Herramienta computacional para el flujo de carga estocástico que incluye el comportamiento del viento y su carga

Abstract

Actualmente existe una constante expansión de los sistemas eléctricos alrededor del mundo, esto exige a los operadores de red un correcto análisis de los mismos para mantener su seguridad y confiabilidad. Conjuntamente, se evidencia la necesidad de utilizar nuevas tecnologías para generar energía caracterizadas por ser amigables con el medio ambiente y que cuenten con una fuente de energía primaria de carácter infinito, en el caso de la energía eólica, que ha liderado la penetración de este tipo de fuentes. Por lo que en este contexto se reconoce la necesidad de disponer de modelos que permitan predecir comportamientos de un sistema eléctrico ante una entrada de este tipo de fuentes, además de su carga eléctrica. La continua inserción de las fuentes no convencionales de energía renovables en las matrices energéticas de cada país hace de gran importancia el análisis de flujos de carga teniendo en cuenta la aleatoriedad de este tipo de fuentes. Sobre todo, teniendo en cuenta la inserción de energía eólica, que actualmente es la fuente con mayor porcentaje de penetración a nivel mundial. Además, la fluctuación ingresada a los sistemas eléctricos debido a la aleatoriedad de la demanda es un factor que generalmente no se tiene en cuenta al realizar flujos de carga. El trabajo presenta una metodología para resolver flujos de carga probabilísticos teniendo en cuenta la aleatoriedad del viento modelado a través de una distribución de probabilidad (distribución Weibull) al igual que las fluctuaciones de la carga (distribución Normal). Se ejecutaron las pruebas para validar el funcionamiento de cada una de las etapas del sistema. Se determinó que los resultados de los cálculos realizados para el flujo de carga coinciden con los cálculos del software de validación con un sistema que contiene las mismas características, el mismo número de nodos y se observó que el nodo que mayor le afectaría a la inserción de energía eólica al sistema sería el nodo con más carga del sistema

Nowdays, there is a constant expansion of electrical systems around the world, which requires network operators to correctly analyze them in order to maintain their safety and reliability. Together, the need to use new technologies to generate energy characterized by being friendly with the environment and that have a source of primary energy of infinite character, in the case of wind energy, which has led the penetration of this type of sources. So in this context it is recognized the need to have models that allow to predict behavior of an electrical system before an entrance of this type of sources, in addition to its electrical charge. The continuous insertion of unconventional sources of renewable energy into the energy matrices of each country makes the analysis of load flows of great importance taking into account the randomness of this type of sources. Above all, taking into account the insertion of wind energy, which is currently the source with the highest percentage of penetration worldwide. In addition, the fluctuation entered into the electrical systems due to the randomness of the demand is a factor that is generally not taken into account when carrying out load flows. The work presents a methodology to solve probabilistic load flows taking into account the randomness of the modeled wind through a probability distribution (Weibull distribution) as well as the fluctuations of the load (Normal distribution). The tests were carried out to validate the operation of each one of the stages of the system. It was determined that the results of the calculations made for the load flow coincide with the calculations of the validation software with a system that contains the same characteristics and the same number of nodes and it was observed that the node that would most affect the insertion of Wind energy to the system would be the node with the most system load.