IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 26

Componente principal 3

1
0
-1
-2
2
0 -2
Com
-4 -6
pone
nte p
rincip -8
al 2

5
-5 0
1
l
-10
a
ip
c
-15
rin
nente p
Compo

gráfico 7. Un diagrama de dispersión de tres componentes principales de 20 variables de tensión registradas en las
redes irlandesas para el caso 2.

Potencia (GW)

2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

1

6

12

18
24
Plazo (h)

30

36

43

Intervalos de predicción
(Índices de cobertura de 10 a 90%)
Predicciones de punto
Observaciones

gráfico 8. Predicciones probabilísticas representadas por
un gráfico de abanico "río de sangre", con una intensidad
de color decreciente para el índice de mayor cobertura nominal de los intervalos de predicción, para toda la
generación de energía eólica de Dinamarca occidental,
con una resolución por hora de hasta cerca de dos días de
anticipación.

en este caso) pero no entre ellas de manera significativa.
sin embargo, para el evento del modo isla, es más probable
que la frecuencia en modo isla se desvíe significativamente
del resto de la frecuencia del sistema y, por lo tanto, no se
corresponda con la dirección del componente principal.
es decir, los datos del modo isla tienen su proyección en la
dirección perpendicular a t 1 (representados por el eje Q) y
se encuentra fuera del cuadro rojo. en comparación con el
gráfico tradicional de series de tiempo, la relación relativa de
múltiples eventos en comparación con las condiciones normales de operación es mucho más sencilla, como se ilustra
en el Gráfico 5.
una vez que se detecta un evento del modo isla en el sistema, el operador del sistema intentará averiguar su ubicación.
podemos llevar a cabo esta tarea mediante un simple diagrama de contribución para visualizar la contribución de las
26

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variables de frecuencia individuales a las estadísticas predefinidas del pca. si la contribución de una variable de frecuencia en particular a la estadística Q es grande, se puede identificar un sitio de modo isla. el Gráfico 6 ilustra la variable
5 (representando la pmu instalada en la isla orkney, donde
ocurrió el modo isla), que domina la contribución a la estadística Q en el minuto 9 cuando tuvo lugar desde las 15:03:30 a
las 15:12:30. ambos sistemas se sincronizaron a las 15:12:30.

Caso 2: Visualización de los datos posteriores
a la perturbación de la tensión desde múltiples
ubicaciones en la red irlandesa
ilustramos la trayectoria de la tensión posterior a la perturbación durante un evento de disparo del interconector de
exportación este - oeste de 500-mW en la red irlandesa
para evidenciar de mejor manera que el pca es una
poderosa herramienta de reducción de dimensiones para la
visualización.
tradicionalmente, el operador del sistema monitoreará
los rastros de la tensión desde diversas ubicaciones. sin
embargo, es difícil gestionar cientos de pmu con este enfoque tradicional. además, se desconoce la interacción entre
múltiples variables de tensión integradas en múltiples ubicaciones. al aplicar el pca en los datos de pmu obtenidos
de 20 ubicaciones en toda la red, hemos encontrado que tres
componentes principales son suficientes para monitorear
la tensión en toda la red. Los tres componentes principales
seleccionados son capaces de explicar el 98% de la variación de los datos durante la prueba. como se ilustra en el
diagrama de dispersión de los tres componentes principales
en el Gráfico 7, el estado estacionario original está representado por los puntos en amarillo; a medida que el evento
progresa, va de los puntos en negro a los rojos, a los azules
y finalmente se establece en un nuevo estado estacionario
representado por los puntos en verde. el rastro en espiral
indica el comportamiento oscilatorio durante esta prueba.
La visualización gráfica en el Gráfico 7 proporciona una
manera más rápida y fácil de interpretar la información, lo
que ayuda a reducir el tiempo de la toma de decisiones.

Visualización de las predicciones
probabilísticas
aunque es bien sabido que visualizar los datos al principio
del análisis de datos es un paso necesario, un paso igualmente importante es visualizar los resultados desde modelos
sofisticados. a continuación, presentaremos otro estudio de
caso que se centra en la visualización de los resultados de
las predicciones. utilizaremos las predicciones de energía
eólica como ejemplo, aunque la metodología se puede aplicar
de forma general a otras predicciones de energía, tales como
la previsión de la energía solar y la predicción de carga.
La incertidumbre siempre ha estado presente en torno a
la operación y la planificación de los sistemas de potencia.
por ejemplo, las incertidumbres de las decisiones operativas
y de los problemas de control se originan de contingencias
mayo/junio 2018



Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018

Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover1
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 4
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 5
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 6
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 7
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 8
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 9
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 10
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 11
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 12
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 13
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 14
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 15
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 16
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 17
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 18
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 19
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 20
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 21
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 22
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 23
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 24
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 25
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 26
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 27
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 28
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 29
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 30
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 31
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 32
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 33
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 34
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 35
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 36
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 37
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 38
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 39
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 40
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 41
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 42
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 43
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 44
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 46
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 48
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 49
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 51
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 52
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 55
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 58
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 121
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 122
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 123
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 124
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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