Power & Energy Magazine - Spanish - July/August 2019 - 33

Subestación 1
K-PQMS

Alimentadores

Servidor
de PQM

LMAS

Datos en
tiempo real

Datos
de eventos

Protocolo
de PQM

TCP/IP

HMI
Resultados del del LMAS
modelado
de carga
TCP/IP
Mostrar condición del sistema
Mostrar resultados del LMAS

Subestación 2

Alimentadores

Servidor
de PQM

Datos de eventos
Datos de calidad energética
(Datos de interrupciones, caídas)
en tiempo real
(Tiempo, V, I, armónicos)
Aplicar algoritmo de modelado de carga
Interrupción
Caída

gráfico 3. El flujo de datos del LMAS de KEPCO. PQM: medidor de calidad energética.

Infraestructuras de medición avanzadas
KEPCO ha ampliado la infraestructura de medición en las
subestaciones para proporcionar una conciencia situacional
del estado de la red y las mediciones de datos. Estos detalles
informan las operaciones del sistema energético y permiten
el análisis preciso de los impactos del sistema debido a la
mayor adopción de FED. En la actualidad, KEPCO utiliza
PMU en diversas subestaciones de HV (p. ej., 765 y 345 kV)
para monitorear el estado del sistema. En subestaciones (p.
ej., de 345 y 154 kV) sin PMU, se utiliza un medidor de
calidad de energía para monitorear el sistema así como para
medir los datos. En las subestaciones de 22.9 kV, un sistema
de gestión de calidad energética (PQMS, por sus siglas en
inglés) monitorea el estado del sistema así como la calidad
energética. A partir de estas infraestructuras de medición
avanzadas (AMI, por sus siglas en inglés), modelos analíticos de generadores, líneas de transmisión y cargas, se han
elaborado datos que mejoran la precisión del análisis de los
sistemas energéticos.

Modelado de carga en línea

tral de KEPCO (K-PQMS). El K-PQMS crea una base de datos
que incluye tiempo, tensión, corriente, frecuencia, armónicos y
datos de parpadeo, y luego selecciona datos adecuados para el
modelado de carga basado en los criterios de decisión predefinidos. Se transfieren los datos seleccionados al servidor del
LMAS y se desarrollan los modelos de carga para las barras
correspondientes. Todo este proceso se completa de manera
automática y los resultados se muestran en la HMI del LMAS.
Con la ampliación de las subestaciones inteligentes así
como de las AMI para proporcionar datos de calidad sobre
los estados del sistema, se obtendrán datos de la red más precisos y de alta calidad. De este modo, se estableció un plan
para crear una infraestructura de modelado de carga en línea
integral basada en un LMAS para incluir lo siguiente:
✔ modelado de carga en línea impulsado por eventos y
basado en datos estimativos del estado del sistema de
gestión de energía y en datos de las subestaciones
✔ creación y análisis de la base de datos de modelo de
carga para desarrollar el modelo representativo por
temporada y tiempo
✔ una validación en tiempo real de los modelos representativos a través del monitoreo continuo en la subestación inteligente
✔ la validación y actualización continua de los modelos
de carga representativos a través del análisis de "big

Debido a que los datos de los sistemas energéticos de las subestaciones pueden validar los modelos de carga dinámica para
el análisis de estabilidad de los sistemas energéticos, se desarrolló un sistema de automatización de modelado de carga
(LMAS, por sus siglas en inglés).
El gráfico 3 ilustra los datos genetabla 3. Perspectivas para el crecimiento de ER en la República de Corea
(octavo plan de oferta y demanda de energía eléctrica, diciembre de 2017).
rales y el flujo de información del
LMAS. Cada vez que ocurre un
2017
2022
2026
2030
evento (p. ej., un fallo en la línea de
Capacidad de
11.3 (9.7 %)
23.3 (16.4 %) 38.8 (25.4 %)
58.5 (33.7 %)
transmisión) en el sistema energégeneración (GW)
tico, la infraestructura de medición
Cantidad de
34.4 (6.2 %)
58.3 (9.6 %)
89.5 (14.4 %)
125.8 (20 %)
de cada subestación lo mide para
generación (TWh)
que sea transferido al PQMS cenjulio/agosto 2019

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