calidad de la energía eléctrica

• Las variaciones en el voltaje pico o en el voltaje cuadrático medio (RMS) son importantes para los diferentes tipos de equipos.
• Cuando el voltaje RMS supera el voltaje nominal entre un 10 y un 80 % durante un período de 0,5 ciclos a 1 minuto, el fenómeno se denomina "sobretensión".
• Una "caída" (en inglés británico) o una "caída" (en inglés americano; ambos términos son equivalentes) es la situación opuesta: el voltaje RMS está por debajo del voltaje nominal entre un 10 y un 90 % durante un período de 0,5 ciclos a 1 minuto.
• Las variaciones aleatorias o repetitivas del voltaje RMS entre el 90 y el 110 % del valor nominal pueden producir un fenómeno conocido como " parpadeo " en los equipos de iluminación. El parpadeo consiste en cambios rápidos y visibles en el nivel de luz. La definición de las características de las fluctuaciones de voltaje que producen el molesto parpadeo de la luz ha sido objeto de investigación continua.
• Aumentos bruscos y muy breves de voltaje, llamados " picos ", "impulsos" o "sobretensiones", generalmente causados ​​por el encendido de grandes cargas inductivas o, más gravemente, por rayos .
• La "subtensión" se produce cuando la tensión nominal cae por debajo del 90 % durante más de 1 minuto. ^{[ 4 ]} El término "caída de tensión" describe adecuadamente las caídas de tensión que se producen entre la potencia máxima (luces brillantes) y un apagón (sin energía, sin luz). Se origina por la atenuación notable o significativa de las bombillas incandescentes normales durante fallos o sobrecargas del sistema, cuando no hay suficiente energía disponible para lograr la máxima luminosidad en la iluminación doméstica. Aunque este término es de uso común y no tiene una definición formal, se utiliza normalmente para describir una reducción en la tensión del sistema por parte de la compañía eléctrica o el operador del sistema para disminuir la demanda o aumentar los márgenes de operación del sistema.
• Se produce una " sobretensión " cuando la tensión nominal aumenta por encima del 110% durante más de 1 minuto. ^{[ 4 ]}

• Variaciones en la frecuencia .
• Impedancia de baja frecuencia distinta de cero (cuando una carga consume más potencia, la tensión disminuye).
• Impedancia de alta frecuencia distinta de cero (cuando una carga demanda una gran cantidad de corriente y luego deja de demandarla repentinamente, se producirá una caída o un pico en el voltaje debido a las inductancias en la línea de alimentación).
• Variaciones en la forma de la onda, que generalmente se describen como armónicos a frecuencias más bajas (normalmente inferiores a 3  kHz) y como distorsión de modo común o interarmónicos a frecuencias más altas.

• Idealmente, la oscilación de voltaje y corriente sigue la forma de una función seno o coseno; sin embargo, puede alterarse debido a imperfecciones en los generadores o las cargas.
• Por lo general, los generadores provocan distorsiones de voltaje y las cargas, distorsiones de corriente. Estas distorsiones se manifiestan como oscilaciones más rápidas que la frecuencia nominal y se denominan armónicos.
• La contribución relativa de los armónicos a la distorsión de la forma de onda ideal se denomina distorsión armónica total (THD).
• Un bajo contenido armónico en una forma de onda es ideal porque los armónicos pueden causar vibraciones, zumbidos, distorsiones en los equipos, pérdidas y sobrecalentamiento en los transformadores.

Cada uno de estos problemas de calidad de energía tiene una causa diferente. Algunos problemas son consecuencia de la infraestructura compartida. Por ejemplo, una falla en la red puede provocar una caída de tensión que afecte a algunos clientes; cuanto mayor sea la magnitud de la falla, mayor será el número de afectados. Un problema en la instalación de un cliente puede provocar una sobretensión que afecte a todos los demás clientes del mismo subsistema. Problemas como los armónicos surgen dentro de la propia instalación del cliente y pueden propagarse a la red y afectar a otros clientes. Los problemas de armónicos pueden solucionarse mediante una combinación de buenas prácticas de diseño y equipos de reducción de eficacia probada.

Los ingenieros utilizan muchos tipos de medidores, ^{[ 6 ]} que leen y muestran las formas de onda de la energía eléctrica y calculan los parámetros de dichas formas de onda. Miden, por ejemplo:

• Corriente y voltaje RMS
• relación de fase entre las formas de onda de una señal multifase
• factor de potencia
• frecuencia
• distorsión armónica total (THD)
• potencia activa (kW)
• potencia reactiva (kVAr)
• potencia aparente (kVA)
• energía activa (kWh)
• energía reactiva (kVArh)
• energía aparente ( kVAh )
• y muchos más

Para monitorear adecuadamente eventos imprevistos, Ribeiro et al. ^{[ 7 ]} explican que no basta con mostrar estos parámetros, sino que también se deben capturar datos de la forma de onda de voltaje en todo momento. Esto es impracticable debido a la gran cantidad de datos involucrados, lo que causa lo que se conoce como el “efecto botella”. Por ejemplo, con una frecuencia de muestreo de 32 muestras por ciclo, se recogen 1920 muestras por segundo. Para medidores trifásicos que miden tanto la forma de onda de voltaje como la de corriente, los datos son 6 a 8 veces mayores. Las soluciones más prácticas desarrolladas en los últimos años almacenan datos solo cuando ocurre un evento (por ejemplo, cuando se detectan altos niveles de armónicos en el sistema eléctrico ) o, alternativamente, almacenan el valor RMS de las señales eléctricas. ^{[ 8 ]} Sin embargo, estos datos no siempre son suficientes para determinar la naturaleza exacta de los problemas.

Nisenblat et al. ^{[ 9 ]} proponen un algoritmo de compresión de calidad de energía (similar a los métodos de compresión con pérdidas ) que permite a los medidores almacenar continuamente la forma de onda de una o más señales de potencia, independientemente de si se ha identificado o no un evento de interés. Este algoritmo, denominado PQZip, dota a un procesador de memoria suficiente para almacenar la forma de onda, en condiciones normales de potencia, durante un largo periodo de tiempo, de al menos un mes, dos meses o incluso un año. La compresión se realiza en tiempo real, a medida que se adquieren las señales; calcula una decisión de compresión antes de recibir todos los datos comprimidos. Por ejemplo, si un parámetro permanece constante y otros fluctúan, la decisión de compresión conserva solo lo relevante de los datos constantes y conserva todos los datos de fluctuación. A continuación, descompone la forma de onda de la señal de potencia en numerosos componentes, en diferentes periodos de la forma de onda. Concluye el proceso comprimiendo los valores de al menos algunos de estos componentes en diferentes periodos, por separado. Este algoritmo de compresión en tiempo real, que se ejecuta independientemente del muestreo, evita la pérdida de datos y tiene una relación de compresión típica de 1000:1.

Una función típica de un analizador de potencia es la generación de un archivo de datos agregados en un intervalo determinado. Generalmente se utiliza un intervalo de 10 minutos o 1 minuto, según lo especificado por las normas IEC/IEEE PQ. Durante el funcionamiento de dicho instrumento, se generan archivos de gran tamaño. Como demostraron Kraus et al. ^{[ 10 ]} , la relación de compresión en estos archivos mediante el algoritmo de cadena de Markov Lempel-Ziv , bzip u otros algoritmos de compresión sin pérdidas similares puede ser significativa. Al utilizar la predicción y el modelado de las series temporales almacenadas en el archivo de calidad de energía real, la eficiencia de la compresión posterior al procesamiento suele mejorarse aún más. Esta combinación de técnicas sencillas implica ahorros tanto en el almacenamiento como en la adquisición de datos.