UN ENFOQUE COMPLEJO DE SEPARACIÓN CIEGA DE FUENTES PARA ESTIMAR MODES DE OSCILACIÓN ELECTROMECANICOS Y MODOS SHAPES A PARTIR DE MEDICIONES AMBIENTE DE ÁREA AMPLIA

Resumen

Sistemas de medición de área amplia combinado con técnicas espacio-temporal permiten mejorar la identificación de los modos de oscilación electromecánicos y modos shapes en un gran sistema eléctrico de potencia bajo condiciones ambiente. Sin embargo, las tendencias, el comportamiento no estacionario y el ruido en las mediciones son importantes retos para llevar a cabo la identificación y visualización de los modos oscilatorios y modos shapes. Por tales razones, una metodología que combina la transformada de Hilbert con el algoritmo de identificación ciega de segundo orden se propone en este artículo. El objetivo principal de la transformada de Hilbert es transformar los datos medidos en datos complejos para estimar señales fuente complejas y una matriz de mezclado compleja mediante el uso del algoritmo de identificación ciega de segundo orden. A partir de la información anterior, un conjunto de características dinámicas espacio-temporal son propuestas y obtenidas para caracterizar el comportamiento dinámico del sistema. Finalmente, datos ambiente son obtenidos a partir de un modelo de estabilidad transitoria del sistema eléctrico de Nueva York y Nueva Inglaterra para demostrar la eficacia del metodología propuesta.