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Una de las principales aplicaciones de las PMU es la estimación del estado del sistema de energía. La estimación de estado es el proceso de estimación de las variables desconocidas de un sistema de potencia, como los voltajes de bus y los flujos de derivación, en función de las mediciones disponibles. La estimación del estado es esencial para la operación y planificación del sistema de energía, ya que proporciona información para el flujo de carga, el análisis de contingencia, el flujo de energía óptimo y la evaluación de la seguridad. Las PMU pueden mejorar la precisión y la fiabilidad de la estimación del estado, ya que pueden proporcionar mediciones de fasores sincronizadas desde diferentes ubicaciones, lo que puede reducir los errores de medición y la necesidad de redundancia. Las PMU también pueden permitir la estimación dinámica del estado, que puede rastrear los cambios rápidos en los estados del sistema de energía debido a perturbaciones o eventos transitorios.
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As a power quality expert, PMUs (Phasor Measurement Units) are invaluable for real-time power quality assessment. They provide high-resolution data on voltage, current, frequency, and phase angles, enabling precise disturbance detection, including voltage sags, swells, harmonics, and transients. PMUs' GPS-based synchronization allows for accurate comparison across grid locations, enhancing disturbance analysis. This data, when integrated with AI algorithms like dilated CNNs and reinforcement learning (SARSA with ANN), enables accurate classification and prediction of complex, combined disturbances, improving grid reliability and response.
Otra aplicación importante de las PMU es la medición y el control de áreas amplias. La medición y el control de área amplia es el concepto de utilizar datos de PMU para monitorear y controlar el sistema de energía en una gran área geográfica, que puede abarcar múltiples regiones o interconexiones. La medición y el control de área amplia pueden mejorar el conocimiento de la situación y la estabilidad del sistema de energía, ya que puede detectar y responder a perturbaciones, oscilaciones, problemas de voltaje y desviaciones de frecuencia. Las PMU pueden proporcionar datos en tiempo real y de alta resolución para la medición y el control de áreas amplias, lo que puede permitir acciones más rápidas y coordinadas. Algunos ejemplos de aplicaciones de medición y control de área amplia son el control de amortiguación de área amplia, el control de voltaje de área amplia, la protección de área amplia y el control de emergencia de área amplia.
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Phasor Measurement Units (PMUs) are essential to Wide Area Monitoring, Protection, and Control (WAMPAC) systems, providing time-synchronized, real-time data from across large power networks. They enhance grid visibility, allowing operators to monitor voltage, current, and frequency over wide areas, and improve protection by enabling fault detection and isolation by special protection schemes (SPS) to prevent cascading failures. PMUs also support stability control by detecting oscillations and frequency deviations, prompting corrective actions like load shedding or generator adjustments. Additionally, PMUs enable wide-area automated control schemes, such as voltage and frequency regulation, ensuring reliable and stable grid operations.
Una tercera aplicación de las PMU es el modelado y la simulación de sistemas de potencia. El modelado y simulación de sistemas de energía es el proceso de crear y probar modelos matemáticos que representan el comportamiento físico y las características de los componentes y redes del sistema de energía. El modelado y la simulación de sistemas de potencia son útiles para el diseño, el análisis, la optimización y la verificación de sistemas de potencia. Las PMU pueden proporcionar datos valiosos para el modelado y la simulación del sistema de potencia, ya que pueden ayudar a identificar y validar los parámetros y modelos de los elementos del sistema de potencia, como generadores, transformadores, cargas y líneas. Las PMU también pueden ayudar a evaluar el rendimiento y el impacto de diferentes estrategias de control, como los convertidores electrónicos de potencia, los dispositivos FACTS y las fuentes de energía renovables.
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4Comunicación y almacenamiento de datos
Una limitación de las PMU es el desafío de la comunicación y el almacenamiento de datos. Las PMU generan una gran cantidad de datos, ya que normalmente muestrean las mediciones de fasores a una velocidad alta, como 30 o 60 muestras por segundo. Estos datos deben transmitirse, procesarse y almacenarse de manera confiable y segura, lo que requiere una infraestructura de comunicación y almacenamiento sólida y escalable. El desafío de la comunicación y el almacenamiento de datos puede plantear dificultades técnicas y económicas para la implementación y operación de las PMU, ya que puede aumentar la complejidad, el costo y el riesgo del sistema de gestión de datos. El desafío de la comunicación y el almacenamiento de datos también puede afectar la calidad y disponibilidad de los datos de la PMU, ya que puede introducir retrasos, pérdidas o errores en la transmisión o el almacenamiento de datos.
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With the majority of electric utilities implementing Advanced Metering Infrastructure, which on its own have data storage and privacy challenges, having to deal with PMU data on top of that can be a troublesome task.
Otra limitación de las PMU es el desafío del análisis y la visualización de datos. Las PMU producen un conjunto de datos rico y diverso, que contiene información sobre la magnitud del fasor, el ángulo de fase, la frecuencia, la tasa de cambio de frecuencia y el contenido armónico de las señales de voltaje y corriente. Este conjunto de datos puede ofrecer información sobre el comportamiento, la dinámica y los eventos del sistema de energía, pero también requiere métodos avanzados y eficientes para el análisis y la visualización de datos. El desafío del análisis y la visualización de datos puede obstaculizar el uso efectivo y oportuno de los datos de la PMU, ya que puede abrumar a los operadores humanos o a las aplicaciones de software con demasiados datos o demasiado complejos. El desafío del análisis y la visualización de datos también puede reducir la precisión y la relevancia de los datos de PMU, ya que puede implicar compensaciones entre la resolución, la agregación, el filtrado o la compresión de datos.
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6Seguridad y privacidad de los datos
Una última limitación de las PMU es el desafío de la seguridad y la privacidad de los datos. Las PMU recopilan y comparten datos confidenciales sobre el funcionamiento y el estado del sistema eléctrico, que pueden revelar información sobre la generación, transmisión, distribución y consumo de electricidad. Estos datos pueden ser valiosos para varias partes interesadas, como empresas de servicios públicos, reguladores, clientes o competidores, pero también pueden ser vulnerables a ciberataques, robos o usos indebidos. El desafío de la seguridad y la privacidad de los datos puede comprometer la integridad y confidencialidad de los datos de la PMU, ya que puede exponer los datos al acceso, la modificación o la divulgación no autorizados. El desafío de la seguridad y la privacidad de los datos también puede afectar la confianza y la cooperación entre los usuarios y proveedores de datos de la PMU, ya que puede plantear preocupaciones sobre la propiedad, el intercambio o la regulación de los datos.
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To my mind, It is crucial to consider the integration of PMUs with emerging technologies such as artificial intelligence and machine learning. These technologies can enhance the analysis and interpretation of PMU data, enabling predictive maintenance, anomaly detection, and more advanced grid management strategies. Additionally, standardizing PMU protocols and data formats across different regions and manufacturers can improve interoperability and facilitate broader adoption of PMU technology in power systems.