Ponente
Descripción
En las últimas décadas, el sector eléctrico ha experimentado una notable transformación hacia un entorno altamente competitivo. La actual situación ha creado la imperativa necesidad de potenciar tanto la planificación como la operación de la red de distribución, buscando ofrecer a nuestros valiosos clientes un nivel superior de satisfacción en los servicios que les brindamos. Además, esta evolución ha abierto nuevas oportunidades de competencia en el mercado, de forma indirecta. En este contexto, es de gran interés para investigadores, organismos y agencias responsables de la formulación de políticas, así como para inversionistas en el sistema eléctrico y energético en general, contar con marcos regulatorios y reglas claras de evaluación. Estas medidas fomentarán inversiones eficientes y oportunas en los sistemas de distribución eléctrica. Este trabajo presenta una metodología híbrida de optimización que genera una lista de costos de expansión factibles, tanto técnicamente como económicamente, como resultado del plan de expansión.
La noción de alternativa se relaciona con la propuesta de diferentes opciones para mejorar las áreas con bajo rendimiento, responder a la creciente demanda y garantizar la calidad del suministro de energía. Se presenta la utilización del algoritmo meta-heurístico basado en partículas evolutivas denominado Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) para la optimización de los planes de expansión.
Conclusión
El resultado final presenta un portafolio óptimo de inversiones, donde el conjunto óptimo de inversiones sugiere el aumento en la capacidad de la estación transformadora, el refuerzo de las troncales principales y la instalación de bancos de capacitores en nodos del sistema de distribución.
Metodología
Debido a la naturaleza de las inversiones posibles, la planificación en la expansión del sistema de distribución puede ser formulada como un problema optimización entero-mixto, no lineal, y estocástico a gran escala. Un gran número de algoritmos y métodos se han propuesto para resolver este complejo problema. Así, el problema de planificación de la expansión de la red de distribución, como ocurre en general con cualquier problema de planificación energética, consiste en definir cuándo invertir, dónde y qué tipo de inversiones.
En ese sentido, este trabajo propone la utilización de la herramienta metaheurística Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO), el cual genera el portafolio de inversiones definido de antemano. Para ello, inicialmente se limitan las posibles alternativas de inversión, que para este trabajo incluyen a: la ampliación de la subestación, aumento de alimentadores troncales e inversión en banco de capacitores. Así también se evaluará la posibilidad de inserción de generación distribuida como alternativa de inversión. El algoritmo EPSO se basa en un conjunto de partículas que evolucionan e interactúan en el espacio de búsqueda tratando de encontrar un punto óptimo del mismo.
Para el trato de las incertidumbres, la metodología propuesta simula el comportamiento incierto del sistema a través del método de Monte Carlo. La evolución de las variables inciertas será modelada mediante procesos estocásticos adecuados. Para tal efecto, se utiliza una red de distribución padrón de 16 nodos de la IEEE.
Este trabajo se implementa el flujo de potencia AC a cada disposición o variante de inversión dictada por el EPSO para determinar las constantes de pérdidas de energía, penalización por mala calidad del servicio de distribución, costos de operación y mantenimiento del sistema y el valor de Energía no Suministrada (ENS) a lo largo del periodo de simulación.
Integrando todas las opciones de inversión generadas por el algoritmo desarrollado, la Función Objetivo desarrollada para este trabajo se resume en la maximización del Beneficio Social Incremental. La misma es evaluada según el comparativo de mejor individuo generado en cada iteración, resultando de eso, el portafolio óptimo de inversiones en el sistema de distribución.
Para el cálculo del Beneficio Social Incremental, el mismo se toma como el ahorro de costos operativos del sistema evaluando el funcionamiento del sistema pre y post-inversión, dado el portafolio de inversiones generado en cada iteración.
La metodología propuesta presenta limitaciones respecto al requerimiento de recursos computacionales y al tiempo de cálculo. Es una metodología de cálculo intensivo que simula el comportamiento de las variables inciertas del mercado para un número importante de caminos o realizaciones.
Para reducir el tiempo de cálculo, la metodología desarrollada aplica la técnica de computación distribuida para descomponer el problema de generación de partículas y evaluación de la Función Objetivo de cada partícula del EPSO en un número determinado de computadoras personales que realizan los cálculos de manera independiente y simultánea, y luego devuelven los resultados a una computadora que se encarga de agrupar la información y calcular el Valor Esperado del Beneficio Social Incremental del proyecto de inversión en evaluación.
Introducción
La transición hacia un mercado eléctrico competitivo ha generado nuevos desafíos en la operación y planificación eficiente de las redes de distribución. Esto se debe a que se deben cumplir con una serie de requisitos que dependen del enfoque con el que se diseñen e implementen. El regulador tiene como tarea primordial maximizar el beneficio social, por ello, la asignación eficiente de inversiones en los sistemas de distribución y la toma oportuna de decisiones de expansión son factores cada vez más cruciales, tanto desde una perspectiva económica como práctica. El negocio de la distribución eléctrica se caracteriza por la frecuente inversión en escenarios inciertos. Por esto, las variables inciertas del mercado de energía desempeñan un rol preponderante en la evaluación de las inversiones en distribución. La expansión del sistema de distribución puede ser vista como un desafío de gran escala, donde la planificación debe ser tratada como un problema de optimización complejo, con elementos no lineales y estocásticos involucrados. El problema de la planificación de la expansión de la red de distribución implica la determinación estratégica de cuándo, dónde y qué inversiones se deben realizar para garantizar un suministro eléctrico óptimo que satisfaga el crecimiento de la demanda.
Resultados
El sistema de 16 nodos de la IEEE fue puesto a prueba para a verificar el funcionamiento y obtener los costos operativos del sistema bajo estas condiciones. Para ello, fueron simulados el crecimiento de la demanda, y a partir de esta variación, son evaluados los distintos parámetros definidos en la metodología propuesta.
A partir del flujo de potencia AC, se encuentra que las principales caídas de tensión cuando se tratan de la demanda pico, en la zona más alejada de la estación transformadora.
En cada evaluación de la función objetivo, se generan diferentes valores de costos de inversión y operación para cada vector solución. Es importante destacar que cada partícula solución debe calcular las pérdidas, la penalización y la EENS de manera independiente, a través de un flujo de potencia de CA. Este análisis tiene en cuenta las restricciones del sistema de distribución, lo que garantiza que la solución obtenida siempre sea factible.
Objetivo
Se propone desarrollar una metodología estocástica para evaluar los portafolios de inversión en el sistema de distribución, considerando el impacto de las condiciones de incertidumbre y la flexibilidad en la inversión. La metodología desarrollada se aplica para evaluar inversiones en proyectos de expansión en el sistema de distribución con el fin de proporcionar un análisis cuantitativo evaluando la influencia de la flexibilidad en el desempeño de los planes de expansión, así como en el proceso de toma de decisiones.
| Area | Ingenierías, Matemáticas y Física |
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