámetros eléctricos y/o mecánicos reales p^estde la carga eléctrica Lm;

• repetir las etapas anteriores para cada carga eléctrica L¹, ..., L^mdel sector de red 100.

Convenientemente, los parámetros eléctricos y mecánicos reales p^estde la carga eléctrica Lm se estiman resolviendo un problema de mínimos cuadrados no lineales (NLS) basado en las limitaciones de instalación contempladas para la carga eléctrica Lm.

Como ejemplo, cuando el sector de red 100 incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^m, para cada máquina rotativa eléctrica, el procedimiento de configuración descrito anteriormente puede incluir las siguientes etapas:

• activar una máquina rotativa eléctrica Lm del sector de red 100;

• desactivar las máquinas rotativas eléctricas restantes del sector de red 100;

• para cada fase eléctrica, adquirir los datos de detección que indican la tensión de funcionamiento de la máquina rotativa eléctrica Lm y de la corriente absorbida por la máquina rotativa eléctrica LI durante el arranque de la máquina rotativa eléctrica Lm;

• procesar dichos datos de detección para estimar uno o más parámetros eléctricos y/o mecánicos reales p^estde la máquina rotativa eléctrica Lm.

Los parámetros eléctricos y/o mecánicos reales p^estde la máquina rotativa eléctrica Lm pueden calcularse resolviendo un problema NLS dado por la siguiente relación:

P^est= arg min tr ((I^qd- Y(p, V^qd) (I^qd- Y(p, V^qd)^T), p e n

en donde n es un conjunto de posibles parámetros eléctricos y mecánicos de la máquina rotativa eléctrica Lm en función de información previa (por ejemplo, resistencias, reactancias, y similares, I^qdson los valores q-d de la corriente detectada absorbida por la máquina rotativa eléctrica Lm (por ejemplo, calculados mediante el procesamiento de los medios de valores de corriente detectados a través de una transformación de Clark de) y V^qdson los valores q-d (por ejemplo, calculados procesando los valores de tensión detectados a través de una transformación de Clark).

En el siguiente artículo científico se describen ejemplos de métodos NLS y métodos de estimación de parámetros eléctricos y/o mecánicos de una máquina rotativa eléctrica:

• Shaw, Steven R. y Steven B. Leeb. "Identification o f induction motor parameters from transient stator current measurements". IEEE Transactions on Industrial Electronics 46.1 (1999): 139-149.

El procedimiento de modelado descrito anteriormente se lleva a cabo convenientemente durante una fase de puesta en marcha del sector de red 100. Sin embargo, puede realizarse convenientemente durante un procedimiento de mantenimiento para actualizar el modelo de tiempo discreto mencionado anteriormente para cada carga eléctrica L¹, ..., L^mdurante la vida útil de estas.

Como se puede entender fácilmente a partir de lo anterior, el método, de acuerdo con la invención, se caracteriza por una gran flexibilidad de uso y se puede adaptar fácilmente a diferentes tipologías de cargas eléctricas con periodos de transición específicos.

Como se ha mencionado con anterioridad, el método 1 es adecuado, en concreto, para la identificación de un evento de falla en un sector de red 100 que incluye máquinas rotativas eléctricas como cargas eléctricas L¹, ..., L^m.

En este último caso, el método 1 se puede adaptar fácilmente a la implementación en sectores de red que tienen grupos de máquinas rotativas eléctricas L¹, ..., L^mcomo cargas eléctricas.

El método 1, de acuerdo con la invención, es adecuado, en concreto, para implementarse mediante un dispositivo computarizado 300.

En otro aspecto, la presente invención se refiere a un programa informático 350 que comprende instrucciones de software para llevar a cabo el método de acuerdo con la invención.

El programa informático 350 se almacena o se puede almacenar en un medio de almacenamiento, por ejemplo, en una memoria del dispositivo computarizado 300 (figura 1).

En otro aspecto, la presente invención se refiere, además, a un dispositivo computarizado 300 que comprende recursos computarizados (por ejemplo, uno o más microprocesadores) configurados para ejecutar instrucciones de software para llevar a cabo el método de acuerdo con la invención.

Convenientemente, los medios sensores 301 pueden estar dispuestos para proporcionar las primeras señales de detección D1 al dispositivo computarizado 300 configurado para realizar el muestreo de dichas señales de detección e implementar el método 1.

De acuerdo con posibles realizaciones de la invención, el dispositivo informatizado 300 puede ser un dispositivo de protección electrónica (relé de protección electrónica) para una red de distribución de energía eléctrica que, como ejemplo, puede instalarse a bordo del dispositivo de conmutación S¹o asociado operativamente al dispositivo de conmutación S¹.

De acuerdo con posibles realizaciones de la invención, el dispositivo computarizado 300 también puede ser un controlador para una red de distribución de energía eléctrica instalada en el campo o situada en una ubicación remota con respecto al sector de red 100.

El método de acuerdo con la presente invención es bastante eficaz para identificar una falla eléctrica en un sector de red 100 de una red de distribución de energía eléctrica.

En particular, el método 1 permite determinar si una variación anómala de la corriente de red I^gse debe a una falla eléctrica o a un periodo de funcionamiento transitorio de una carga eléctrica. En este último caso, el método 1 permite identificar qué carga eléctrica queda sometida a un periodo de funcionamiento transitorio, proporcionando así información relevante para la implementación de estrategias de control adecuadas para gestionar las cargas eléctricas del sector de red 100 sin desconectar estas últimas.

Las capacidades descritas anteriormente del método 1 garantizan un control sólido y fiable del funcionamiento del sector de red y, al mismo tiempo, permite evitar o reducir intervenciones innecesarias de desconexión de las cargas eléctricas.

El método de acuerdo con la presente invención está adaptado, en concreto, para ser implementado utilizando los recursos de hardware y software que ya estén instalados en el campo para gestionar el funcionamiento de la red de distribución de energía eléctrica.

El método de acuerdo con la invención está adaptado, en concreto, para ser implementado en redes de distribución de energía habilitadas digitalmente (redes inteligentes, microrredes y similares).

El método de acuerdo con la invención tiene una implementación práctica relativamente fácil y rentable en el campo. El método se puede ampliar correctamente en varios tipos de redes eléctricas (industriales, comerciales y residenciales) y tipos de carga eléctrica, por ejemplo, máquinas rotativas, tales como máquinas de inducción, máquinas sincrónicas, máquinas de corriente continua u otro tipo de cargas eléctricas, como equipos de refrigeración y calefacción y hornos, por nombrar unos pocos.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Método (1) para identificar un evento de falla en un sector de la red de distribución de energía eléctrica (100), incluyendo dicho sector de red una o más cargas eléctricas (L1, ..., Lm) y teniendo un nodo de acoplamiento (PoC) con una red principal (200), en el que es detectable una corriente de red (IG) de dicho sector de red, estando caracterizado dicho método por las siguientes etapas:

a) adquirir, para cada fase eléctrica, unos primeros valores de datos (ik[n]) que indican dicha corriente de red (IG), adquiriéndose dichos primeros valores de datos en instantes de muestreo posteriores (n) subdivididos en una secuencia de franjas de tiempo (TW 1, ..., TWr);

b) procesar los primeros valores de datos (ik+[n]) adquiridos, para cada fase eléctrica, en unos primeros instantes de muestreo (n) incluidos al menos parcialmente en una franja de tiempo (TW+) y los primeros valores de datos (ik-[n]) adquiridos, para cada fase eléctrica, en unos segundos instantes de muestreo (n) que preceden a dichos primeros instantes de muestreo e incluidos al menos parcialmente en una franja de tiempo anterior (TW-) que precede a dicha franja de tiempo (TW+) para comprobar si dicha corriente de red (Ig), en dicha franja de tiempo (TW+), queda sometida a una variación anómala (AIg) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-),

en donde una cantidad estadística (CH[n]) que indica una variación de dicha corriente de red (Ig) en dicha franja de tiempo (TW+) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-) se calcula en función de los primeros valores de datos (ik+[n], k-[n]) adquiridos en dichos primeros y segundos instantes de muestreo, comparándose dicha cantidad estadística con un valor umbral (TH1) para determinar si existe dicha variación anómala (AIg) de dicha corriente de red (Ig) en dicha franja de tiempo (TW+);

c) si se determina que dicha corriente de red (Ig) no queda sometida a una variación anómala (AIg) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-), repetir dicha etapa (b) en instantes de muestreo posteriores; d) si se determina que dicha corriente de red (IG), a partir de un instante de evento (nevento) de dicha franja de tiempo (TW+), queda sometida a una variación anómala (AIg) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-), procesar uno o más primeros valores de datos (ike[n]) adquiridos, para cada fase eléctrica, en los instantes de muestreo posteriores a dicho instante de evento (nevento) para calcular, para cada fase eléctrica, unos segundos valores de datos (iklimpio[n]) que indican la variación anómala (AIg) de dicha corriente de red (Ig);

e) procesar dichos segundos valores de datos (iklimpio[n]) calculados para cada fase eléctrica para comprobar si la variación anómala (AIg) de dicha corriente de red (Ig) se debe a un periodo de funcionamiento transitorio característico de una carga eléctrica (L1, ..., Lm) de dicho sector de red;

en donde una coincidencia entre dichos segundos valores de datos (iklimpio[n]) y los segundos valores de referencia (Im[n]) relacionados con dicha carga eléctrica indica que la variación anómala (AIg) de dicha corriente de red (Ig) se debe a la aparición de un periodo de funcionamiento transitorio característico de dicha carga eléctrica, y no a una falla eléctrica;

en donde una disparidad entre dichos segundos valores de datos (iklimpio[n]) y dichos segundos valores de referencia relacionados con cada carga eléctrica (L1, ..., Lm) indica que la variación anómala (AIg) de dicha corriente de red (Ig) se debe a la aparición de una falla eléctrica; en donde, para cada carga eléctrica L1, ..., Lm, dichos segundos valores de referencia (Im[n]) describen un comportamiento previsto de la corriente absorbida por dicha carga eléctrica, cuando dicha carga eléctrica quede sometida a un periodo de funcionamiento transitorio característico.

2. Un método, de acuerdo con la reivindicación 1, caracterizado por que dicha etapa b) comprende las siguientes subetapas:

- para cada fase eléctrica (k) de dicho sector de red, ejecutar las siguientes etapas:

- seleccionar un primer vector (ik+[n]) de los primeros valores de datos (ik(n)) adquiridos en dichos primeros instantes de muestreo (n);

- seleccionar un segundo vector (ik-[n]) de los primeros valores de datos (ik(n)) adquiridos en dichos segundos instantes de muestreo (n);

- procesar dichos primer y segundo vectores (ik+[n]), (ik-[n]) para calcular un valor de variación de la corriente de fase (CHk[n]) que indica una variación en una corriente de fase de dicha corriente de red (Ig) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-);

- procesar los valores de variación de la corriente de fase (CHk[n]) calculados para cada fase eléctrica para calcular un valor de variación de corriente general (CH[n]) que indica una variación general de dicha corriente de red (Ig) con respecto a dicha franja de tiempo anterior (TW-);

- comparar dicho valor de variación de corriente general (CH[n]) con un primer valor umbral (TH1);

- repetir las etapas anteriores durante un primer número (N1) de instantes de muestreo (n) incluidos en dicha franja de tiempo (TW+);

- comprobar si dicho valor de variación de corriente general (CH[n]) sobrepasa dicho primer valor umbral (TH1) durante dicho primer número predefinido (N1) de instantes de muestreo (n).

3. Un método, de acuerdo con una o más de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que dicha etapa d) comprende las siguientes subetapas:

para cada fase eléctrica,

- seleccionar un primer conjunto de datos (i^ke[n]) de los primeros valores de datos (ik(n)) adquiridos en instantes de muestreo posteriores a dicho instante de evento (n^evento);

- seleccionar un segundo conjunto de datos (i^kr[n]) de los primeros valores de datos de referencia que indican una condición contextual de dicha corriente de red (IG);

- procesar dichos primer y segundo conjuntos de datos (i^ke[n]), (i^kr[n]) de los valores de datos para calcular un tercer conjunto de datos (i^klimpio[n]) de dichos segundos valores de datos.

4. Un método, de acuerdo con la reivindicación 3, caracterizado por que dichos valores de datos de referencia (i^kr[n]) son primeros valores de datos (ik(n)) adquiridos en uno o más instantes de muestreo (n) que preceden a dicho instante de evento (n^evento).

5. Un método, de acuerdo con la reivindicación 4, caracterizado por que dichos valores de datos de referencia (i^kr[n]) son los primeros valores de datos (i^k-[n]) adquiridos en la última franja de tiempo (TW-) que precede a dicho instante de evento (n^evento).

6. Un método, de acuerdo con una o más de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que dicha etapa e) comprende las siguientes subetapas:

- procesar dichos segundos valores de datos (iklimpio[n]) calculados para cada fase eléctrica para calcular los terceros valores de datos (Ilimpio[n]) que indican la variación anómala (AIg) de dicha corriente de red (IG); - para cada carga eléctrica (L1, ..., Lm), seleccionar dichos segundos valores de datos de referencia (Im[n]) que indican una corriente prevista absorbida por dicha carga eléctrica durante un periodo de funcionamiento transitorio característico de dicha carga eléctrica;

- para cada carga eléctrica (L1, ..., Lm), procesar dichos terceros valores de datos (Ilimpio[n]) y dichos segundos valores de datos de referencia (Im[n]) para calcular un valor de error (Em[n]) que indica una diferencia entre la variación anómala (AIg) de dicha corriente de red (Ig) y la corriente prevista absorbida por dicha carga eléctrica durante dicho periodo de funcionamiento transitorio característico;

- seleccionar un valor mínimo de error (E*[n]) entre los valores de error (Em[n]) calculados para dichas cargas eléctricas (L1, ..., Lm);

- comparar dicho valor de error mínimo (E*[n]) con un segundo valor umbral (TH2);

- repetir las etapas anteriores durante un segundo número (N2) de instantes de muestreo (n) posteriores a dicho instante de evento (nevento);

- comprobar si dicho valor de error mínimo (E*[n]) sobrepasa dicho segundo valor umbral (TH2) durante dicho segundo número (N2) de instantes de muestreo.

7. Un método, de acuerdo con una o más de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que dichos segundos valores de datos de referencia (Im[n]) se calculan simulando el comportamiento de cada carga eléctrica (L1, ..., Lm) utilizando un modelo de tiempo discreto (Y()) que describe el funcionamiento de dicha carga eléctrica durante dicho periodo de funcionamiento transitorio característico.

8. Un método, de acuerdo con la reivindicación 7, caracterizado por que dicho modelo de tiempo discreto (Y()) se calcula realizando un procedimiento de modelado que comprende las siguientes etapas:

- activar una carga eléctrica (Lm) de dicho sector de red;

- desactivar las cargas eléctricas restantes de dicho sector de red;

- adquirir datos de detección que indiquen la tensión de funcionamiento y la corriente de dicha carga eléctrica durante dicho periodo de funcionamiento transitorio característico de dicha carga eléctrica;

- procesar dichos datos de detección para estimar uno o más parámetros eléctricos y/o mecánicos reales (pest) de dicha carga eléctrica que se utilizarán en dicho modelo de tiempo discreto (Y()).

9. Un método, de acuerdo con la reivindicación 8, caracterizado por que dichos parámetros eléctricos y mecánicos reales (pest) de dicha carga eléctrica (Lm) se estiman resolviendo un problema NLS basado en una o más limitaciones de instalación contempladas para dicha carga eléctrica.

10. Un método, de acuerdo con una o más de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que dichas cargas eléctricas (L1, ..., Lm) se forman por unas máquinas rotativas eléctricas o grupos de máquinas rotativas eléctricas, siendo el periodo de funcionamiento transitorio característico de dichas cargas eléctricas una fase de arranque de dichas máquinas rotativas eléctricas o grupos de máquinas rotativas eléctricas.

11. Un programa informático (350), que se almacena o puede almacenarse en un medio de almacenamiento, caracterizado por que comprende instrucciones de software para implementar un método (1), de acuerdo con una o más de las reivindicaciones anteriores.

12. Un dispositivo computarizado (300) caracterizado por que comprende recursos de procesamiento de datos configurados para ejecutar instrucciones de software para implementar un método (1), de acuerdo con una o más de las reivindicaciones 1 a 10.

13. Un dispositivo computarizado, de acuerdo con la reivindicación 12, caracterizado por que es un dispositivo electrónico de protección para una red de distribución de energía eléctrica.

14. Un dispositivo computarizado, de acuerdo con la reivindicación 12, caracterizado por que es un controlador para una red de distribución de energía eléctrica.