A. Antecedentes

El rendimiento de la red de potencia depende de cuatro componentes principales, las características de la línea, las características de la fuente, los condensadores de corrección del factor de potencia y, lo más importante, la carga ^[4]. Es por ello que la obtención y medición del evento presentado en la red de potencia incluyendo la carga, presenta particularidades que definen las firmas de consumo, dichas medidas incluyen: forma de onda de corriente en el dominio del tiempo, esta medida proporciona uno de los conjuntos de información más completos de la carga, ya que una alta resolución de la señal puede reflejar las características detalladas de un dispositivo, por otra parte, las potencias activa / reactiva (PQ) son las mediciones más utilizadas para conocer el comportamiento de una carga, por lo que se pueden agrupar de acuerdo al consumo de potencia, factor de potencia o según la distorsión armónica generada ^[7], otras medidas importantes son, forma de onda de admitancia instantánea, forma de onda de potencia, valores propios y forma de onda transitoria de conmutación ^[5]. Es preciso resaltar que las características se pueden definir respecto a los datos que se puedan obtener en la medición del voltaje, corriente y potencia de la red, ya que los patrones de carga fluctúan y dependen de diversos factores que cambian dinámicamente ^[6].

De acuerdo con lo planteado en la literatura, para identificar varios dispositivos con diferentes características eléctricas, es beneficioso y necesario clasificarlos, es decir, construir una base de datos que contenga las firmas de carga medidas individualmente y poder agruparlas por características similares. Después, para lograr la desagregación de la carga es necesario plantear componentes claves que trabajen juntos para, adquirir información, analizar, tomar decisiones e implementar un software que contenga la solución, es decir, dividir el procedimiento de identificación en partes ^[8], por ejemplo:

Adquisición de datos: captura y almacenamiento de información crucial relacionada con individuos o grupos de cargas. Por supuesto, muchos datos de campo pueden ser monitoreados y registrados. Sin embargo, las aplicaciones pueden dictar el tipo de datos necesarios y las decisiones que deben tomarse ^[8].

Base de Datos: La base de datos debe incluir una amplia variedad de muestras de cargas, pero no es práctico recopilar las firmas de carga de todas las cargas diferentes, ya que hay una cantidad enorme de ellas ^[8].

Análisis: los métodos de análisis, obtención de conocimientos útiles y sugerencias de alternativas para obtener mejores resultados. Debido a la naturaleza estocástica de las cargas para sistemas grandes, ciertos análisis pueden requerir recursos computacionales intensivos y modelos analíticos sofisticados para tomar una carga compuesta y dividirla en un conjunto de firmas de carga de dispositivos identificables ^[8]. Analíticamente, un método de mayor uso es la correlación de datos. Es la forma numérica en la que la estadística ha podido evaluar la relación de dos o más variables. La cuál, entrega un coeficiente de correlación que es un valor cuantitativo de la relación entre dichas variables y puede variar desde -1,00 hasta +1,00. La correlación de proporcionalidad directa o positiva se establece con los valores +1,00 y de proporcionalidad inversa o negativa, con -1,00. No existe relación entre las variables cuando el coeficiente es de 0,00 ^[9].

Interfaz: La presentación de datos de carga, resultados de análisis, alternativas de control ya sean gráficos o analíticos son una parte fundamental del sistema para mostrar los resultados obtenidos ^[8].

B. Desarrollo del Procedimiento Propuesto

Se propone un procedimiento que permite identificar un tipo de carga instalada en una red eléctrica trifásica de baja tensión, para lo cual se definen las características eléctricas del circuito en estudio, es decir, niveles de tensión, configuración de conexión del circuito, ésta puede ser en delta o estrella, es necesario la verificación del escenario dado que debe ser un ambiente controlado, es decir, deben estar conectadas sólo las cargas de estudio sin dar lugar a perturbaciones que pueden alterar los valores de las mediciones realizadas. Posteriormente, se determina si la conexión es monofásica con una línea y neutro o trifásica y neutro, para luego realizar la ubicación del dispositivo de adquisición de datos y obtener las señales de voltaje y corriente. De acuerdo con estudios en la literatura, se realizaron mediciones de un sistema trifásico en las dos conexiones, delta y estrella, obteniendo las formas de onda de voltaje y corriente para una sola fase, con una frecuencia de 60 Hz.

Es recomendable para el estudio tomar 12 ciclos de la señal y un tiempo de muestro de 20 µs cada 200 ms respecto a lo expuesto en ^[13], ^[16], ^[18]-[19]. Una vez extraídas las formas de onda de voltaje y corriente se calculan parámetros como: potencia activa, reactiva y aparente, factor de potencia, distorsión total armónica de corriente y voltaje, forma o distorsión de onda, valores rms tanto de corriente y voltaje, armónicos impares de la señal, y factor de cresta, dichos parámetros son analizados aplicando la correlación como se indican en la Tabla III, es recomendable calcular la varianza y desviación estándar, identificando el nivel de dispersión y la variabilidad de los parámetros, lo que permite identificar cuáles tienen mayor presencia en la señal con menos cambios en su valor, la Tabla III contiene las expresiones para calcular dichos métodos estadísticos. Con este análisis, se encontró que para realizar el cálculo de los parámetros de identificación se deben medir mínimo 10 muestras de cada carga según los convertidores usados se estudian en ^[21] para aplicar el procedimiento, debido a que los datos probabilistas deben tener muestras considerables para que los resultados sean confiables. Después, se calcula el promedio o media aritmética para determinar el peso de cada parámetro en la señal, es decir, cuánto equivale en valor porcentual los datos que definen la carga, como el valor de los parámetros varía de acuerdo a las características de la carga se obtienen diferentes pesos para dichos parámetros en las diferentes cargas conectadas, definiendo así el perfil de carga. Entonces, las cargas que se estudiaron son, motor rotor jaula de ardilla, circuitos RLC- RL-RC y trasformador, dichas cargas son conectadas como puede verse en la Fig. 1 y se explicara detalladamente cada una en el apartado C.

Finalmente, se calcula el error muestral con los parámetros de mayor representación para definir rangos de pertenencia de las cargas y otorgar una etiqueta o tag. La tabla III, presenta los parámetros a calcular con sus respectivas expresiones y en la Tabla IV se evidencian los pesos definitivos organizados de mayor a menor para cada parámetro en las cargas de estudio, estos pesos fueron calculados de acuerdo al promedio obtenido para cada uno, por ejemplo, los datos obtenidos de la toma de las 10 muestras para el motor tipo jaula de ardilla conectado a una red trifásica de baja tensión se indican en la tabla I.

Ahora bien, se promedian los valores de cada uno de los parámetros y se suman obteniendo así la media aritmética como se indica en la tabla II, que equivale a; Media = 7.9300 la cual representa el 100 % del peso total de esta carga.

Entonces como son 12 parámetros encontrados de acuerdo con su valor se definirá el peso de representación, en este caso el factor de potencia es igual a 0.6 entonces, sí 7.93 es el 100 % 0.6 sería X %, es decir, se divide el 0.6 entre el Valor de la Media y se multiplica por 100 % obteniendo el valor porcentual de cada parámetro, con la expresión (1) se puede encontrar el peso para cualquier parámetro.

Así:

De esta forma, se calcula el peso para cada parámetro obtenido y se otorga un valor completo para asignar el peso total, también los rangos obtenidos son indicados en la tabla V para las cargas en conexión delta, estos datos se obtienen de las 10 muestras medidas para cada parámetro y se calcula el valor máximo y mínimo que puede tomar cada uno caracterizando las cargas. Se debe tener en cuenta el error muestral y se calcula con la expresión (18) de la tabla III, para este procedimiento dicho valor equivale a 1% de error que presenta el dispositivo de medición, luego es sumado para límite superior y restado para el límite inferior del parámetro definiendo los límites de comparación, igualmente en la tabla VI se observan las etiquetas de identificación asignadas para las diferentes cargas y por último, en la tabla VII se indica la plantilla que se elaboró para la identificación del motor jaula de ardilla conectado en configuración delta.

Por último, se realiza una validación realizando la obtención de las formas de onda de voltaje y corriente, verificando si la asignación de los pesos y etiquetas son adecuadas para la identificación de la carga o por el contrario, al realizar cambios provocados por desbalances en el circuito, la identificación no es posible, comprobando la sensibilidad del procedimiento. La Fig. 2 muestra el desarrollo del procedimiento desarrollado de forma general guiando paso a paso la aplicación del procedimiento.

C. Resultados y Validación del Procedimiento Propuesto

El sistema de adquisición de datos consta principalmente del sensor Cassy 2 (524 - 013) conectado por cable USB a un ordenador personal con su respectivo software Cassy lab 2 (Fig. 3) que permite guardar los datos en un archivo .txt en la computadora, para fines de cálculo y tratamiento de señales.

Las muestras tomadas en la entrada analógica de voltaje están limitadas a los siguientes datos técnicos:

Para la aplicación del método se tomaron en total 7 cargas de la planta lab_volt EMS 8341-2, con conexión en configuración delta o estrella, mencionadas en la tabla VIII.

Aplicando el procedimiento propuesto al motor rotor jaula de ardilla en delta, se tiene como esquema de conexión el indicado en la Fig. 4, además de las curvas de corriente y voltaje obtenidas mostradas en la Fig.5, donde la curva más oscura pertenece a la corriente, que para este caso tiene un valor RMS de 1.14 A y la curva más clara pertenece al voltaje, con su respectivo valor RMS de 110.3 V, también se resalta la importancia de obtener las señales en un ambiente controlado para obtener resultados más reales y eficaces.

Las funciones utilizadas para el tratamiento de las señales con el fin de facilitar la obtención de algunos de los parámetros en el entorno Matlab se indican en la tabla IX, donde se utiliza la función load para cargar los 10.000 datos dados por el sensor, la función thd toma la señal y arroja resultados en dB de los armónicos presentes, es por esto que se utiliza la función db2mag para determinar el valor en magnitud, la función rms, para facilitar el cálculo del valor eficaz de las curvas, la función findpeaks que calcula los máximos picos de la señal cada 0,016 s que equivalen a 60 Hz, y por último la función xlswrite encargada de guardar los datos en un archivo EXCEL para su tratamiento, ahora bien, se analizaron las curvas de corriente y voltaje correspondientes al motor jaula de ardilla y los parámetros que se obtuvieron al aplicar las ecuaciones de la tabla I se indican en la tabla X.

El siguiente paso es identificar la carga, estableciendo los parámetros que se encuentran dentro de los rangos (tabla XI), definidos para el motor jaula de ardilla en específico, esto se hace por medio de un código de identificación, en la Fig. 6 la línea punteada con el marcador en forma de rombo indica el límite inferior (LIC), la línea punteada con marcador en forma de triángulo pertenece al límite superior (LSC) y la línea solida con marcador en forma de cuadrado indica el valor de los parámetros correspondientes al motor rotor jaula de ardilla (VALOR), se puede observar que efectivamente la línea correspondiente al valor de los parámetros está dentro de los rangos definidos para esta carga, según este comportamiento se puede observar que efectivamente la carga conectada es un motor jaula de ardilla.

Se desarrolló el mismo procedimiento para las cargas mencionadas en la tabla V, Circuito RLC, Circuito RL, Circuito RC, transformador 120 V / 120V, transformador elevador 120 V / 180 V, transformador reductor 120 V / 60 V, los resultados de estas pruebas fueron satisfactorios, ya que se comprobó que efectivamente el procedimiento propuesto es el indicado para la identificación de las cargas, a continuación como ejemplo, se indica gráficamente los resultados obtenidos para un Circuito RLC (Fig. 7), donde la línea punteada con el marcador en forma de rombo indica el límite inferior (LIC), la línea punteada con marcador en forma de triángulo pertenece al límite superior (LSC) y la línea solida con marcador en forma de cuadrado indica el valor de los parámetros correspondientes al circuito RLC en delta (VALOR), gráficamente se puede observar que uno de los valores esta fuera de los rangos (ARM_5_V), esto pudo ser ocasionado por algún cambio en la red trifásica a la hora de tomar las curvas, paro esto no influye a la hora de identificar la carga.

Por último, para el proceso de validación, se toma como caso de estudio el motor jaula de ardilla con una carga conectada, dicha carga será un electrodinamómetro con las características presentadas en la tabla XII.

Para este caso en particular, se le aplicó al electro-dinamómetro un voltaje DC de 24 V, esto ejerce un par motor de 1.2 LBR - PLG, las curvas características de voltaje y corriente para el motor jaula de ardilla con carga se muestran en la Fig. 8, donde la curva más clara pertenece a la corriente, que para este caso tiene un valor RMS de 1.20 A y la curva más oscura pertenece al voltaje, con su respectivo valor RMS de 109.9 V, además se indican los parámetros obtenidos al analizar las curvas correspondientes en la tabla XIII.

Varios de los parámetros de la tabla XIII no se encuentran entre los rangos definidos para un motor rotor jaula de ardilla con conexión delta indicados en la tabla XI, esto también se puede observar gráficamente, como se indica en la Fig. 9.

Es por lo que como se indica en la tabla XIV se definen nuevos rangos específicos para esta nueva carga, agregado a los nuevos parámetros el error muestral definido anteriormente para un motor jaula de ardilla.

A continuación, se muestra el resultado de las curvas características de corriente y voltaje de un motor jaula de ardilla con carga Fig. 10, donde la curva más clara pertenece a la corriente, que para este caso tiene un valor RMS de 1.20 A y la curva más oscura pertenece al voltaje, con su respectivo valor RMS de 110.2 V, tomado en otro momento, es así, como se obtienen de nuevo los parámetros indicados en la tabla XV

Como se observa gráficamente en la Fig. 11, los valores de los parámetros están dentro de los rangos definidos, para el motor jaula de ardilla con carga.

Es así como se define una nueva plantilla que corresponde a un motor jaula de ardilla con carga, como se indica en la tabla XVI.