CAPÍTULO III. RESULTADOS DEL BALANCEO DE LOS CIRCUITOS DE
3.3 Análisis del circuito 69
3.3.1 Estimación de cargas y balanceo del circuito 69
En la figura 3.8 se muestra la estimación realizada para este circuito con un ajuste por corriente de fase. Puede verse que existe similitud entre los gráficos reales y los gráficos estimados, además se logra que las corrientes estimadas de fase tengan un comportamiento similar al de las corrientes reales durante gran parte del día.
Figura 3.8: Estimación realizada para el circuito 69. Fuente: Estimador.
Luego se procede a realizar varias corridas en programa de balanceo mediante el algoritmo genético NSGA-II. En este caso se decide variar solamente los ramales de una y dos fases y los transformadores monofásicos, se utiliza una población de 200 individuos, se realizan 200 generaciones y se permiten seis cambios como máximo.
Los resultados iniciales emitidos por el programa de balanceo, en sus condiciones iniciales, muestran que las pérdidas de energía de las líneas primarias en el origen del circuito alcanzan los 76 kWh/día y que el porcentaje de corriente de neutro con respecto a la corriente promedio de fase representa un 58 % aproximadamente. Al igual que el anterior circuito debido a su gran extensión se realiza el análisis en un nodo interno, para obtener un mejor resultado. Las variantes de balanceo que se obtienen se encuentran ordenadas por corriente de neutro, pérdidas de energía y número de reconexiones respectivamente.
En la figura 3.9 se muestran las variantes de balanceo obtenidas para este circuito y los resultados de la variante # 13.
Al analizar los resultados obtenidos para la variante seleccionada, se puede observar que el porciento de corriente de neutro debe experimentar una disminución de poco más del 50 %, las pérdidas de energía deben reducirse en 28 kWh/día y solo deben efectuarse cuatro cambios. En el Anexo VI se muestran los puntos del circuito donde deben efectuarse dichos cambios.
Figura 3.9: Variantes de balanceo para el circuito 69. Fuente: Balanceo.
Con la variante seleccionada el programa estima que las corrientes por las fases reciban un ajuste como el que se muestra en la figura 3.10. Apreciándose su balanceo y la reducción de la corriente de desbalance durante todo el día.
Figura 3.10: Corrientes estimadas antes y después del balanceo. Fuente: Balanceo.
En la figura anterior se muestra una estimación por parte del programa del comportamiento de las corrientes de fase y neutro antes y después de la reconexión. La mejoría en el comportamiento de las corrientes de fase y neutro, conlleva también a una reducción de las pérdidas de potencia y energía a lo largo del circuito de distribución primaria, lo cual resulta muy beneficioso.
La aplicación de estos cambios sobre la base de datos del Radial permite estimar la reducción que tendrán los porcientos de desbalances calculados por la norma NEMA, los de corriente por el neutro y las pérdidas del circuito. Los resultados obtenidos del análisis en dos estados de carga diferentes se muestran en las tablas 3.5 y 3.6. Si se observan estos resultados y se comparan con los estimados por el programa de balanceo, puede verse que la diferencia entre ambos es mínima, esto demuestra que el estudio realizado y los resultados obtenidos para este circuito son buenos.
Tabla 3.5 Efecto del balanceo en las corrientes. Fuente: Elaboración propia
Parámetros Estado de carga máxima Estado de carga mínima
Antes Después Antes Después
Ia (A) 96 90 36 33
Ic (A) 112 91 40 31
In(A) 54,53 6,39 23,66 2,90
%NEMA 25,27 3,97 23,53 11,76
%In 59,05 6,92 69,59 8,52
Tabla 3.6 Efecto del balanceo en las pérdidas. Fuente: Elaboración propia
Parámetros Antes Después
Pérdidas activas en líneas (kW) 9 5
Pérdidas reactivas en líneas (kVAr) 19 11
Pérdidas de energía activa en líneas (kW.h) 73 46
Pérdidas totales de potencia activa (kW) 45 42
% de pérdidas de potencia 2 2
Pérdidas totales de energía (kW.h) 732 705
% de pérdidas de energía 3 2
Ahorro total potencia activa (kW) 3
Ahorro total de energía (kW.h) 27
3.4 Conclusiones parciales
1. El programa de balanceo basado en el algoritmo NSGA-II ha tenido un comportamiento favorable en todas las corridas en cuanto a tiempo de ejecución y convergencia. 2. Las soluciones obtenidas en los diferentes circuitos permiten estimar un buen
comportamiento en cuanto a balance y pérdidas de los mismos cuando estas se logren aplicar.
CONCLUSIONES
A partir de los resultados obtenidos en el presente trabajo, puede llegarse a las siguientes conclusiones:
1. La principal causa del desequilibrio en las redes de distribución primaria es la existencia de cargas monofásicas de baja tensión dispuestas asimétricamente sobre el sistema trifásico y su variación en el tiempo.
2. La aparición de componentes de corriente de secuencia negativa y cero, consecuencia directa del desbalance, conlleva a pérdidas adicionales de potencia y energía, calentamiento adicional en máquinas eléctricas, limitándose su capacidad de carga nominal y a la propagación del desequilibrio a otros nodos de conexión de la red. 3. El método de optimización multiobjetivo empleado garantiza la obtención de múltiples
soluciones con un número reducido de reconexiones, que presentan reducciones significativas de pérdidas de energía y corriente de neutro, por tanto permite al ingeniero ejercer su criterio para escoger la variante más adecuada a las exigencias de dirección técnica de la Empresa Eléctrica.
4. La solución al problema del desbalance de las líneas de distribución primaria no solo depende de la utilización de un método computacional determinado, es necesario además tener una correcta caracterización de los datos del circuito y las cargas, y que se ajusten a las mediciones reales disponibles.
5.
Los resultados obtenidos desde el punto de vista teórico se pueden considerar satisfactorios pues se mejora el equilibrio entre las corrientes de fase y se reduce la corriente que circula por el conductor neutro, lo que permite estimar un buen comportamiento en cuanto a balance y pérdidas en los circuitos cuando los cambios propuestos se logren aplicar.RECOMENDACIONES
• Extender el estudio a otros circuitos de la red nacional en aras de poder balancear la mayor parte de los circuitos primarios, y de esta forma reducir al máximo las pérdidas y lograr un servicio más eficiente.
• Actualizar las bases de datos de los diferentes circuitos de distribución primaria con vistas a realizar este u otros tipos de estudios.
• Aplicar los cambios propuestos por el programa de balanceo para los circuitos de estudio.
• Realizar una evaluación previa de las variantes de balanceo en cuanto a posibilidades técnicas de ejecución y de esta forma evitar que una variante quede inconclusa. • Perfeccionar los métodos computacionales de estimación y ajuste de cargas en los
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] M. A. de Armas Teyra, J. R. G. Sarduy, P. R. V. Felipe, y C. P. Tello, «Análisis de sistema de potencia desbalanceado con el empleo de herramientas estadísticas, coeficientes complejos y redes neuronales artificiales; Statistical, Complex Factor and Neural Networks Analysis and Simulation of an Unbalance Power Systems», Ing. Energética, vol. 29, n.o 1, pp. 9–14, 2008.
[2] I. P. Abril, «Genetic algorithm for the load balance on primary distribution circuits», IEEE
Lat. América Trans., vol. 8, n.o 5, 2010.
[3] C. A. Correa, R. A. Bolaños, y A. G. Ruiz, «Balance de fases multiobjetivo en sistemas de distribución», Sci. Tech., vol. 1, n.o 37, 2007.
[4] I. Pérez Abril, R. Herrera Casanova, y O. Álvarez Fleites, «Balanceo de Fases en Circuitos de Distribución de Santa Clara», Ing. Energética, vol. 38, n.o 3, pp. 188-197,
2017.
[5] A. Augugliaro, L. Dusonchet, M. G. Ippolito, y E. R. Sanseverino, «Minimum losses reconfiguration of MV distribution networks through local control of tie-switches», IEEE
Trans. Power Deliv., vol. 18, n.o 3, pp. 762-771, 2003.
[6] H. Salazar, R. Gallego, y R. Romero, «Artificial neural networks and clustering techniques applied in the reconfiguration of distribution systems», IEEE Trans. Power Deliv., vol. 21, n.o 3, pp. 1735-1742, 2006.
[7] D. Das, «Reconfiguration of distribution system using fuzzy multi-objective approach», Int.
J. Electr. Power Energy Syst., vol. 28, n.o 5, pp. 331-338, 2006.
[8] J.-P. Chiou, C.-F. Chang, y C.-T. Su, «Variable scaling hybrid differential evolution for solving network reconfiguration of distribution systems», IEEE Trans. Power Syst., vol. 20, n.o 2, pp. 668-674, 2005.
[9] C.-T. Su, C.-F. Chang, y J.-P. Chiou, «Distribution network reconfiguration for loss reduction by ant colony search algorithm», Electr. Power Syst. Res., vol. 75, n.o 2-3, pp.
190-199, 2005.
[10] Z. Jinxiang, M.-Y. Chow, y Z. Chang, «Phase balancing using mixed integer linear programming», IEEE Trans. Power Syst. ISSN, pp. 0885-8950, 1998.
[11] J. Zhu, G. Bilbro, y M.-Y. Chow, «Phase balancing using simulated annealing», IEEE
Trans. Power Syst., vol. 14, n.o 4, pp. 1508-1513, 1999.
[12] A. Ruiz, J. C. Galviz, y R. Gallego, «Solution to the phase balancing problem and the primary feeders reconfiguration by three phase modeling using simulated annealing», Sci.
Tech., vol. 12, n.o 30, pp. 1-6, 2006.
[13] T.-H. Chen y J.-T. Cherng, «Optimal phase arrangement of distribution transformers connected to a primary feeder for system unbalance improvement and loss reduction using a genetic algorithm», en Proceedings of the 21st International Conference on Power
Industry Computer Applications. Connecting Utilities. PICA 99. To the Millennium and Beyond (Cat. No. 99CH36351), 1999, pp. 145-151.
[14] M. Dilek, R. P. Broadwater, J. C. Thompson, y R. Seqiun, «Simultaneous phase balancing at substations and switches with time-varying load patterns», IEEE Trans. Power Syst., vol. 16, n.o 4, pp. 922-928, 2001.
[15] C.-H. Lin, C.-S. Chen, H.-J. Chuang, y C.-Y. Ho, «Heuristic rule-based phase balancing of distribution systems by considering customer load patterns», IEEE Trans. Power Syst., vol. 20, n.o 2, pp. 709-716, 2005.
[16] C. H. Lin et al., «Optimal phase arrangement of distribution feeders using immune algorithm», en 2007 International Conference on Intelligent Systems Applications to
Power Systems, 2007, pp. 1-6.
[17] M.-Y. Huang, C.-S. Chen, C.-H. Lin, M.-S. Kang, H.-J. Chuang, y C.-W. Huang, «Three- phase balancing of distribution feeders using immune algorithm», IET Gener. Transm.
Distrib., vol. 2, n.o 3, pp. 383-392, 2008.
[18] C.-H. Lin, C.-S. Chen, H.-J. Chuang, M.-Y. Huang, y C.-W. Huang, «An expert system for three-phase balancing of distribution feeders», IEEE Trans. Power Syst., vol. 23, n.o 3,
pp. 1488-1496, 2008.
[19] A. Ukil, W. Siti, y J. Jordaan, «Feeder load balancing using neural network», en
International Symposium on Neural Networks, 2006, pp. 1311-1316.
[20] A. Ukil y W. Siti, «Feeder load balancing using fuzzy logic and combinatorial optimization- based implementation», Electr. Power Syst. Res., vol. 78, n.o 11, pp. 1922-1932, 2008.
[21] N. Gupta, A. Swarnkar, y K. R. Niazi, «A novel strategy for phase balancing in three-phase four-wire distribution systems», en 2011 IEEE Power and Energy Society General
Meeting, 2011, pp. 1-7.
[22] R. A. Hooshmand y S. Soltani, «Fuzzy optimal phase balancing of radial and meshed distribution networks using BF-PSO algorithm», IEEE Trans. Power Syst., vol. 27, n.o 1,
pp. 47-57, 2012.
[23] R. Hooshmand y S. H. Soltani, «Simultaneous optimization of phase balancing and reconfiguration in distribution networks using BF–NM algorithm», Int. J. Electr. Power
Energy Syst., vol. 41, n.o 1, pp. 76-86, 2012.
[24] C. G. Fei, «Solving load phase balancing problem in LV distribution networks by chaotic simulated annealing», en Advanced Materials Research, 2012, vol. 463, pp. 689-693. [25] M. Sathiskumar, L. Lakshminarasimman, y S. Thiruvenkadam, «A self adaptive hybrid
differential evolution algorithm for phase balancing of unbalanced distribution system»,
Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 42, n.o 1, pp. 91-97, 2012.
[26] G. Mahendran, M. Sathiskumar, S. Thiruvenkadam, y L. Lakshminarasimman, «Multi- objective unbalanced distribution network reconfiguration through hybrid heuristic algorithm», J. Electr. Eng. Technol., vol. 8, n.o 2, pp. 215-222, 2013.
[27] K. Wang, S. Skiena, y T. G. Robertazzi, «Phase balancing algorithms», Electr. Power
Syst. Res., vol. 96, pp. 218-224, 2013.
[28] N. Gupta, A. Swarnkar, y K. R. Niazi, «A novel method for simultaneous phase balancing and mitigation of neutral current harmonics in secondary distribution systems», Int. J.
Electr. Power Energy Syst., vol. 55, pp. 645-656, 2014.
[29] R. Peñate Herrera, «Balance de carga en circuitos de distribución primaria por algoritmo genético», Tesis, Universidad Central «Marta Abreu» de Las Villas. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Departamento de Electroenergética, 2007.
[30] S. R. Castaño, «Redes de distribución de energía», Univ. Nac. Colomb., 2004.
[31] R. C. V. Sanabria, «Análisis interactivo gráfico de sistemas eléctricos de distribución primaria», PhD Thesis, Pontificia Universidad Católica de Chile, 1993.
[32] S. D. F. Dotres, «Ajuste de las derivaciones de los transformadores», Dep. Energético
Fac. Ing. Univ. Oriente Santiago Cuba, 2004.
[33] J. Pansini Anthony, Electrical Distribution Engineering. The Fairmont Press, Inc, Lilburn, 2007.
[34] L. G. G. Sánchez, «Localización Óptima de Generación Distribuida en Sistemas de Distribución Trifásicos con Carga Variable en el Tiempo utilizando el Método de Monte Carlo», Mem. Univ. Barc., 2012.
[35] L. Stalin y C. Ipiales, «Análisis técnico económico en redes aéreas y redes subterráneas de distribución», Licenciatura, Quito, 2018.
[36] I. A. Cueva Román, Z. Collaguazo, y Luis Ángel, «Óptima ubicación de estaciones de transformación y topología en sistemas de distribución en baja tensión para la Empresa Eléctrica Regional Centrosur», Licenciatura, Quito, 2017.
[37] G. Hidalgo y D. Iván, «Metodología para la evaluación de viabilidad técnica-económica de proyectos de telemedición de energía eléctrica», Licenciatura, Quito, 2018.
[38] E. C. Quispe, U. A. de Occidente, y J. A. Palacios, «Análisis de las Definiciones de Desequilibrio de Tensión y su Influencia con los Efectos en la Operación de Motores Trifásicos de Inducción: La necesidad de una Nueva Definición», 2006.
[39] ANSI/NEMA, Motors and Generators, MG 1-2009. 2009.
[40] IEC, Electromagnetic compatibility (EMC) Testing and measurement techniques-Power
quality measurement methods, IEC 61000-4-30. 2008.
[41] IEEE Power Engineering Society, Standard test procedure for polyphase induction motors
and generators, IEEE 1159. 2009.
[42] CENELEC, Voltage characteristics of electricity supplied by public electricity networks, EN 50160. 2015.
[43] IEC, Stardard Environment–compatibility levels for low-frequency conducted disturbances
and signalling in public low-voltage power supply systems, IEC 61000-4-30. 2008.
[44] IEC, Compatibility levels for low-frequency conducted disturbances and signalling in
public low-voltage power supply systems, IEC 61000-2-2. 1990.
[45] ANSI, American National Standard for Electric Power Systems and Equipment— Voltage
Ratings (60 Hertz), C84.1. 2016.
[46] Oficina Nacional de Normalización, Tensiones Normalizadas, NC:365. 2011. [47] IEC, Voltages, IEC 60038. 2002.
[48] E. Chamorro Rodríguez, «Análisis del desequilibrio en redes de distribución de baja tensión», Universidad de Sevilla, Sevilla, 2015.
[49] G. Casaravilla y V. Echinope, «Desbalances. Estudio de alternativas para su estimación», vol. 30, 2010.
[51] M. H. Albadi, A. S. Al Hinai, A. H. Al-Badi, M. S. Al Riyami, S. M. Al Hinai, y R. S. Al Abri, «Unbalance in power systems: Case study», en 2015 IEEE International Conference on
Industrial Technology (ICIT), 2015, pp. 1407-1411.
[52] C.-Y. Lee, «Effects of unbalanced voltage on the operation performance of a three-phase induction motor», IEEE Trans. Energy Convers., vol. 14, n.o 2, pp. 202-208, 1999.
[53] I. Pérez Abril, «Optimización multiobjetivo del balance de fases en circuitos de distribución primaria», Ing. Energética, vol. 37, n.o 2, pp. 84-93, 2016.
[54] J. L. Galeas Cruz y P. J. D. Urrutia Pérez, «Elaboración de una metodología para la normalización de los estudios de calidad de la potencia eléctrica», Doctoral, Universidad de El Salvador, 2003.
[55] G. A. Schweickardt y G. Wiman, «Metaheurística FEPSO Multiobjetivo. Una aplicación para el análisis del balance de cargas en redes de distribución de baja tensión»,
Energética, n.o 41, pp. 33-48, 2008.
[56] EPRI, «Input performance of ASDs during supply voltage unbalance», PQTN Brief, n.o
28, 1996.
[57] J. L. Jassa y L. C. Fernández, «La representación de las cargas y el análisis de los circuitos de distribución», Ing. Energética, vol. 23, n.o 3, pp. 27-32, 2002.
[58] I. P. Abril, «Fundamentación Técnica del Programa de Balance de Fases», Univ. Cent.
“Marta Abreu” Las Villas St. Clara, 2016.
[59] I. P. Abril, «NSGA-II phase balancing of primary distribution circuits by the reconnection of their circuit laterals and distribution transformers», Electr. Power Syst. Res., vol. 109, pp. 1-7, 2014.
[60] I. P. Abril, «Fundamentación Técnica del Programa de Balance de Fases , Santa Clara,» Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, Cuba, may-2016.
[61] A. Seshadri, «NSGA-II source code available in http://www. mathworks. com/matlabcentral/fileexchange/10429-nsga-iia-multi-objective-optimization-
algorithm/content», NSGAII cited 23 Oct. 2012, 2012.
[62] I. P. Abril, «Fundamentación Técnica del Programa de Estimación de Cargas», Univ.