El proyecto busca predecir la estabilidad de sistemas eléctricos de potencia mediante técnicas de inteligencia artificial. La investigación cuenta con un fondo de la ANID Fondecyt Regular y la asesoría experta de Rodrigo Rozas (USM) y Claudia Raman (UChile).
Fue en 2020 cuando el profesor Ricardo Álvarez comenzó a investigar la temática a través de un proyecto Fondef IT de la Universidad de Chile. Como director alterno, participó en el desarrollo de un sistema de monitoreo en línea del comportamiento dinámico de la frecuencia de sistemas eléctricos de potencia durante contingencias. La herramienta desarrollada está en una fase pre-operacional en las dependencias del Coordinador Eléctrico Nacional.
“Esta investigación me motivó a presentar este proyecto, en este caso a un Fondecyt Regular, para incorporar otros tipos de estabilidad, además de la estabilidad de frecuencia. Normalmente, la estabilidad de los sistemas eléctricos de potencia se evalúa a través de simulaciones dinámicas en el domino del tiempo, para un conjunto con condiciones operacionales a priori críticas, desde el punto de vista de la estabilidad. Las simulaciones dinámicas en el dominio del tiempo resuelven el conjunto de ecuaciones algebraico-diferenciales que modelan la dinámica del sistema, las que en un sistema real como el chileno pueden ser del orden de los miles. A partir de los resultados, se puede determinar si el sistema permanece estable durante la contingencia y, en dicho caso, si el desempeño cumple con lo establecido en la Norma Técnica de Seguridad y Calidad de Servicio”, explica Ricardo, sobre la forma actual de determinación de la estabilidad.
Las simulaciones dinámicas en sistemas reales requieren muchos recursos computacionales. Solo para evaluar una condición de operación los programas se pueden demorar varios minutos. Es por ello que los estudios dinámicos se realizan para un conjunto limitado de condiciones operacionales y contingencias. Una alternativa a los estudios de estabilidad tradicionales, que está adquiriendo cada vez mayor relevancia, es el uso de técnicas de inteligencia artificial para predecir la estabilidad de los sistemas eléctricos.
A diferencia de los métodos tradicionales, las técnicas basadas en inteligencia artificial utilizan un conjunto de datos, denominados datos de entrenamiento, que contienen la dinámica del sistema durante contingencia para distintas condiciones operacionales, para capturar la relación no lineal entre la condición de operación del sistema y su desempeño dinámico. Una vez establecidas estas relaciones, se pueden evaluar otras condiciones operacionales con muy bajos recursos computacionales, de manera rápida y con muy buenos resultados en cuanto a precisión. A modo de ejemplo, evaluar el desempeño dinámico de un sistema de gran envergadura como el chileno con una técnica de inteligencia artificial toma menos de 10 milisegundos.
“Actualmente, para evaluar el desempeño dinámico del Sistema Eléctrico Nacional se utiliza un software llamado DIgSILENT. El Coordinador Eléctrico Nacional es el encargado de mantener una base de datos detallada del sistema en este software. Este modelo se utiliza para estudios de expansión, de seguridad de la red, entre otros. Sin embargo, evaluar solo una condición operacional se demora mucho. Por eso, la apuesta es entrenar un sistema inteligente que, en base a características estacionarias (operacionales sin contingencia) y cuasi estacionarias (integración de ecuaciones diferenciales pero simplificadas) permita evaluar de manera rápida el desempeño dinámico del sistema durante contingencia para mil, dos mil, o tres mil condiciones operacionales”, detalla Álvarez.
Etapas del proyecto
En los primeros seis meses del proyecto, el objetivo es definir qué índices de estabilidad van a utilizar para caracterizar el desempeño dinámico del sistema, desde el punto de vista de estabilidad, junto con una revisión del estado del arte. Luego, hasta marzo 2024, se trabajará en obtener condiciones operacionales, a priori riesgosas desde el punto de vista de estabilidad, y desarrollar un módulo que determine el valor del índice de estabilidad. De manera paralela, van a desarrollar el programa computacional para entrenar modelos de inteligencia artificial para predecir el desempeño dinámico del sistema del punto de vista de estabilidad; y la última etapa será de evaluación de desempeño de los modelos desarrollados.
La investigación dirigida por Ricardo Álvarez, titulada “Intelligent Systems for Stability Assessments in Large-Scale Real Power Systems Dominated by Converter interfaced Generators”, cuenta con un fondo de la ANID Fondecyt Regular. Al respecto, el profesor señala que “es sumamente importante contar con fondos públicos porque para este proyecto en particular, que es de investigación aplicada, se requiere de mucho esfuerzo humano y económico. Entonces, gracias al apoyo de ANID, podremos, en un periodo de tres años, realizar este importante proyecto de vanguardia donde participan profesores, estudiantes y expertos de la industria, en este caso del Coordinador Eléctrico Nacional”.