Comprobación DLMP’s

En este caso también se hizo uso del sistema de 4 nodos de IEEE para corroborar el cálculo de los precios nodales en cada fase del sistema. En la Tabla 5 se pueden ver los resultados obtenidos por cada uno de los métodos para los DLMP. Se puede ver que efectivamente los precios se encuentran bien calculados, ya que el error no pasa del 1% de diferencia.

Tabla 5 Comparación entre ambas metodologías para el cálculo de precios marginales.

𝜆_𝑖𝑝 (DLMP) [$/kWh]

Fase a Fase b Fase c

Jacob Diferen. % Error Jacob Diferen. % Error Jacob Diferen. % Error N1 100 100 0 100 100 0 100 100 0 N2 101,164 101,225 0,061 101,399 101,439 0,040 101,121 101,234 0,112 N3 105,349 105,449 0,095 105,314 105,246 0,065 105,143 105,193 0,047 N4 108,728 108,886 0,145 108,708 108,655 0,049 108,270 108,323 0,049

9 CONCLUSIONES

A lo largo del proyecto el objetivo principal a cumplir era el de visualizar los efectos generados sobre las perdidas por la inclusión de super cargadores de vehículos eléctricos en una red de distribución común. Para lograr dicho objetivo, se decidió tomar el camino de hacer un análisis técnico y económico de la situación, en donde se necesitaba del cálculo de los precios marginales localizados de distribución (DLMP) con el motivo de revisar dichos efectos. Este problema se podía solucionar por dos caminos: El primero, haciendo un algoritmo capaz de hacer un flujo de carga óptimo en base a la estructura de la red, sin embargo, esta herramienta nos indica los mejores precios que se pueden obtener para los precios de generación y la topología de la red disponible; a través de un OPF no es posible reconocer fácilmente lo que en realidad sucede en el momento, ya que no hace uso de los valores reales del estado del sistema. La segunda opción es el de calcular los coeficientes de pérdidas marginales (MLC), a través de los cuales es posible observar que tanto aporte a las pérdidas totales tiene cada nodo (y cada fase) del sistema. En este proyecto se decidió hacer uso de los MLC como herramienta para llegar a los precios marginales, lo cual se logró satisfactoriamente y entregó resultados importantes sobre el comportamiento de la red de distribución bajo la entrada de las nuevas cargas.

Uno de los grandes retos del proyecto fue el de realizar la construcción de la matriz Jacobiana, usada para el cálculo de los MLC, debido a que el conocimiento necesario para la formulación analítica de la misma es muy escaza. Incluso no se encontró la información para el caso trifásico, el cual es el que se manejó en el desarrollo de este proyecto; fue necesario entonces desarrollar la formulación de dicha matriz para el caso trifásico. Su

construcción también fue satisfactoria y quedó comprobado cómo se puede ver en el capítulo 8 del presente documento.

Habiendo logrado la construcción de la matriz, el cálculo de las sensibilidades de las pérdidas con respecto a las tensiones y los ángulos fue otro reto. Al igual que para la matriz Jacobiana, la formulación para el caso trifásico es escaza, por lo que dicha formulación fue realizada en este proyecto y usada para la programación del algoritmo. Esta parte del proyecto también fue satisfactoria, comprobada en el capítulo 8 del documento.

Con todos los requerimientos necesarios para el cálculo de los precios marginales, la obtención de los resultados se hizo a través de la herramienta OpenDSS para hacer la simulación horaria de las curvas de carga asignadas para cada nodo. Se pudo comprobar el comportamiento esperado de los precios en función de la distancia de los nodos con respecto al generador y del tiempo. También se encontraron los efectos que tiene el acople electromagnético que tienen las fases con carga sobre la fase libre, lo que se tradujo en un aumento en el precio de dicha fase. Se pudo comprobar también el efecto de los super cargadores con respecto a los cargadores estándar y a la red sin cargas de EV’s. La diferencia del uso de un super cargador puede causar que el comportamiento de un usuario con la información de dicha tarifa cambie drásticamente. Las pérdidas que genera este tipo de cargador hacen que sea necesario crear un sistema de conexión/desconexión del vehículo de la red responsivo a estos estímulos económicos, para controlar de alguna manera también la sobrecarga que se genera en las líneas del sistema. Es necesario aclarar que, antes de conocer el hecho de la ausencia de información, se tenía planeado hacer un sistema de control simple para hacer la conexión y desconexión de los vehículos eléctricos como trabajo adicional; no obstante, esta parte queda para trabajos futuros.

A través de este trabajo es posible implementar el cálculo de los precios marginales en los sistemas de distribución, con lo cual es posible empezar el cambio de la tarificación que se hace actualmente. En un futuro, cuando se realice la implementación de los medidores inteligentes en cada punto de la red, esta información puede ser útil para cada uno de los clientes y de este modo generar un mayor control sobre la red.

10 AGRADECIMIENTOS

En primer lugar expreso un agradecimiento profundo a mis padres Wilson Forero Gordillo y Stella Mulett Herazo, hermana (Jhoana Forero Mulett) y familia en general por siempre hacer creer en mí y nunca desfallecer, inclusive en los momentos de mayor desesperación. Agradezco también a mi asesor Paulo Manuel de Oliveira ya que, sin sus conocimientos y paciencia para la explicación aun cuando la información era limitada, la culminación del proyecto no hubiera sido alcanzada.

Es necesario resaltar el apoyo incondicional de mis compañeros de carrera y sobre todo amigos incondicionales, con quienes logré solucionar muchos de los problemas a través del

desarrollo de este proyecto, además de los momentos de esparcimiento compartidos en donde se logro reestablecer la moral necesaria para la conclusión de este.

Muchas gracias a todos aquellos mencionados, sin ninguna de estas personas el proyecto y mi carrera como próximo ingeniero eléctrico nunca hubiera tomado vuelo.

11 REFERENCIAS

[1] D. Villareal, «El fin del motor de combustión interna se acerca: Reino Unido prohibirá el diésel (y la gasolina) en 2040,» Diario Motor, 26 Julio 2017. [En línea]. Available: https://www.diariomotor.com/noticia/reino-unido-prohibira-motor-combustion- interna-2040/. [Último acceso: 1 Diciembre 2017].

[2] Redacción Economía, «Proyectan la entrada de 400.000 vehículos eléctricos para 2030,» El Espectador, 19 Septiembre 2017. [En línea]. Available: Proyectan la entrada de 400.000 vehículos eléctricos para 2030. [Último acceso: 1 Diciembre 2017].

[3] J. Arrillaga y C. Arnold, Computer Analysis of Power Systems, Chichester: Wiley, 1990. [4] J. Mutale, G. Strbac, S. Curcic y N. Jenkins, «Allocation of Losses in distribution systems with embedded generation,» IEE Proc-Gener. Transm. Distrib, vol. 147, nº 1, pp. 7-14, 2000.

[5] G. Daniela, «Estimación y Análisis de Precios Marginales Localizados por Nodo y Fase en Sistemas de Distribución,» Universidad Simón Bolivar, Caracas, 2017.

[6] L. J. Pecas y F. J. Soares, «Integration of Electric Vehicles in the Electric Power System,»

Procedings of the IEEE, vol. 99, nº 1, pp. 168-183, 2011.

[7] F. Malik y M. Lehtonen, «Analysis of Power Network Loading due to Fast Charging of Electric Vehicles on Highways,» 31 Agosto 2016. [En línea]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/7724097/. [Último acceso: 1 Diciembre 2017]. [8] S. Zambrano, «Modeling and Impacts of Plugin Electric Vehicles in Residential

Distribution Systems with Coordinated Charging Schemes,» 14 Agosto 2015. [En línea]. Available:

https://biblioteca.uniandes.edu.co/visor_de_tesis/web/?SessionID=L1Rlc2lzXzIwMTU yMDEvNzYzNy5wZGY%3D. . [Último acceso: 5 Diciembre 2017].

[9] Y. Wang y D. Infield, «Optimal Demand Side Response to Real Time Price Signal Using Electric Vehicles,» 18 Octubre 2015. [En línea]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/7446482/. [Último acceso: 30 Noviembre 2017]. [1

0]

IEEE PES AMPS DSAS Test Feeder Working Group, «Test Feeder Cases,» 1991. [En línea]. Available: http://sites.ieee.org/pes-testfeeders/resources/. [Último acceso: 22 Mayo 2018].

[1 1]

W. H. Kersting, «A Three-Phase Unbalanced Line Model with Grounded Neutrals through a Resistance,» 12 Agosto 2008. [En línea]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/4596760/. [Último acceso: 22 Mayo 2018].

[1 2]

NorthWestern Energy, «Residential Customer Profile,» NorthWestern Energy, 2016. [En línea]. Available: http://www.northwesternenergy.com/for-suppliers/customer- load-profiles/residential-customer-profile. [Último acceso: 15 Mayo 2018].

[1 3]

Autoblog, «2015 Nissan LEAF,» Autoblog, 2015. [En línea]. Available: https://www.autoblog.com/buy/2015-Nissan-LEAF/. [Último acceso: 15 Mayo 2018].

12 APENDICES

12.1 Resumen ejecutivo

Modelamiento y Análisis de la Carga Rápida de Vehículos

Eléctricos en Redes de Distribución Residenciales

Desarrollado por:

Wilson Andrés Forero Mulett

Asesor:

Paulo Manuel de Oliveira de Jesús, PhD

Objetivo general

En este proyecto de grado se busca encontrar y analizar los efectos que tiene la carga de vehículos eléctricos enchufables (PEV) en lapsos de tiempo cortos, en donde se pueden generar cambios en la curva de demanda típica de un usuario residencial, debido a los picos de potencia generados por este tipo de cargado.

Para la realización del análisis de los efectos mencionados, el proyecto se centrará en el desarrollo de una metodología/algoritmo a través del cual se obtengan los precios nodales en la red de distribución, teniendo en cuenta el desbalance entre las fases.

Objetivos específicos

• Diseñar un algoritmo para el cálculo de los precios marginales localizados de distribución o precios nodales a través de la construcción de una matriz Jacobiana trifásica y el análisis de sensibilidad de las pérdidas con respecto a tensiones y ángulos. • Evaluar las pérdidas generadas sobre la red de distribución de prueba a través de los coeficientes de pérdidas marginales, basadas en los perfiles de demanda de una zona residencial común y otra con presencia de vehículos eléctricos.

• Revisar los efectos que tiene el incremento de las pérdidas en una red de distribución sobre los costos incrementales de la tarifa del usuario, en cada uno de los nodos del sistema y sus respectivas fases.

Desarrollo

Para el desarrollo de este proyecto y con el fin de revisar los efectos que conllevan el uso de super cargadores en las redes de distribución, se desarrolló un algoritmo capaz de encontrar los precios marginales por nodo y por fase del sistema, teniendo en cuenta tanto el precio de la energía a la entrada de la red como las pérdidas generadas a lo largo de la

misma. Como parámetros de entrada el algoritmo requiere la información correspondiente a la topología de la red en forma de la matriz 𝑌𝑏𝑢𝑠, además del estado de carga del sistema

(tensiones y ángulos) y las potencias inyectadas en el mismo. El algoritmo se encuentra desarrollado en la siguiente figura:

El algoritmo se puso a prueba en el sistema de 4 nodos de la IEEE, en donde se comprobó su correcto funcionamiento haciendo uso de la metodología de diferencias para el cálculo de los MLC y el flujo de carga Newton Raphson para la comprobación de la correcta construcción de la matriz Jacobiana. Con el algoritmo en funcionamiento, se usó el caso NEV de Kersting modificado y algunas curvas de carga, teniendo en cuenta el efecto de cargadores normales y super cargadores, para corroborar el efecto de los EV’s en el sistema.

Resultados

Para el caso NEV de Kersting se construyeron superficies que relacionan los precios marginales contra el tiempo y los nodos del sistema. En la primera figura se muestra el precio en función del tiempo para el nodo 15; en esta figura se puede observar Que el precio tiene un comportamiento proporcional al de la curva de carga asignada. Se observa que la fase b, aunque no tiene cargas asignadas, sufre del aumento de precio por las pérdidas generadas gracias al acople electromagnético con las otras dos fases.

En la siguiente figura se muestra el precio en función de los nodos y fases del sistema, para una hora pico y una hora valle. El comportamiento de las pérdidas era el esperado, ya que a medida que los nodos se alejan de la fuente, las pérdidas se hacen mayores y, por ende, los precios son mayores. Se corrobora el comportamiento de la fase b en función de la distancia.

A través de este trabajo es posible implementar el cálculo de los precios marginales en los sistemas de distribución, con lo cual es posible empezar el cambio de la tarificación que se hace actualmente. En un futuro, cuando se realice la implementación de los medidores inteligentes en cada punto de la red, esta información puede ser útil para cada uno de los clientes y de este modo generar un mayor control sobre la red.

12.2 Propuesta

1. Caracterización del problema

En la actualidad, la adopción de vehículos eléctricos sobre los tradicionales vehículos de combustión interna se está haciendo con una mayor frecuencia. En varios países europeos se han establecido normativas intentando eliminar por completo el uso de vehículos de combustión interna (ICE) buscando mejorar los problemas ambientales generados por estos [1]. En Colombia, aunque la penetración de la movilidad eléctrica no ha sido tan alta como la que se observa alrededor del mundo, se espera que para el año 2030 se presente la entrada de 400.000 vehículos al parque automotriz según una predicción realizada por la UPME [2], lo cual produce la necesidad de generar medidas para la mejor recepción de esta tecnología.

Figura 15 Cargador de vehículos eléctricos para uso en casa.

Es necesario resaltar que la tecnología actual de estos vehículos se encuentra fuertemente limitada por el almacenamiento de la energía y el tiempo de recarga de la misma, disminuyendo drásticamente la autonomía del vehículo eléctrico en comparación de los vehículos ICE, lo cual ha sido una causa de aversión por parte del público hacia su comercialización. Esto genera entonces la necesidad de mejorar las tecnologías existentes de almacenamiento de energía y, de la misma manera, buscar diferentes alternativas para realizar una carga del vehículo en tiempos considerablemente más reducidos.

La inclusión de dichos sistemas de carga rápida trae consigo una gran cantidad de retos a enfrentar, principalmente en la adecuación de la red eléctrica para la llegada de estos. Uno de los problemas importantes que deben ser estudiados es la implementación de super cargadores en las zonas residenciales, las cuales se traducen en un aumento en las pérdidas por picos elevados de corriente en el momento de la conexión.

En este proyecto de grado se propone realizar un estudio sobre un sistema estándar predeterminado de distribución, en el cual se analicen a través de las curvas de demanda típicas de un usuario y análisis probabilístico de los posibles entrecruzamientos de dichos patrones, las pérdidas obtenidas a causa de este tipo de carga y los efectos que tiene este sobre la tarifación a los usuarios. También se desea implementar una optimización simple sobre el patrón de carga del vehículo, tratando de generar el mejor precio para la recarga

de las baterías del vehículo y mejorar la estabilidad del sistema en base a la disponibilidad de capacidad que puede entregar.

2. Marco teórico

2.1. Antecedentes externos

Debido a que la movilidad eléctrica es una tecnología emergente, en el mundo existen diferentes acercamientos al problema de la integración de los vehículos como una nueva carga a las redes de distribución. En la referencia [6] se trabaja un marco conceptual bastante amplio sobre la integración de los EV’s a la red eléctrica. En este documento se presentan tanto las implicaciones técnicas sobre la red como las consecuencias económicas que presenta su implementación. Aunque en este documento no se presentan referencias acerca de la carga rápida de vehículos, se da un desarrollo extenso de la arquitectura de manejo de esta nueva carga, los impactos sobre la red cuando la carga se realiza sin control alguno y la diferencia generada con la utilización de una estrategia de control. Finalmente se observan algunas ventajas que puede traer consigo la inclusión de esta nueva carga a las redes de potencia.

A diferencia del documento anterior, en la referencia [7] se analizan la posibilidad de la introducción de cargadores de alta potencia en carreteras. La motivación detrás de este estudio es la baja autonomía que presentan los EV y los largos tiempos de carga que tienen que los dueños de los vehículos tienen que esperar, lo cual no siempre es tolerable. En el documento se analizan variables como la capacidad de los cargadores, el número de cargadores por estación, el orden de llegada de vehículos a la estación según el nivel de penetración de la tecnología, el estado de carga de las baterías y el tiempo de espera de carga. De esta manera el autor es capaz de estimar la capacidad necesaria en la red eléctrica para la instalación de estas estaciones. En las referencias se encuentran algunos documentos adicionales en donde ese detallan diferentes aspectos del problema y sus respectivas soluciones.

2.2. Antecedentes internos

En la Universidad de los Andes ya se ha trabajado el concepto de la inclusión de los vehículos eléctricos a la red eléctrica de distribución. Más específicamente, en una tesis para la obtención del grado de maestría se desarrolló una metodología de modelamiento para la infraestructura de carga de vehículos eléctricos enchufables en una red de distribución residencial [8]. Para la realización de dicho proyecto, el autor hizo uso de las curvas de demanda diarias de un usuario residencial común, el estudio de los patrones de conducción típicos, el nivel de penetración global de EV’s estimado por la EPRI y las características de cargado normal de estos vehículos. En base a estos parámetros implementó el modelo en la red de 13 nodos de la IEEE y realizo diferentes simulaciones variando el nivel de penetración de los vehículos en la red con el fin de visualizar el impacto que tiene sobre la potencia aparente total anual, la potencia diaria pico, promedio y el factor de potencia. En base a este estudio y como manera de solución a los picos de potencia causados, el autor propone un algoritmo de conexión y desconexión de los vehículos con el fin de minimizar

los impactos causado por la carga simultánea de estas nuevas cargas. En el documento se especifica que para el manejo de esta situación se han planteado metodologías como la solución de un problema de optimización centrado en minimizar las pérdidas de la red usando las ecuaciones de flujo de carga y sistemas reguladores (e.g. control VoltVar); o el uso de incentivos económicos hacia los usuarios tratando de que la conexión al sistema sea realizada en horas de demanda baja. Sin embargo, en este caso se trata de un esquema de conexión de los vehículos, teniendo como objetivo el manejo del voltaje dentro de un rango específico y la restricción de potencia máxima que se puede entregar. [8]

En la referencia [9] se trabaja la optimización de la carga de EV’s a través de la respuesta a las señales económicas generadas dentro de un marco de redes inteligentes, es decir, con el uso de medidores inteligentes. En este documento se analiza la posibilidad de asignar una demanda variable al vehículo dependiente de la tarifa en el momento de la carga. De esta manera se logra satisfacer al usuario al recibir una tarifa óptima en todo momento de la carga mientras la potencia en el sistema se mantiene controlada. En el análisis se consideran variables como la disponibilidad del vehículo, el estado de carga de la batería, el costo de degradación de la batería y las señales de precio generadas en un flujo de carga óptimo del sistema.

3. Caracterización del proyecto

3.1. Objetivo general

En este proyecto de grado se busca encontrar y analizar los efectos que tiene la carga de vehículos eléctricos enchufables (PEV) en lapsos de tiempo cortos, en donde se pueden