Integración de energías renovablesalmacenamiento y redes de distribución radiales

Resumen

La introducción de generación dispersa en los sistemas de distribución de potencia es una realidad que va ganando terreno. También es una realidad que esta generación dispersa involucra cada vez más generación de tipo renovable. Este cambio en el paradigma de los sistemas de potencia, que modifica la visión de grandes centros de generación conectados de forma unidireccional a los centros de consumo, y que convierte a las redes de distribución en agentes dinámicos que actúan tanto en el rol de consumidores como de generadores; establece nuevos retos para la planificación y control de los sistemas de potencia. La presente tesis envuelve el proceso de planificación optimizada, de los sistemas de distribución de potencia radiales desbalanceados que incluyen generación dispersa renovable. Tiene por finalidad la mejora en el desempeño del sistema, en función de la fiabilidad, las pérdidas y otros parámetros. Y utiliza para ello, la introducción de sistemas de almacenamiento, además de permitir un cierto grado de aislamiento intencional en las zonas que tienen generación distribuida. Para llevar a cabo el propósito de este trabajo se hace uso de distintas metodologías en las diferentes etapas del proceso. Se emplea el método de estimación puntual (PEM) para la evaluación de la incertidumbre de las variables de entrada introducidas en los flujos de potencia probabilistas. Se considera a través de la transformación ortogonal la correlación que se presenta entre las cargas del sistema, y también la que se da entre los generadores. Se proponen indicadores para la evaluación de las restricciones y objetivos del sistema, mismos que son obtenidos en base a los resultados entregados por la metodología PEM. Se hace uso de la función generadora universal (UGF) para evaluar la fiabilidad del sistema a través de la energía esperada no suministrada. Y finalmente se optimiza el sistema a través de dos distintas metodologías de optimización multiobjetivo, una de ellas basada en los algoritmos genéticos y otra en los enjambres de partículas. Los resultados de las diferentes etapas previas a la optimización, se evalúan respecto a la SMC, considerándola como método de referencia para dar validez a los resultados obtenidos. De las optimizaciones llevadas a cabo se desprende que los sistemas de almacenamiento pueden ser una opción para mejorar la fiabilidad del sistema, sin embargo, deben ser colocados en función de lo que se espera mejorar. Pues una misma capacidad de almacenamiento instalada, puede dar distintos resultados dependiendo de su localización y dimensionamiento.También se observa que los sistemas que presentan sobrecarga son aquellos que más se benefician del almacenamiento siempre y cuando se les permita utilizarlo en caso de contingencia, a la par de la generación distribuida que esté presente. Y por último se hace evidente que si los sistemas de generación o almacenamiento dispersos, pueden ayudar a compensar la potencia reactiva a través de su interface de conexión con la red; la posibilidad de que el desempeño del sistema mejore incrementa. El presente trabajo ha mantenido siempre el interés en obtener soluciones confiables que puedan ser empleadas para una evaluación más exhaustiva, siempre y cuando se logre minimizar los tiempos de cálculo y los recursos requeridos para ello. Este objetivo se cumple de acuerdo a las comparaciones hechas con la metodología de referencia, por lo cual, se puede decir que el proceso de optimización que se presenta puede ser una base útil en este campo.