Algoritmos genéticos aplicado a análisis de resonancia subsíncrona utilizando el método de Barrido de Frecuencia

Abstract

Palabras Clave: Efecto Generador de Inducción (IGE), Interaccion de Torsional (TI), Amplificación de Torque (TA), Índice de Riesgo, Inteligencia Artificial (IA), Algoritmo Genético (AG), Resonancia Sub Síncrona, Grado de Compensación. Ya desde 1930 se menciona a la fecha la existencia del riesgo de Resonancia Sub Síncrona (RSS) por el tipo interacción torsional (TI), amplificación de torque (TA), efecto generador de inducción (IGE) y en la actualidad también se habla de la interacción de control subsíncrono (SSCI). En todos los sistemas eléctricos de potencias cada vez es más común realizar una revisión de este efecto el cual según las investigaciones provoca inestabilidad de tipo torsional y oscilatoria, afectando en gran medida a los grupos térmicos. El Perú no fue exento de este hecho y tuvo su primer caso el 2016. Esto tomo como relevancia diversos estudios y mitigaciones que se siguen aplicando. La lección aprendida del 2016 dio gran relevancia a una buena planificación en relación a este fenómeno y ha tomado gran relevancia en los estudios de planificación del sistema interconectado, tal es así que para años futuros en el área norte los grupos térmicos estarán exentos de este riesgo debido a que se implementarán Equipos Automáticos de Compensación (EACS). El estudio se enfoca básicamente en implementar una metodología mediante un script que utilice el barrido de frecuencia el cual teniendo la propiedad de detectar los fenómenos de interacción torsional e amplificación de torque permite elaborar herramienta eficaz que nos especifiquen un índice de riesgo que nos ayude a utilizar herramienta mediante heurísticas. Es conocido el potencial que tienen los métodos de la inteligencia artificial (IA) que en la actualidad tienen un gran auge y muchos investigadores se encuentran estudiando nuevas alternativas en el área. Hoy en día es común el empleo de sistemas que utilizan la IA para su funcionamiento cotidiano, entre ellos los equipos electrodomésticos como lavadoras, hornos de microondas, cámaras de video, e inclusive sistemas de transporte. Los algoritmos genéticos como parte de los métodos de inteligencia artificial son técnicas de programación que imitan a los procesos de selección, reproducción sexual y mutación que intervienen en la evolución biológica de las especies, como estrategia para resolver problemas de búsqueda y optimización, constituyendo una buena alternativa en la resolución de este tipo de problemas y demostrando el poder de los principios evolutivos. Considerando la importancia de la planificación del sistema de transmisión y las necesidades de compensación serie con cierto grado de compensación se puede utilizar un método que emule una optimización para buscar la mejor alternativa de compensación minimizando los riesgos de RSS y a la vez en sistemas como el peruano en donde no existen Equipos Automáticos de Compensación Serie (EACS), también se pueda optimizar las mitigaciones con el método del bypass.