Estudio del Impacto de la Generación Distribuida en Sistemas de Prueba IEEE

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(1)ESTUDIO DEL IMPACTO DE LA GENERACIÓN DISTRIBUIDA EN SISTEMAS DE PRUEBA IEEE.. LUIS FELIPE GAITÁN CUBIDES JUAN DAVID GOMEZ ARIZA. UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA BOGOTÁ D.C., COLOMBIA 2017 1.

(2) ESTUDIO DEL IMPACTO DE LA GENERACIÓN DISTRIBUIDA EN SISTEMAS DE PRUEBA IEEE.. LUIS FELIPE GAITÁN CUBIDES JUAN DAVID GOMEZ ARIZA. PROYECTO DE GRADO PARA OPTAR POR EL TÍTULO DE INGENIERO ELÉCTRICO. DIRECTOR: PhD. EDWIN RIVAS TRUJILLO Líder Grupo de Investigación en Compatibilidad Electromagnética GCEM-UD. UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA BOGOTÁ D.C., COLOMBIA 2017 2.

(3) Nota de aprobación. JURADO. BOGOTÁ D.C, mayo de 2017. 3.

(4) Agradecimientos A la Universidad Distrital Francisco José de Caldas por ser la institución que nos formó como profesionales y aporto a nuestro crecimiento personal. Al Ingeniero Edwin Rivas Trujillo por su tiempo y colaboración en esta investigación y en las demás actividades en que nos colaboró. Al Ingeniero Carlos Andrés Velásquez Jiménez, por su colaboración en el transcurso de la investigación. A la empresa Ingeniería Especializada S.A., empresa que nos facilitó continuar con este trabajo de investigación mientras laburábamos con ellos. A todos nuestros compañeros y amigos, que han sido parte de nuestro paso por la Universidad.. 4.

(5) Resumen La necesidad de un sistema eléctrico más flexible, la implementación de estrategias de uso racional de la energía y cambios en las políticas energéticas han aportado a la aparición de sistemas de generación distribuida. Este nuevo paradigma de generación de electricidad proyecta una serie de cambios en las estrategias de planeación y operación de las redes eléctricas el mundo. Al presentarse cambios en los elementos constitutivos del sistema, es necesario analizar las consecuencias económicas y técnicas que se derivan por la inclusión de los mismos, por tal motivo se realizan estudios de flujo de carga y optimización de los sistemas IEEE de 14 y 30 nodos antes y después de la inclusión de la generación distribuida. En primera instancia se analiza el comportamiento de los valores de costo de generación de electricidad en los sistemas IEEE de 14 y 30 nodos, modificados con presencia de generación distribuida (GD), para ello se implementan en MATLAB la optimización del despacho económico a través de enjambre de partículas. La premisa de la optimización del despacho económico es que las fuentes de generación distribuida entreguen el total de su generación disponible, en el pico más alto de la curva de demanda energética. Posteriormente, se implementan los valores de potencia obtenidos para los sistemas IEEE de 14 y 30 nodos, en una simulación en DIgSILENT® Powerfactory Versión 14.1, con el objetivo de analizar perfiles de tensión, potencia activa, potencia reactiva y pérdidas en transformadores y líneas de distribución en tres escenarios (convencional, alternativa y GD). Para validar la optimización por enjambre de partículas (PSO) se realizó la comparación con los resultados obtenidos por nueve métodos diferentes, GA (Genetic Algorithm), MGA (Micro Genetic Algorithm), GA-MGA (Genetic Algorithm - Micro Genetic Algorithm), Tabu, GAF OPF (Genetic Algorithm Framework Optimal Power Flow), GA OPF (Genetic Algorithm Optimal Power Flow), RGA (Refined Genetic Algorithm), EP (Evolutionary programming), GA fuzzy (Genetic Algorithm fuzzy), para el sistema convencional IEEE de 30 nodos, identificando que el mayor valor obtenido por uno de estos métodos fue 804 $/h y el menor fue 800,48 $/h, frente al valor obtenido por PSO, el cual fue de 798.34 $/h. Con esto se comprueba que hay una reducción en el valor obtenido para el costo final de generación implementando el PSO como herramienta para el proceso de optimización. Una vez realizada la validación se aplicó la optimización al sistema IEEE de 14 nodos. Posteriormente, con los datos obtenidos del proceso de optimización, se realizó una simulación “Cuasi-Dinámica” para identificar los cambios en los perfiles de tensión y potencia del sistema, además de identificar las variaciones en las pérdidas tanto en líneas como en transformadores. Estas simulaciones plantean realizar flujos de carga a lo largo de un periodo de 24 horas en los diferentes nodos de un sistema eléctrico de potencia, (IEEE de 14 y 30 Nodos). Este análisis permite identificar y analizar los parámetros que varían en el sistema a lo largo del tiempo, además de dimensionar los valores de pérdidas de potencia en las líneas y transformadores del sistema.. 5.

(6) Los resultados obtenidos para un escenario de simulación con generación distribuida, muestran que estos generadores no regulan la tensión en la red. La causa del incremento de los niveles de tensión se debe a la disminución en la potencia activa en algunos nodos, como consecuencia de la entrada en operación de los nodos que contienen GD en el sistema. Además, se observó que la inclusión de GD en el sistema trae una reducción considerable en la generación convencional, teniendo en cuenta que la GD no siempre puede trabajar a plena carga debido al carácter aleatorio de la misma. Al comparar los valores de costo de generación obtenidos por los autores para el sistema convencional IEEE de 30 nodos, se evidenció que hay una reducción en el valor obtenido para el costo final de generación implementando el PSO como herramienta para el proceso de optimización. La entrada de generación distribuida al sistema se traduce en una disminución en las pérdidas presentes en las líneas y en los transformadores de hasta un 89,0% aproximadamente. En la revisión científica bibliográfica realizada se identificó que son muy pocos los trabajos de investigación en los cuales a través de simulaciones “Cuasi-Dinámicas” se analice el comportamiento de los sistemas de potencia. En el país no se identificó ninguna investigación en la cual se analicen los comportamientos “Cuasi-dinámicos” de redes de potencia con generación distribuida. Por tanto, tomando como referencia el manual de usuario del software DigSilent Power Factory versión 14.1, se presenta el primer trabajo de investigación en el país, donde a través de simulaciones “Cuasi-Dinámicas” de redes de potencia con sistemas de generación distribuida se identifica el impacto que traen estas tecnologías tanto en las distintas variables del sistema como en las pérdidas de potencia. Dado que el software DIgSILENT® Powerfactory no era de amplio uso en el grupo de investigación, para validar la simulación de los diferentes elementos de los sistemas IEEE de 14 y 30 Nodos, previamente se simularon y validaron los sistemas IEEE de 9, 13, 34 y 37 nodos. Estas simulaciones quedan en poder del grupo de investigación GCEM-UD para que puedan ser utilizados por futuros estudiantes investigadores del grupo. Como productos derivados de la investigación, se realizaron tres artículos, “Particle Swarm Optimization Applied to Economic Dispatches” artículo presentado en sesión de posters en IEEE Workshop on Power Electronics and Power Quality Applications PEPQA 2017, “Análisis Cuasi-Dinámico De La Inclusión De Generación Distribuida En Sistemas Eléctricos De Potencia, Caso De Estudio: Sistema IEEE De 30 Nodos”, artículo el cual está en fase final de aprobación para ser presentado en el Simposio Internacional sobre Calidad de la Energía Eléctrica SICEL 2017 y “Particle Swarm Optimization Applied to the Economic Dispatch in a Power System with Distributed Generation, Study Case: IEEE 14 Nodes System” artículo el cual está en proceso de aprobación para ser presentado en el Workshop on Engineering Applications 2017. 6.

(7) Adicionalmente se obtuvo un software desarrollado en Matlab el cual permite realizar el cálculo del costo de generación para cualquier sistema. El software cuenta con una base de datos precargada para los sistemas IEEE de 14 y 30 nodos, así como los sistemas IEEE de 13, 34 y 37 nodos de acuerdo a los valores determinados por IEEE. En cuanto a los aportes a la frontera del conocimiento del área de sistemas de potencia, se puede destacar que el grupo de investigación GCEM-UD de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, con este trabajo se ha convertido en pionero en la investigación del comportamiento del sistema eléctrico de potencia con sistemas de generación distribuida a través de simulaciones “Cuasi-Dinámicas”. Con el conocimiento técnico que se adquirió sobre las simulaciones “Cuasi-Dinámicas”, esta investigación es referencia obligada para la investigación en el área de sistemas de potencia dentro y fuera de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, con el fin de prever el comportamiento de tensión, potencia activa y potencia reactiva de un sistema de potencia en el cual se incluye sistemas de GD. En adición se identificaron los parámetros que se deben tener presentes al momento de ejecutar esta clase de simulaciones en el software DIgSILENT® Powerfactory y evaluar cualquier variable de un sistema eléctrico. Convirtiendo este aporte al área de sistemas de potencia de vital importancia para que el análisis de los sistemas eléctricos no se haga solo con simulaciones estáticas, si no que se pueda evaluar el comportamiento del sistema de potencia a lo largo del tiempo y analizar cualquier variable o fenómeno presente en él. .. 7.

(8) Tabla de Contenido 1.. Introducción .............................................................................................................................. 18 1.1.. Planteamiento del Problema ............................................................................................ 18. 1.2.. Objetivos ........................................................................................................................... 18. 1.2.1.. Objetivo General ....................................................................................................... 18. 1.2.2.. Objetivos Específicos ................................................................................................. 18. 1.3. 2.. Justificación ....................................................................................................................... 19. Marco Teórico ........................................................................................................................... 20 2.1.. Fuentes No Convencionales de Energía Renovable. ......................................................... 20. 2.2.. Generación Distribuida. .................................................................................................... 21. 2.2.1.. Ventajas e Inconvenientes de la Generación Distribuida. ........................................ 21. 2.2.2.. Tecnologías De Generación Distribuida. ................................................................... 22. 2.3.1.. Impacto en la regulación de tensión. ........................................................................ 23. 2.4.. Impacto de la generación distribuida en el sistema eléctrico........................................... 24. 2.4.1.. Impacto en los niveles de tensión. ............................................................................ 24. 2.4.2.. Impacto en las pérdidas. ........................................................................................... 24. 2.4.3.. Impacto en los niveles de cortocircuito. ................................................................... 25. 2.4. Optimización del flujo de potencia en sistemas de distribución con generación distribuida. .................................................................................................................................... 26 3. Optimización De Costos De Generación De Electricidad, Por Enjambre De Partículas ................ 28 3.1.. Optimización por enjambre de partículas ......................................................................... 28. 3.1.1.. Parámetros de la optimización por enjambre de partículas ..................................... 30. 3.1.1.1. 3.2.. Programación y simulación del método de optimización. ................................................ 33. 3.2.1.. 3.3.. Funcionamiento de Particle Swarm Optimization ............................................ 31. Simulación del sistema para validación .................................................................... 36. 3.2.1.1.. Algoritmo de búsqueda Tabu ............................................................................ 36. 3.2.1.2.. Algoritmo genético (GA) .................................................................................... 36. Casos de Estudio y Escenarios de Simulación. .................................................................. 42. 3.3.1.. Escenario Convencional. ........................................................................................... 42. 3.3.2.. Escenario Alternativo. ............................................................................................... 42. 3.3.3.. Escenario Generación Distribuida. ............................................................................ 42. 8.

(9) 3.4. 4.. Ajustes de potencia de los generadores ........................................................................... 46. Simulación Cuasi-Dinámica De Sistemas De Potencia Con Fuentes De Generación Distribuida 47 4.1.. Ajuste De Los Escenarios De Simulación En DIgSILENT® Powerfactory. ........................... 48. 4.1.1.. Escenario Convencional. ........................................................................................... 48. 4.1.2.. Escenario Alternativo. ............................................................................................... 48. 4.1.3.. Escenario Generación Distribuida. ............................................................................ 48. 4.2. Modelamiento De Los Elementos Adicionales En Los Sistemas De Potencia En DIgSILENT® Powerfactory ................................................................................................................................. 49 4.2.1.. Pérdidas en los trasformadores de los sistemas IEEE. .............................................. 49. 4.2.2.. Modelamiento De Los Sistemas De Generación Distribuida..................................... 49. 4.2.2.1.. Modelamiento Del Generador Alternativo. ...................................................... 50. 4.2.2.2.. Modelamiento De Los Transformadores Para Los Generadores Alternativos. . 52. 4.2.3.. Curvas de Demanda En Las Cargas. ........................................................................... 53. 4.2.4.. Despacho de las Unidades de Generación Alternativa. ............................................ 55. 4.3. Simulación Cuasi-Dinámica Del Sistema IEEE de 14 Nodos Con Fuentes de Generación Distribuida ..................................................................................................................................... 56 4.3.1.. Caso de Estudio Sin Optimización. ............................................................................ 59. 4.3.1.1.. Perfiles de Tensión, Potencia Activa y Potencia Reactiva. ................................ 59. 4.3.1.2.. Pérdidas en las líneas. ....................................................................................... 59. 4.3.1.3.. Pérdidas en los transformadores. ..................................................................... 62. 4.3.2.. Caso de Estudio Con Optimización. ........................................................................... 64. 4.3.2.1.. Ajuste de valores de potencia ........................................................................... 64. 4.3.2.2.. Perfiles de Tensión, Potencia Activa y Potencia Reactiva. ................................ 65. 4.3.2.3.. Pérdidas en las líneas. ....................................................................................... 65. 4.3.2.4.. Pérdidas en los transformadores. ..................................................................... 67. 4.4. Simulación Cuasi-Dinámica Del Sistema IEEE de 30 Nodos Con Fuentes de Generación Distribuida ..................................................................................................................................... 69 4.4.1.. Caso de Estudio Sin Optimización. ............................................................................ 69. 4.4.1.1.. Perfiles de Tensión, Potencia Activa. Y Potencia Reactiva. ............................... 69. 4.4.1.2.. Pérdidas en las líneas. ....................................................................................... 70. 4.4.1.3.. Pérdidas en los transformadores. ..................................................................... 74. 9.

(10) 4.4.2.. 5.. Caso de Estudio Con Optimización. ........................................................................... 75. 4.4.2.1.. Ajuste de valores de potencia ........................................................................... 75. 4.4.2.2.. Perfiles de Tensión, Potencia Activa. Y Potencia Reactiva. ............................... 75. 4.4.2.3.. Pérdidas en las líneas. ....................................................................................... 75. 4.4.2.4.. Pérdidas en los transformadores. ..................................................................... 79. Análisis de Resultados ............................................................................................................... 81 5.1.. Sistema IEEE de 14 Nodos. ................................................................................................ 81. 5.1.1.. Caso de Estudio Sin Optimización. ............................................................................ 81. 5.1.1.1.. Perfiles de Tensión ............................................................................................ 82. Zona 2. ............................................................................................................................... 82 5.1.1.2.. Perfiles de Potencia Activa. ............................................................................... 84. Zona 1. ............................................................................................................................... 84 Zona 2. ............................................................................................................................... 86 5.1.1.3.. Perfiles de Potencia Reactiva. ........................................................................... 88. Zona 1. ............................................................................................................................... 88 5.1.2.. Caso de Estudio Con Optimización. ........................................................................... 90. 5.1.2.1. Análisis del despacho económico y cambios de potencia por escenario de simulación. 90 5.1.2.2.. Perfiles de Tensión ............................................................................................ 92. Zona 2. ............................................................................................................................... 92 5.1.2.3.. Perfiles de Potencia Activa. ............................................................................... 94. Zona 1. ............................................................................................................................... 94 Zona 2. ............................................................................................................................... 96 5.1.2.4.. Perfiles de Potencia Reactiva. ........................................................................... 98. Zona 1. ............................................................................................................................... 98 5.2.. Sistema IEEE de 30 Nodos. .............................................................................................. 100. 5.2.1.. Caso de Estudio Sin Optimización. .......................................................................... 100. 5.2.1.1.. Perfiles de Tensión .......................................................................................... 101. Zona 3. ............................................................................................................................. 101 5.2.1.2.. Perfiles de Potencia Activa. ............................................................................. 103. Zona 2. ............................................................................................................................. 103 Zona 3. ............................................................................................................................. 105 10.

(11) 5.2.1.3.. Perfiles de Potencia Reactiva. ......................................................................... 107. Zona 1. ............................................................................................................................. 107 5.2.2.. Caso de Estudio Con Optimización. ......................................................................... 109. 5.2.2.1. Análisis del despacho económico y cambios de potencia por escenario de simulación 109 5.2.2.2.. Perfiles de Tensión .......................................................................................... 111. Zona 3. ............................................................................................................................. 111 5.2.2.3.. Perfiles de Potencia Activa. ............................................................................. 113. Zona 2. ............................................................................................................................. 113 Zona 3. ............................................................................................................................. 115 5.2.2.4.. Perfiles de Potencia Reactiva. ......................................................................... 117. Zona 1. ............................................................................................................................. 117 5.. Conclusiones............................................................................................................................ 119. 6.. Aportes .................................................................................................................................... 121. 7.. Trabajos Futuros...................................................................................................................... 121. 9.. Publicaciones ........................................................................................................................... 122 Trabajos Aprobados .................................................................................................................... 122. Bibliografía ...................................................................................................................................... 123 ANEXO A. Comparación Entre Los Algoritmos Genéticos Y La Optimización Por Enjambre De Partículas. ........................................................................................................................................ 130 ANEXO B. Simulación De Los Sistemas IEEE De 14 y 30 Nodos En Digsilent® Powerfactory. ......... 132 1.. Sistema IEEE de 14 Nodos. .................................................................................................. 132 1.1.. 2.. Datos del Sistema IEEE de 14 Nodos. .......................................................................... 132. Sistema IEEE de 30 Nodos. .................................................................................................. 136 2.1.. Datos del Sistema IEEE de 30 Nodos. .......................................................................... 136. ANEXO C. Tablas Con Los Valores De Pérdidas En Líneas, Transformadores Para El Sistema IEEE de 30 Nodos ......................................................................................................................................... 141 1.. Caso de Estudio Sin Optimización. ...................................................................................... 141 1.1.. Sistema IEEE de 14 Nodos. .......................................................................................... 141. 1.1.1.. Pérdidas en las líneas. ......................................................................................... 141. 1.1.2.. Pérdidas en los transformadores. ....................................................................... 143. 1.2.. Sistema IEEE de 30 Nodos. .......................................................................................... 144 11.

(12) 2.. 1.2.1.. Pérdidas en las líneas. ......................................................................................... 144. 1.2.2.. Pérdidas en los transformadores. ....................................................................... 148. Caso de Estudio Con Optimización...................................................................................... 150 2.1.. Sistema IEEE de 14 Nodos. .......................................................................................... 150. 2.1.1.. Pérdidas en las líneas. ......................................................................................... 150. 2.1.2.. Pérdidas en los transformadores. ....................................................................... 152. 2.2.. Sistema IEEE de 30 Nodos. .......................................................................................... 154. 2.2.1.. Pérdidas en las líneas. ......................................................................................... 154. 2.2.2.. Pérdidas en los transformadores. ....................................................................... 158. 12.

(13) Índice De Ilustraciones Ilustración 1. Clasificación de las fuentes de energía realizada en la ley 1715 de 2014. .................. 20 Ilustración 2. Ventajas y desventajas dela entrada de la GD en los sistemas de potencia. .............. 22 Ilustración 3. Clasificación de las tecnologías de generación distribuida ......................................... 23 Ilustración 4. Comparación de la curva linealizada frente a la curva real de la eficiencia teniendo en cuenta la apertura de válvulas. [45] .................................................................................................. 29 Ilustración 5 Diagrama de flujo para PSO [42] .................................................................................. 32 Ilustración 6 Interacción de los archivos de Matlab. ........................................................................ 33 Ilustración 7 Pantalla de inicio de la simulación ............................................................................... 34 Ilustración 8 Resultado final de la ventana de partículas, ventana emergente final y ventana de resultados. ......................................................................................................................................... 35 Ilustración 9. Datos de potencia obtenidos por los autores en el sistema IEEE 30 nodos para el generador número 1. ........................................................................................................................ 38 Ilustración 10. Datos de potencia obtenidos por los autores en el sistema IEEE 30 nodos para el generador número 2. ........................................................................................................................ 38 Ilustración 11. Datos de potencia obtenidos por los autores en el sistema IEEE 30 nodos para los demás generadores del sistema IEEE de 30 Nodos. ......................................................................... 39 Ilustración 12. Datos de potencia obtenidos ante el aumento en el número de iteraciones para el generador número 1 del sistema IEEE de 30 Nodos. ........................................................................ 40 Ilustración 13. Datos de potencia obtenidos ante el aumento en el número de iteraciones para el generador número 2 del sistema IEEE de 30 Nodos. ........................................................................ 40 Ilustración 14. Datos de potencia obtenidos ante el aumento en el número de iteraciones para los generadores 5, 8 11 y 13 del sistema IEEE de 30 Nodos. .................................................................. 41 Ilustración 15. Variación de los costos durante el aumento en el número de iteraciones. ............. 41 Ilustración 16. Estructura metodológica del proyecto. ..................................................................... 43 Ilustración 17. Sistema IEEE de 30 Nodos con los 5 nodos de generación distribuida. .................... 45 Ilustración 18. Esquema del circuito que contiene el nuevo generador y la carga tipo spot original. ........................................................................................................................................................... 50 Ilustración 19. Modelamiento del generador alternativo en DIgSILENT® Powerfactory. ................. 51 Ilustración 20. Ajustes de potencia activa en los generadores alternativos. .................................... 52 Ilustración 21. Características de los transformadores en los nodos de generación distribuida. .... 53 Ilustración 22. Curvas típicas de carga diaria residencial, comercial e industrial. ............................ 54 Ilustración 23. Grafica de DIgSILENT® Powerfactory donde se ve la hora en que se activa y desactiva el despacho de potencia en uno de los nodos de GD. ...................................................... 55 Ilustración 24. Ubicación de los nodos con generación distribuida en el sistema IEEE de 14 Nodos. ........................................................................................................................................................... 56 Ilustración 25. Simulación de los nodos con generación distribuida en el sistema IEEE de 14 Nodos. ........................................................................................................................................................... 57 Ilustración 26. Sistema IEEE de 14 Nodos con los 5 nodos de generación distribuida. .................... 58. 13.

(14) Ilustración 27. Pérdidas en las líneas del sistema IEEE 14 nodos en los tres escenarios de operación. ........................................................................................................................................................... 61 Ilustración 28. Pérdidas en las líneas del sistema IEEE 14 nodos en los tres escenarios de operación. ........................................................................................................................................................... 61 Ilustración 29. Corriente máxima en las líneas del sistema IEEE 14 nodos en los tres escenarios de operación. ......................................................................................................................................... 62 Ilustración 30. Pérdidas presentes en los transformadores, en el sistema IEEE de 14 nodos. ......... 64 Ilustración 31. Pérdidas en las líneas del sistema IEEE 14 nodos en los tres escenarios de operación. ........................................................................................................................................................... 65 Ilustración 32. Pérdidas en las líneas del sistema IEEE 14 nodos en los tres escenarios de operación. ........................................................................................................................................................... 66 Ilustración 33. Corriente máxima en las líneas del sistema IEEE 14 nodos en los tres escenarios de operación. ......................................................................................................................................... 66 Ilustración 34. Pérdidas presentes en los transformadores, en el sistema IEEE de 14 nodos. ......... 67 Ilustración 35. Ubicación de los nodos con generación distribuida en el sistema IEEE de 30 Nodos. ........................................................................................................................................................... 69 Ilustración 36. Pérdidas presentes en las líneas del sistema IEEE de 30 Nodos. .............................. 70 Ilustración 37. Pérdidas presentes en las líneas del sistema IEEE de 30 Nodos. .............................. 71 Ilustración 38. Pérdidas presentes en las líneas del sistema IEEE de 30 Nodos. .............................. 72 Ilustración 39. Pérdidas presentes en los transformadores del sistema IEEE de 30 Nodos. ............ 74 Ilustración 40. Pérdidas presentes en las líneas del sistema IEEE de 30 Nodos. .............................. 76 Ilustración 41. Pérdidas presentes en las líneas del sistema IEEE de 30 Nodos. .............................. 77 Ilustración 42. Pérdidas presentes en las líneas del sistema IEEE de 30 Nodos. .............................. 78 Ilustración 43. Pérdidas presentes en los transformadores del sistema IEEE de 30 Nodos. ............ 80 Ilustración 44 Cambios de potencia por escenario de simulación en sistema 14 nodos.................. 90 Ilustración 45 Cambios de costo por escenario de simulación en sistema 14 nodos ....................... 90 Ilustración 46 Cambios de potencia por escenario de simulación en sistema 30 nodos................ 109 Ilustración 47 Cambios de costo por escenario de simulación en sistema 30 nodos. .................... 110 Ilustración 48. Diagrama del Sistema IEEE 14 Nodos. ..................................................................... 132 Ilustración 49. Simulación del Sistema IEEE de 14 Nodos en DIgSILENT® Powerfactory. ............... 135 Ilustración 50. Diagrama del Sistema IEEE 30 Nodos. ..................................................................... 136 Ilustración 51. Simulación del Sistema IEEE de 30 Nodos en DIgSILENT® Powerfactory. ............... 140. 14.

(15) Índice De Tablas Tabla 1. Descripción métodos de optimización. Fuentes: [22] ......................................................... 27 Tabla 2 Coeficientes y potencias sistema IEEE 30 nodos. ................................................................. 37 Tabla 3. Tipo de nodos en el sistema IEEE de 30 nodos en los escenarios Convencional, Alternativo y Generación Distribuida. .................................................................................................................. 44 Tabla 4. Valores de los nuevos generadores incluidos en el sistema IEEE de 30 Nodos. ................. 44 Tabla 5. Tipo de nodos en el sistema IEEE de 14 nodos en los escenarios Convencional, Alternativo y Generación Distribuida. .................................................................................................................. 57 Tabla 6. Valores de los nuevos generadores incluidos en el sistema IEEE de 14 Nodos. ................. 59 Tabla 7. Datos de las líneas sistema IEEE 14 nodos escenario convencional.................................... 59 Tabla 8. Datos de las líneas sistema IEEE 14 nodos escenario alternativo. ...................................... 60 Tabla 9. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 14 nodos Generación Distribuida................................ 60 Tabla 10. Diferencia porcentual entre las pérdidas presentes en las líneas entre el escenario convencional y el escenario generación distribuida. ........................................................................ 62 Tabla 11. Datos de los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Convencional. ............. 63 Tabla 12. Datos de los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Alternativo. ................. 63 Tabla 13. Datos de los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Generación Distribuida. ........................................................................................................................................................... 63 Tabla 14. Diferencia porcentual entre las pérdidas presentes en los transformadores entre el escenario convencional y el escenario generación distribuida. ........................................................ 64 Tabla 15. Resultados obtenidos para el sistema de 14 nodos .......................................................... 65 Tabla 16. Diferencia porcentual entre las pérdidas presentes en las líneas entre el escenario convencional y el escenario generación distribuida. ........................................................................ 67 Tabla 17. Diferencia porcentual entre las pérdidas presentes en los transformadores entre el escenario convencional y el escenario generación distribuida. ........................................................ 68 Tabla 18. Diferencia porcentual entre las pérdidas presentes en las líneas entre el escenario convencional y el escenario generación distribuida. ........................................................................ 73 Tabla 19. Diferencia porcentual entre las pérdidas presentes en los transformadores entre el escenario convencional y el escenario generación distribuida. ........................................................ 74 Tabla 20. Resultados obtenidos para el sistema de 30 nodos .......................................................... 75 Tabla 21. Diferencia porcentual entre las pérdidas presentes en las líneas entre el escenario convencional y el escenario generación distribuida. ........................................................................ 79 Tabla 22. Diferencia porcentual entre las pérdidas presentes en los transformadores entre el escenario convencional y el escenario generación distribuida. ........................................................ 80 Tabla 23 Diferencia porcentual de potencia por escenario de simulación en sistema IEEE 14 nodos ........................................................................................................................................................... 91 Tabla 24 Diferencia porcentual del costo por generador convencional por escenario de simulación en sistema IEEE 14 nodos .................................................................................................................. 91 Tabla 25 Diferencia porcentual de potencia por escenario de simulación en sistema IEEE 30 nodos. ......................................................................................................................................................... 110 15.

(16) Tabla 26 Diferencia porcentual de costo por escenario de simulación en sistema IEEE 30 nodos 110 Tabla 27. Datos obtenidos por diferentes autores en el sistema IEEE 30 nodos (GA, MGA, GA-MGA, TABU, GAF OPF)............................................................................................................................... 130 Tabla 28. Datos obtenidos por diferentes autores en el sistema IEEE 30 nodos (GA OPF, RGA, EP, GA fuzzy, GA-MGA). ........................................................................................................................ 130 Tabla 29. Potencias obtenidas, costo y pérdidas en los generadores de 20 a 100 iteraciones ...... 131 Tabla 30. Potencias obtenidas, costo y pérdidas en los generadores de 100 a 200 iteraciones. ... 131 Tabla 31. Coeficientes sistema IEEE de 30 con el seno en sus componentes. ................................ 131 Tabla 32. Datos de tensión en los nodos del sistema IEEE de 14 nodos. ........................................ 133 Tabla 33. Datos de los generadores presentes en el sistema IEEE de 14 nodos. ........................... 133 Tabla 34. Datos de los transformadores presentes en el sistema IEEE de 14 Nodos. .................... 133 Tabla 35. Datos de las líneas de distribución presentes en el sistema IEEE de 14 Nodos. ............. 134 Tabla 36. Datos del capacitor tipo shunt, presente en el sistema IEEE de 14 nodos. .................... 134 Tabla 37. Datos de las cargas tipo Spot, presentes en el sistema IEEE de 14 nodos. ..................... 134 Tabla 38. Datos de los Nodos presentes en el sistema IEEE de 30 nodos. ..................................... 137 Tabla 39. Datos de los generadores presentes en el sistema IEEE de 30 nodos. ........................... 137 Tabla 40. Datos de los transformadores presentes en el sistema IEEE de 30 Nodos. .................... 138 Tabla 41. Datos de las líneas de distribución presentes en el sistema IEEE de 30 Nodos. ............. 138 Tabla 42. Datos de las cargas tipo Spot, presentes en el sistema IEEE de 30 nodos. ..................... 139 Tabla 43. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 14 nodos escenario convencional. .......................... 141 Tabla 44. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 14 nodos escenario alternativo............................... 142 Tabla 45. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 14 nodos Generación Distribuida............................ 142 Tabla 46. Pérdidas en los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Convencional. ...... 143 Tabla 47. Pérdidas en los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Alternativo. .......... 143 Tabla 48. Pérdidas en los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Generación Distribuida. ...................................................................................................................................... 143 Tabla 49. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 30 nodos escenario convencional. .......................... 144 Tabla 50. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 30 nodos escenario alternativo............................... 145 Tabla 51. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 30 nodos escenario Generación Distribuida. .......... 146 Tabla 52. Pérdidas en los transformadores del sistema IEEE 30 Nodos, Escenario Convencional. 148 Tabla 53. Pérdidas en los transformadores del sistema IEEE 30 Nodos, Escenario Alternativo. .... 148 Tabla 54. Pérdidas en los transformadores del sistema IEEE 30 Nodos, Escenario Alternativo. .... 149 Tabla 55. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 14 nodos escenario convencional. .......................... 150 Tabla 56. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 14 nodos escenario alternativo............................... 150 Tabla 57. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 14 nodos escenario generación distribuida. ........... 151 Tabla 58. Pérdidas en los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Convencional. ...... 152 Tabla 59. Pérdidas en los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Alternativo. .......... 152 Tabla 60. Pérdidas en los transformadores sistema IEEE 14 nodos, Escenario Generación Distribuida. ...................................................................................................................................... 153 Tabla 61. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 30 nodos escenario convencional. .......................... 154 Tabla 62. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 30 nodos escenario alternativo............................... 155 16.

(17) Tabla 63. Pérdidas en las líneas sistema IEEE 30 nodos escenario Generación Distribuida. .......... 156 Tabla 64. Pérdidas en los transformadores del sistema IEEE 30 Nodos, Escenario Convencional. 158 Tabla 65. Pérdidas en los transformadores del sistema IEEE 30 Nodos, Escenario GD. ................. 158 Tabla 66. Pérdidas en los transformadores del sistema IEEE 30 Nodos, Escenario Alternativo. .... 159. 17.

(18) 1. Introducción 1.1.. Planteamiento del Problema. La necesidad de un sistema eléctrico más flexible, la implementación de estrategias de uso racional de la energía y cambios en las políticas energéticas han aportado a la aparición de sistemas de generación distribuida. Este nuevo paradigma de generación de electricidad proyecta una serie de cambios en las estrategias de planeación y operación de las redes eléctricas el mundo. Al presentarse cambios en los elementos constitutivos del sistema, es necesario observar las consecuencias económicas y técnicas que se derivan por la inclusión de los mismos, por tal motivo se requiere realizar los estudios de optimización del despacho económica y análisis del flujo de carga del sistema de potencia antes y después de la inclusión de la generación distribuida. Determinar los cambios en las variables que miden el comportamiento del sistema eléctrico de potencia acarrea la conexión de diferentes requiere un análisis particular ya que identificar el impacto de la conexión de estos generadores, permitiría conocer que tan beneficioso es para la red eléctrica y los usuarios la inclusión de estos generadores en el sistema. Es conveniente realizar los análisis de flujo de carga a través de simulaciones “Cuasi-Dinámicas”. Estas simulaciones en esencia son flujos de carga a lo largo de un periodo de 24 horas en los diferentes nodos de un sistema eléctrico de potencia, permitiendo identificar y analizar los parámetros que varían en el sistema a lo largo del tiempo, además de dimensionar los valores de pérdidas de potencia en las líneas y transformadores del sistema. Por ende, surge la siguiente pregunta problema ¿Cómo es el comportamiento de los perfiles de tensión, perfiles de potencia y pérdidas en líneas y transformadores ante una optimización del despacho económico en redes eléctricas con generación distribuida?. 1.2.. Objetivos. 1.2.1. Objetivo General Adaptar un algoritmo de optimización para el despacho de las unidades de generación, convencionales y renovables de sistemas de potencia, minimizando costos.. 1.2.2. Objetivos Específicos 1. Proponer escenarios de simulación, a partir de los sistemas de prueba IEEE de 14 y 30 nodos con tecnologías de generación distribuida, que permitan ajustar los criterios de despacho económico de las unidades de generación, tanto convencionales como renovables, con el fin de verificar el comportamiento (valores de tensión, potencia activa, potencia reactiva y pérdidas, tanto en los transformadores como en las líneas de distribución) de cada uno de los sistemas de potencia. 18.

(19) 2. Ejecutar las simulaciones de los sistemas de prueba IEEE, implementando la optimización propuesta, en los escenarios planteados identificando su comportamiento y el impacto de la generación distribuida en los sistemas de potencia. 3. Comparar y analizar los resultados de los escenarios con y sin generación distribuida, identificando los problemas que podrían acarrear el uso de estas tecnologías en el sistema de potencia.. 1.3.. Justificación. Los sistemas de potencia tenderán a ser más complejos debido a la ampliación de la red y la inclusión de generadores distribuidos. Este nuevo paradigma de generación de electricidad proyecta una serie de cambios en las estrategias de planeación y operación de las redes eléctricas el mundo. El análisis del cambio en los parámetros eléctricos, cuando se realiza previamente un proceso de optimización del despacho económico, partiendo de la premisa que las fuentes de generación distribuida entregarán el total de su generación disponible, se presenta como una necesidad a la hora de evaluar el comportamiento del sistema eléctrico de potencia. El cálculo del flujo de carga limita el análisis de los sistemas eléctricos de potencia bajo un solo conjunto de condiciones de funcionamiento. Si se quiere hacer un estudio del rendimiento del sistema a lo largo del tiempo, el análisis de flujo de carga ofrecería un resultado parcial de la operación del sistema. En ese orden de ideas, es necesario ejecutar varias simulaciones del sistema bajo diferentes condiciones de manera independiente, para lo cual, sería necesario modelar los cambios en la red a lo largo del tiempo. Partiendo del anterior planteamiento, y con base en las investigaciones existentes sobre el modelamiento de sistemas de generación distribuida, con el fin de contribuir con el pronóstico del comportamiento del sistema eléctrico a nivel de distribución, este proyecto de investigación, se analiza el comportamiento de los perfiles de tensión, potencia activa y reactiva, así como los criterios para realizar el despacho económico en sistemas de potencia modificados con los valores del promedio de demanda industrial colombiana y nodos de generación distribuida. Este tema es de interés por parte de los grupos académicos de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y permite contribuir a la generación de conocimiento que sirva como referencia en la toma de decisiones técnicas y económicas que puede conducir al cambio de paradigmas en los sistemas eléctricos de potencia.. 19.

(20) 2. Marco Teórico 2.1.. Fuentes No Convencionales de Energía Renovable.. En el sistema eléctrico colombiano la ley 1715 de 2014, [1] emitida por el Congreso de la República, define las diferentes fuentes de energía como Fuentes Convencionales De Energía, Fuentes No Convencionales De Energía (FNCE) y Fuentes No Convencionales De Energía Renovable (FNCER). Las diferentes tecnologías que aprovechan estas fuentes para generar energía eléctrica se relacionan en la Ilustración 1. Según lo determine la Unidad de Planeación Minero Energética (UPME) otras fuentes podrán ser consideradas como FNCE y FNCER.. Fuentes de Energia según ley 1715 de 2014. Fuentes Convencionales De Energía. Fuentes No Convencionales De Energía (FNCE). Hidroeléctrica. Recursos de energia:. Térmica a carbón. Energía nuclear. Recursos de energia:. Térmica a gas. Fuentes No Convencionales De Energía Renovable (FNCER) Energia de: Biomasa Pequeños aprovechamientos hidroeléctricos Eólica Geotérmica Solar Mares. Ilustración 1. Clasificación de las fuentes de energía realizada en la ley 1715 de 2014.. 20.

(21) 2.2.. Generación Distribuida.. El término Generación Distribuida (GD), no tiene una definición única, depende de la regulación de cada país [2] [3]. En [4] se define la GD como la generación de energía eléctrica dentro de las redes de distribución o en el parte de la red donde se encuentra el cliente. En [5] se amplía este concepto mencionado que la GD, además de estar en la parte de la red donde está ubicado el cliente, su capacidad de generación es pequeña en comparación con las plantas de generación de energía centralizadas, en [6] se refiere a la GD como la producción de energía cerca del lugar de consumo. En [7] definen la GD como la generación de energía eléctrica mediante instalaciones más pequeñas que las centrales convencionales y situadas en las proximidades de las cargas, señalando que esta situación ha existido desde hace muchos años en todos los países industrializados. En [8] se define la GD, como el uso en forma integrada o segregada de recursos de generación o de almacenamiento de energía eléctrica, lo más cercana al centro de carga, con la opción de interactuar (comprar o vender) con la red eléctrica y/o a empresas eléctricas o terceros. Los sistemas eléctricos en Colombia, [1] definen la GD como: “la producción de energía eléctrica, cerca de los centros de consumo, conectada a un Sistema de Distribución Local (SDL). La capacidad de la generación distribuida se definirá en función de la capacidad del sistema en donde se va a conectar, según los términos del código de conexión y las demás disposiciones que la Comisión Reguladora de Energía y Gas (CREG) defina para tal fin”. Los recursos de GD son las energías renovables. En los últimos años el uso de la generación distribuida en sistemas eléctricos inteligentes (denominados Smart Grids) ha demostrado contribuir en las pérdidas que presentan los generadores convencionales, perfiles de tensión, flujo de carga, calidad de energía, fiabilidad de la red y pérdidas de potencia. Estas ventajas, sumadas a la facilidad de instalar y manipular, hacen que la generación distribuida promueva el uso de tecnologías de generación de electricidad a partir de fuentes renovables de energía [6] [9] [10].. 2.2.1. Ventajas e Inconvenientes de la Generación Distribuida. En la Ilustración 2 se resumen las principales ventajas e inconvenientes de la generación distribuida en los sistemas de potencia. En [6] se expone que las fuentes de generación distribuida son intermitentes, por lo que la energía fluctúa dependiendo de la disponibilidad de la fuente primaria, lo cual conduce a problemas de estabilidad, fiabilidad y calidad en la red.. 21.

(22) Generación Distribuida. Ventajas. Desventajas. -Aspectos de Tensión y Potencia.. -Aspectos Económicos. Sobretensiones y distorsiones armonicas.. Reducción en los precios de la electricidad. Inconvenientes en la coordinación de protecciones.. -Aspectos Ambientales Reducción de gases de efecto invernadero.. Problemas de estabilidad y seguridad, ocasionados por la conexión y desconexión de GD de forma fortuita.. -Aspectos Tecnicos Reduccin de reducción de pérdidas en las líneas de distribución Aumento de la confiabilidad del sistema, calidad de la energía y perfil de tensión.. Ilustración 2. Ventajas y desventajas dela entrada de la GD en los sistemas de potencia. Fuentes.[11] [12] [13] [14].. 2.2.2. Tecnologías De Generación Distribuida. En la ilustración 3 se presenta la clasificación de las tecnologías de generación distribuida, las cuales son clasificadas de acuerdo a [15], [16] y [18] presenta los rangos de factor de potencia de cada tipo. • • • •. Tipo 1: GD capaz de inyectar solo potencia activa (P), su factor de potencia es 1 Tipo 2: GD capaz de inyectar solo potencia reactiva (Q), su factor de potencia es 0 Tipo 3: GD capaz de inyectar P y Q. Factor de potencia 0<FP<1 en adelanto Tipo 4: GD capaz de inyectar P, pero consume Q. factor de potencia 0<FP<1 en atraso.. 22.

(23) Tecnologías De Generación Distribuida. Tipo 1. Celdas fotovoltaicas Microturbinas Celdas de combustible. Tipo 2. Turbinas de Gas (Compensadores Sincronos). Tipo 3. Maquinas Sincronicas (Cogeneración). Tipo 4. Generadores eólicos (Generadores de induccion). Ilustración 3. Clasificación de las tecnologías de generación distribuida Fuentes: [15] [16] [17].. 2.3.1. Impacto en la regulación de tensión. En los sistemas de distribución convencionales los flujos de potencia activa y reactiva van desde las subestaciones de alta tensión (AT) hasta los usuarios finales en baja tensión (BT), con la entrada de las unidades de GD en los sistemas se producen cambios en perfiles de tensión, magnitud y dirección y de los flujos de potencia entre otros. Considerar si estos cambios en el perfil de tensión traen efectos positivos o negativos, depende de sistema de potencia, las características y ubicación de la GD [11] [3] [18]. En los casos en que la potencia generada por la Generación Distribuida es mayor que la consumida por las cargas conectadas, la potencia sobrante es transferida a través de las subestaciones primarias a la red de transporte de AT. Esta posibilidad de flujos de potencia inversos, puede presentar algún problema en los transformadores donde se realiza la operación de control automático de la relación de transformación (“tap”), para regular la tensión en el lado de BT de los transformadores [7]. En [18] señala que la instalación de unidades GD a lo largo de los alimentadores de distribución de energía puede causar sobre tensión debido a una inyección excesiva de potencia activa y reactiva. A manera de ejemplo menciona que en un sistema de potencia pequeño con GD que comparte un transformador de distribución común, con varias cargas, puede elevar la tensión en el lado secundario, lo cual es suficiente para provocar un alto tensión en estos clientes. Esto puede suceder si el transformador de distribución está ubicado en un punto en el alimentador donde la tensión primaria está cerca o por encima de los límites fijados.. 23.

(24) 2.4.. Impacto de la generación distribuida en el sistema eléctrico.. La instalación de fuentes de generación distribuida, modifica algunas características de los sistemas eléctricos de potencia, en este capítulo se analizará algunas modificaciones.. 2.4.1. Impacto en los niveles de tensión. En un sistema eléctrico de potencia (SEP) donde la reactancia (X) es más significante que la resistencia (R), la variación de la tensión depende fundamentalmente de los flujos de potencia reactiva. La operación de un GD tenderá a elevar el nivel local de tensión en la red a la cual está conectado, especialmente si el generador se conecta a un circuito de tensión regulada. Si una carga adyacente absorbe la salida de un GD, entonces el impacto sobre la tensión de la red de distribución es favorable. Sin embargo, si es necesario transmitir la potencia a través de la red las variaciones de tensión pueden llegar a ser excesivas [7]. El autor señala que el factor de potencia al que opera la tecnología de GD, depende su impacto en los niveles de tensión del sistema: • •. Operando el GD a un factor de potencia inductivo, en el cual se absorbe potencia reactiva, se tiende a reducir la elevación de la tensión. Sin embargo, las pérdidas en la red se incrementan. Operando el GD a un factor de potencia capacitivo, se produce una reducción en las pérdidas y una mejora en la variación de la tensión.. Además, el arranque o entrada de una fuente de generación renovable puede causar saltos bruscos de los niveles de tensión en la red de distribución. Estos saltos bruscos pueden ser causados por las corrientes de arranque, las cuales aparecen cuando los transformadores o los generadores de inducción son energizados. Los generadores síncronos no inducen corrientes de arranque altas por ellos mismos, pero sus transformadores, pueden hacerlo cuando son energizados. Saltos bruscos de tensión se pueden generar además cuando un generador es desconectado abruptamente de la red debido a un fallo u otra ocurrencia [7].. 2.4.2. Impacto en las pérdidas. La introducción de GD puede influir en el comportamiento del sistema, reduciendo pérdidas, de la misma manera en que lo hace la ubicación de bancos de capacitores. El factor que los diferencia es que mientras que los capacitores solo aportan potencia reactiva, las tecnologías de GD pueden aportar potencia activa y reactiva. Si en un sistema de potencia con altas pérdidas se ubican unidades de GD de pequeña capacidad mostrará un efecto positivo importante en las pérdidas y tendrá un gran beneficio para el sistema, las pérdidas se reducen considerablemente, cuanto más cerca este la generación de la carga. Si la ubicación de nuevas unidades de GD no es la adecuada, puede incrementar las pérdidas. Si se agregan unidades más grandes, se debe considerar los límites de capacidad el sistema, a manera de ejemplo puede estar limitado por las características térmicas de los conductores de las líneas aéreas [7] [18]. 24.

(25) 2.4.3. Impacto en los niveles de cortocircuito. La conexión de nuevos generadores o cargas, pueden dar lugar a incrementos en los niveles de cortocircuito. Los equipos de protección existentes, los cuales han sido seleccionados para unos valores determinados, presentan un nivel máximo de tolerancia que se define como nivel de cortocircuito de diseño. Este algunas veces puede llegar a ser un factor que limita la conexión de nuevos generadores o cargas [7]. A manera de ejemplo las protecciones que más se verían afectadas serían las protecciones direccionales (Código ANSI 67) y sobrecorrientes (Código ANSI 51/57) La influencia de la GD en fallas depende de algunos factores como el tipo, tamaño de las fuentes de generación y su distancia hasta la ubicación de la falla. La adición de un GD en una red de distribución tiene el efecto de incrementar los niveles de fallo en puntos de la red cercano al punto de conexión, lo cual podría afectar la fiabilidad y seguridad del sistema de distribución [7] [18]. En el caso de una GD pequeña embebida en el sistema, tendrá poco efecto sobre el aumento del nivel de corrientes de cortocircuito. Si muchas unidades pequeñas o algunas unidades grandes están instaladas en el sistema, pueden alterar los niveles de cortocircuito lo suficiente, como para provocar fallas en la coordinación de las protecciones. En general, la contribución de los generadores síncronos al nivel de cortocircuito es alta, la de los generadores de inducción es baja y la de los generadores de corriente en DC acoplados al sistema a través de equipos electrónicos, es muy baja [7]. En [19] se concluye que la principal consecuencia de los flujos bidireccionales es la reducción de la corriente entregada por las subestaciones. Además, señala que al agregar una fuente de generación a la red de distribución se debe garantizar que la máxima inyección de potencia de esta fuente durante el análisis y simulación, sea la misma potencia máxima real que podría entregar o que los parámetros de cualquier elemento del sistema tenga un valor pertinente de acuerdo al nivel de tensión o tipo de red.. 25.

(26) 2.4.. Optimización del flujo de potencia en sistemas de distribución con generación distribuida.. La optimización del flujo de potencia, por sus siglas en inglés OPF (Optimal Power Flow), es uno de los problemas que más ha sido tratado en el análisis de los sistemas de potencia. En 1962 Carpentier [20] introduce las ecuaciones del flujo de potencia en la formulación del despacho económico (Economic Dispatch, por sus siglas en inglés, ED) [21]. Los métodos convencionales están basados en programación matemática y han sido usados de manera efectiva con la finalidad de solucionar la optimización del flujo de potencia, aunque tienen algunas desventajas. En muchos casos hay que simplificar la formulación matemática con el propósito de lograr resolver el problema, pueden quedarse atascados en el óptimo local, solo pueden encontrar una solución óptima por simulación, se vuelve muy lento si el número de variables es muy grande y necesita muchos recursos de computadora si los sistemas cuentan con una gran cantidad de elementos. Los métodos inteligentes están basados en técnicas de inteligencia artificial. La mayor ventaja de este tipo de métodos es que pueden manejar varias restricciones encontrando múltiples soluciones del problema de optimización realizando una misma simulación y por lo tanto en muchas ocasiones, se puede encontrar el óptimo global. Otras ventajas que poseen es que tienen la habilidad de aprender, son rápidos, son apropiados para el modelamiento no lineal, aunque, el tener que escoger la metodología de entrenamiento puede ser una desventaja. Una breve descripción de algunos de los métodos que se utilizan en la resolución de la optimización del flujo de potencia se lista en la Tabla 1 el cual es tomado de [22] . Método Programación no lineal. Programación cuadrática. Soluciones basadas en Newton. Programación lineal. Programación en enteros mixta. Método de los puntos interiores. Descripción Trabaja con funciones y restricciones no lineales. Las restricciones pueden estar compuestas de inecuaciones. [23] Es una forma especial de la programación no lineal cuya función objetivo es cuadrática con restricciones lineales. Varios métodos han sido usados buscando resolver problemas de optimización del flujo de potencia como el despacho económico. Tiene una mayor precisión que la programación lineal.[24] [25] [26] Las condiciones obtenidas a fin de resolver de manera óptima el problema están definidas por las condiciones obtenidas de KuhnTucker. Es de los más usados por las propiedades de convergencia cuadrática y rápida convergencia cercana a la solución. [27] [28] Resuelve problemas con restricciones y funciones objetivo lineales con variables no negativas. El método simplex es el más usado. [28] [29] [30] Es un tipo particular de la programación lineal que requiere que las ecuaciones de restricciones solo tengan variables enteras. Exige bastante al computador en el cual se realiza este proceso como los métodos de programación no lineal.[31] Resuelve los problemas de programación lineal de manera rápida y tiende a ser mejor que el método simplex convencional. Funciona con sistemas mucho más grande y la velocidad de solución de un problema es aproximadamente doce veces mayor que el método simplex.[32][33] [34]. 26.

(27) Método del gradiente. Método de algoritmo genético binario codificado. Optimización por enjambre de partículas. Se centra en las variables de estado y de control que, con las ecuaciones del flujo de carga, dan una base nodal con el propósito de la eliminación de las variables de estado lo que ayuda a reducir el problema de optimización. [35] [36] Puede manejar las variables discretas o enteras lo cual permite que el operador genético evolucione y necesite menos cálculos, busca entre una cantidad de puntos, no uno solo, pudiendo brindar una solución óptima global y se reduce la posibilidad de quedar atascado en un mínimo local. [37] [38] Es un método de optimización estocástico inspirado por el comportamiento social de los cardúmenes de peces o las bandadas de pájaros. Se genera una población de partículas, siendo cada una un posible candidato para la solución del problema de optimización. Las partículas se mueven hasta se logra una posición que no cambia o hasta que los límites computacionales son excedidos. Cada partícula ajusta su trayectoria hacia su propia mejor posición previa y hasta que encuentra la mejor posición global. [39] [40]. Tabla 1. Descripción métodos de optimización. Fuentes: [22] En este proyecto se hará uso de la optimización por enjambre de partículas para realizar el despacho económico.. 27.

(28) 3. Optimización De Costos De Generación De Electricidad, Por Enjambre De Partículas En este capítulo se describe el proceso de optimización del flujo de potencia con generación distribuida para los sistemas IEEE de 14 y 30 nodos, el cual precede al proceso de optimización de costos de generación de electricidad por enjambre de partículas. Además, se describe los casos de estudio y escenarios de simulación que se establecieron para el desarrollo de este trabajo de investigación. El software utilizado para la realización del proceso de optimización por enjambre de partículas es Matlab R2015a 8.5.0. Este permite realizar la integración con C/C++, Java, .NET y Python para crear y empaquetar las aplicaciones y puedan ser ejecutadas en equipos de usuarios que no cuenten con MATLAB instalado. [41]. 3.1.. Optimización por enjambre de partículas. De acuerdo a [42] el método de optimización por enjambre de partículas, por sus siglas en inglés PSO (Particle Swarm Optimization), fue desarrollado por James Kennedy y Russell Eberhart en 1995 [43], donde introducen el concepto de optimización de funciones no lineales, con el fin de entender los comportamientos sociales. En 1998 Russell et.al, modifican el proceso de optimización agregando el parámetro del factor de inercia, el cual se encarga de balancear la búsqueda global y local de las partículas, si el valor de inercia es menor a 0,8, encontrará el mínimo local rápido pero puede que no sea la mejor solución porque tiene un área de búsqueda reducido, si es mayor a 1,2 se asemeja a un método de búsqueda global que intenta explorar nuevas áreas para encontrar el óptimo global pero va a necesitar más iteraciones para terminar el proceso, y si el valor de inercia se encuentra entre 0,8 y 1,2 tiene una mayor probabilidad de encontrar el óptimo global a un costo intermedio de iteraciones. [44]. La metodología aplicada en la resolución de los problemas sociales, ha sido aplicada análogamente en los sistemas eléctricos, donde el problema es hallar el flujo óptimo de potencia, sujeta a las ecuaciones del flujo de potencia y los límites operacionales de cada uno de los elementos del sistema. El principal objetivo de este trabajo es realizar la optimización del costo de combustible sujeta a las restricciones de tensión y potencia en cada uno de los nodos utilizando el método de optimización por enjambre de partículas PSO.. 28.

(29) Para solucionar el problema se plantean las siguientes ecuaciones presentadas por [21] : 1. Función de costo total del combustible: 𝑁. 𝑔 𝑓(𝑃𝐺 ) = ∑𝑖=1 𝑓𝑖 (𝑃𝐺𝑖 ). (1). 2. Potencia activa con la función cuadrática de costo 2 𝑓𝑖 (𝑃𝐺𝑖 ) = 𝑎𝑖 𝑃𝐺𝑖 + 𝑏𝑖 𝑃𝐺𝑖 + 𝑐𝑖. (2). Donde: 𝑓(𝑃𝐺 ) es el costo de la producción total en $/hr 𝑓𝑖 (𝑃𝐺𝑖 ) es la función costo de combustible de unidad i en $/hr 𝑎𝑖 𝑏𝑖 𝑐𝑖 son los coeficientes del costo de combustible de unidad i 𝑃𝐺𝑖 es la potencia real entregada de unidad i en MW. La función cuadrática de costo consta de 3 coeficientes, a, b y c, donde a representa todos los costos en función de la eficiencia, b representa los costos que son proporcionales a la potencia generada y c representa los costos que se tienen incluso cuando no hay generación. El despacho tradicional hace una simplificación asumiendo que la eficiencia de la planta crece de manera cuadrática o de manera lineal, pero en las plantas reales se debe tener en cuenta las válvulas que controlan la entrada de vapor en las turbinas por medio de boquillas, por ejemplo [45]. Como no todas las boquillas están abiertas siempre al máximo, cuando se realiza la apertura de las mismas se genera el resultado que se observa en la Ilustración 4.. Ilustración 4. Comparación de la curva linealizada frente a la curva real de la eficiencia teniendo en cuenta la apertura de válvulas. [45]. 29.