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ESTUDIO DE ESTABILIDAD DE TENSIÓN EN UNA RED DE DISTRIBUCIÓN

ALIMENTADA POR UN SISTEMA IEEE 9 NODOS A TRAVÉS DE UNA DVPP

(PLANTA VIRTUAL DE POTENCIA DE DISTRIBUCIÓN)

JOSÉ LUIS PATERNINA DURÁN

JOHN FREDY MONTOYA SÁCHICA

DIRECTOR

I.E., MSc., PhD. EDWIN RIVAS TRUJILLO

GRUPO DE INVESTIGACIÓN:

GCEM

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA

BOGOTÁ, COLOMBIA

2016

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ESTUDIO DE ESTABILIDAD DE TENSIÓN EN UNA RED DE DISTRIBUCIÓN

ALIMENTADA POR UN SISTEMA IEEE 9 NODOS A TRAVÉS DE UNA DVPP

(PLANTA VIRTUAL DE POTENCIA DE DISTRIBUCIÓN)

JOSÉ LUIS PATERNINA DURÁN

JOHN FREDY MONTOYA SÁCHICA

PROYECTO DE GRADO PARA OPTAR AL TÍTULO DE

INGENIERO ELÉCTRICO

DIRECTOR

I.E., MSc., PhD. EDWIN RIVAS TRUJILLO

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA

BOGOTÁ, COLOMBIA

2016

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RESUMEN

Contexto: En este trabajo de grado se estudia la estabilidad de tensión en una red de distribución al integrar

recursos energéticos distribuidos DER (como generación distribuida y elementos compensadores) en una

planta virtual de potencia de distribución (DVPP). La integración en una DVPP surge de la necesidad de

contrarrestar las diferentes problemáticas que presentan los DER, debido a diferentes factores como su

dependencia de las condiciones climáticas, las cuáles son de difícil predicción. Para ello se toma una red de

distribución con carga de tipo industrial y generación distribuida, la cual es alimentada por un sistema de

potencia IEEE 9 nodos.

Método: Se realiza un caso de estudio compuesto por nueve escenarios de simulación, para analizar la

estabilidad de tensión. El caso de estudio se estructura en tres fases. En la primera se realiza una revisión de la

literatura científica con enfoque en VPP y análisis de estabilidad de tensión con curvas PV. Esta fase se

complementa con una presentación del marco regulatorio colombiano referente a Generación Distribuida

(GD). En la segunda fase se plantea una red de distribución con GD y condensadores (baja y media tensión),

la cual es sometida a variaciones de carga y topología, mediante las cuáles surgen nueve escenarios de

simulación. En la última fase se evalúa la tensión en la red (estabilidad y regulación) con curvas PV, criterio

de criticidad propuesto e índices normalizados (con DVPP y sin integración). Las simulaciones necesarias y la

construcción de las curvas PV se realiza con DIGSILENT POWERFACTORY versión 15.1.

Resultados: Con el análisis de las curvas PV y con ayuda de los índices normalizados se puede cuantificar la

mejora que presenta la red (tanto en estabilidad como en regulación de tensión) al utilizar la DVPP (Mejora

del 9%). Además, en uno de los escenarios críticos desde el punto de vista de regulación de tensión, la red

presenta una mejora del 42%.

Conclusiones: Los beneficios técnicos en la red se obtienen a través de la estructura de integración planteada

para la DVPP, en función de los DER instalados, un DER complementario y teniendo como restricciones la

regulación del operador de red. De ésta forma, la integración se simplifica a un problema básico de estructuras

para redes neuronales artificiales. A partir de la estructura planteada se pueden integrar otros DER no

contemplados en éste estudio (almacenamiento, vehículos eléctricos) y teniendo en cuenta otras restricciones

(corrientes de falla y armónicos). Además, se puede utilizar la estructura planteada para integrar VPP locales

en una VPP regional. Por último, se recomienda realizar el planteamiento de un modelo económico que

permita implementar la DVPP propuesta.

ESTRUCTURA DEL TRABAJO DE GRADO

Este documento se encuentra organizado en 8 capítulos cuyo contenido se describe a continuación:

En el capítulo uno se realiza una breve contextualización sobre los recursos energéticos distribuidos en redes

de distribución y las oportunidades que representa la integración de los mismos para los diferentes actores de

la red. Se realiza el planteamiento del problema, se formula el objetivo general y los objetivos específicos los

cuales se desarrollan en los capítulos 2 al 6. Finalmente se muestra la justificación y el alcance del proyecto.

En el capítulo dos se encuentra el marco teórico y una revisión del estado del arte enfocado en VPP. El

capítulo se encuentra dividido en cuatro secciones: La primera sección contiene un breve marco teórico

referente a la estabilidad de tensión y curvas PV. En la segunda sección se hace una revisión bibliográfica de

los diferentes mecanismos para la integración de DER y se hace énfasis en Plantas Virtuales de Potencia. En

la tercera sección se plantea una definición de VPP con base a la literatura científica revisada. Por último, en

la sección cuatro se presentan la normatividad colombiana más relevante en cuánto a energías renovables y

regulación de tensión.

En el capítulo tres se realiza el planteamiento de un modelo de pruebas, sobre el cual se definirán el caso base

y los escenarios de simulación. En este capítulo se muestra la información del circuito de distribución

planteado por los autores y su interconexión con el sistema IEEE 9 nodos. Además, se determina el nivel de

GD en la red y su dispersión mediante la generación de números aleatorios, con base a proyecciones de

informes internacionales e históricos dadas por XM. En último lugar, se determina el tamaño de cada

generador fotovoltaico y el número de paneles requeridos de acuerdo a un panel seleccionado.

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En el capítulo cuatro se plantean los escenarios de simulación, así como el caso base. Se definen los eventos

relacionados para el caso base y las características de cada escenario. Mediante la combinación de las horas

de demanda y las variaciones de topología del sistema de transmisión, se definen los nueve escenarios de

simulación y se determina la potencia producida por las unidades fotovoltaicas para cada hora de demanda

analizada. Se corren las curvas PV para determinar el límite de estabilidad de tensión para cada nodo y se

determinan los valores de tensión para cada escenario. Se realiza un análisis de los resultados obtenidos, se

define un procedimiento analítico para determinar los nodos críticos del sistema y se plantea la introducción

de condensadores como DER complementario.

En el capítulo cinco se plasma el dimensionamiento de condensadores como DER complementario y el

impacto de su ubicación en redes de distribución, tanto con referencias en baja cómo en media tensión. Se

desarrolla la aplicación “Cálculo de Banco de Condensadores en Baja Tensión” en C# con base a un

algoritmo planteado por los autores para el cálculo de bancos de condensadores en baja tensión para

corrección del factor de potencia. Con el software DigSilent PowerFactory se localiza condensadores de

media tensión a lo largo de la red y se calcula la estabilidad de tensión de los nodos, sus valores de tensión

para los nueve escenarios y se comparan con los resultados del caso base. Se analizan los resultados y las

comparaciones obtenidas para introducir la integración de DER con DVPP.

En el capítulo seis se define la estructura de la DVPP con base a las limitantes técnicas del operador, las

variaciones de topología relacionadas con la alimentación para cada hora analizada y los DER a integrar.

Finalmente se plantean los criterios de integración de los DER (Estabilidad de tensión y tensiones en cada

nodo para todos los escenarios) para definir la combinación de generadores y el despacho de potencia activa y

reactiva para cada escenario de simulación.

En el capítulo siete se tienen las conclusiones del documento mediante las cuáles se corrobora el

cumplimiento del objetivo general y de los objetivos específicos. Además, se muestra los aportes realizados y

se plantean los trabajos futuros.

En el capítulo ocho se encuentran los anexos (desarrollo matemático para cálculo de condensadores en BT,

manual de usuario de DigSilent, manual y desarrollo de aplicación “Calculo de Banco de Condensadores en

Baja Tensión” y las fichas técnicas utilizadas.

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TABLA DE CONTENIDO

1 INTRODUCCIÓN .................................................................................................................... 13

1.1 CONTEXTUALIZACIÓN ................................................................................................ 13

1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .......................................................................... 13

1.3 OBJETIVOS ..................................................................................................................... 14

1.3.1 OBJETIVO GENERAL ............................................................................................ 14

1.3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS .................................................................................... 14

1.4 JUSTIFICACIÓN.............................................................................................................. 14

1.5 ALCANCE ........................................................................................................................ 14

2 MARCO TEÓRICO .................................................................................................................. 15

2.1 ESTABILIDAD DE TENSIÓN Y COLAPSO DE TENSIÓN ......................................... 15

2.2 MECANISMOS PARA LA INTEGRACIÓN DE DER ................................................... 18

2.2.1 VIRTUAL POWER PLANT (VPP) .......................................................................... 19

2.3 DEFINICIÓN DE VPP PLANTEADA ............................................................................ 26

2.4 NORMATIVIDAD ........................................................................................................... 26

2.4.1 LEY 1715 DE 2014 ................................................................................................... 27

2.4.2 DECRETO 2143 DE 2015 ........................................................................................ 27

2.4.3 RESOLUCIÓN 045 DE 2016 ................................................................................... 27

2.4.4 ISO 5001-NTC5001 .................................................................................................. 28

2.4.5 NTC 1340 .................................................................................................................. 28

3 MODELO DE PRUEBAS ....................................................................................................... 29

3.1 CURVAS DE CARGA DIARIA ...................................................................................... 29

3.2 MODELO DE PRUEBAS ................................................................................................ 30

3.3 GENERACIÓN DISTRIBUIDA ...................................................................................... 32

3.3.1 NIVEL DE PENETRACIÓN DE GD EN COLOMBIA .......................................... 32

3.3.2 GENERADORES FOTOVOLTAICOS INSTALADOS.......................................... 34

4 ESCENARIOS DE SIMULACIÓN ......................................................................................... 35

4.1 CASO BASE ..................................................................................................................... 35

4.2 HORAS DE DEMANDA .................................................................................................. 35

4.3 NIVELES DE GENERACIÓN GD .................................................................................. 36

4.4 SIMULACIÓN DE MONTECARLO ............................................................................... 38

4.4.1 DEMANDA MEDIA (HORA 09) ............................................................................ 38

6

4.4.2 DEMANDA ALTA (HORA 16) ............................................................................... 39

4.5 CONSTRUCCIÓN CURVAS PV .................................................................................... 41

4.6 RESULTADOS DE SIMULACIÓN PARA CASO BASE .............................................. 42

4.7 ANÁLISIS DE RESULTADOS Y DISCUSIÓN PARA CASO BASE ........................... 49

5 UBICACIÓN DE CONDENSADORES................................................................................. 51

5.1 DER COMPLEMENTARIO ............................................................................................. 51

5.2 CONDENSADORES EN REDES DE DISTRIBUCIÓN ................................................ 51

5.2.1 ALGORITMO PARA LA CORRECCIÓN DEL FACTOR DE POTENCIA EN

BAJA TENSIÓN (BT) .............................................................................................................. 51

5.3 UBICACIÓN DE CONDENSADORES EN MEDIA TENSIÓN CON DIGSILENT

POWERFACTORY ...................................................................................................................... 54

5.4 RESULTADOS DE SIMULACIÓN PARA UBICACIÓN DE COMPENSACIÓN EN BT

Y MT EN EL CASO BASE .......................................................................................................... 56

5.5 ANÁLISIS DE RESULTADOS, DISCUSIÓN Y COMPARACIÓN DE LA RED CON

COMPENSACIÓN Y CASO BASE ............................................................................................. 63

6 FUNCIONAMIENTO DVPP Y PARÁMETROS DE INTEGRACIÓN ................................. 71

6.1 ESTRUCTURA DE LA DVPP PLANTEADA ................................................................ 72

6.1.1 ESTRUCTURA DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL ...................................... 73

6.2 PARÁMETROS DE INTEGRACIÓN ............................................................................. 75

6.2.1 CÁLCULO DE kVAR PARA LA DVPP ................................................................. 76

6.2.2 CÁLCULO DE kW PARA LA DVPP .................................................................... 76

6.3 RESULTADOS DE SIMULACIÓN RED CON DVPP ................................................... 77


DVPP Y CASO BASE .................................................................................................................. 78

7 CONCLUSIONES .................................................................................................................... 80

APORTES ......................................................................................................................................... 81

TRABAJOS FUTUROS ................................................................................................................... 82

8 ANEXOS ................................................................................................................................... 83

A. ANEXO: DESARROLLO MATEMÁTICO PARA EL CÁLCULO DE CONDENSADORES

EN REDES DE DISTRIBUCIÓN ................................................................................................ 83

A.1. ANALISIS TÉCNICO DE CONDENSADORES SHUNT .............................................. 84

A.2. UBICACIÓN DE CONDENSADORES EN BAJA TENSIÓN POR PENALIZACIONES

................................................................................................................................................... 85

A.3. DESARROLLO MATEMÁTICO PARA LA CORRECCIÓN DEL FACTOR DE

POTENCIA EN BT. .................................................................................................................. 86

7

B. ANEXO: MANUAL DE USO DE DIGSILENT POWERFACTORY.................................... 88

B.1. ESPACIO DE TRABAJO ................................................................................................. 88

B.2. CREACIÓN DE UN PROYECTO NUEVO ..................................................................... 88

B.3. VENTANA GRÁFICA ..................................................................................................... 90

B.5. INTERCONEXIÓN DE SUBSISTEMAS DE POTENCIA ............................................. 93

B.6. CONFIGURACIÓN DE ELEMENTOS DEL SISTEMA DE POTENCIA ..................... 94

B.9. ESTUDIO DE VPP EN DIGSILENT ............................................................................. 103

C. ANEXO: MANUAL DE USO APLICACIÓN CÁLCULO DE BANCO DE

CONDENSADORES BT ............................................................................................................ 105

C.1. ASPECTOS A TENER EN CUENTA ............................................................................ 105

C.2. IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO: .................................................................. 105

C.3. GUÍA DE USUARIO ...................................................................................................... 106

D. ANEXO: FICHAS TÉCNICAS UTILIZADAS .................................................................... 112

D.1. PANEL SOLAR FOTOVOLTAICO .............................................................................. 112

D.2. CONDENSADORES BT ................................................................................................ 113

9 BIBLIOGRAFÍA ..................................................................................................................... 115

8

TABLA DE FIGURAS

Figura 1. Sistema radial para análisis de estabilidad de Tensión ...................................................... 16

Figura 2. Curva P-V del sistema de la Figura 1. Fuente [30] ............................................................ 17

Figura 3. Curva Q-V del sistema de la Figura 1. Fuente [30] ........................................................... 18

Figura 4. Áreas de trabajo reciente con VPP. Fuente: Autores ......................................................... 22

Figura 5. Curva de carga para un usuario industrial en Colombia. Fuente [21] ................................ 29

Figura 6. Curva de carga para un usuario comercial en Colombia. Fuente [21] ............................... 29

Figura 7. Curva de carga para un usuario residencial en Colombia. Fuente [21] ............................. 30

Figura 8. Sistema IEEE 9 nodos que alimentará la red de distribución de pruebas. En Azul la

subestación que alimentará la red de distribución. Fuente: Autores en DigSilent PowerFactory ..... 30

Figura 9. Red de distribución utilizada como modelo de pruebas. ................................................... 31

Figura 10. Composición de la generación del SIN en 2015. Fuente XM. ......................................... 33

Figura 11. Estructura del caso base, partiendo del modelo de pruebas. Fuente: Autores. ................ 35

Figura 12. Eventos relacionados para cada hora de demanda. .......................................................... 40

Figura 13. Algoritmo de curvas PV planteado por [34] .................................................................... 42

Figura 14. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Alta) Arriba:

Escenario 1. Mitad: Escenario 2. Abajo: Escenario 3. ...................................................................... 43

Figura 15. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Media)

Arriba: Escenario 4. Mitad: Escenario 5. Abajo: Escenario 6. .......................................................... 44

Figura 16. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Baja) Arriba:

Escenario 7. Mitad: Escenario 8. Abajo: Escenario 9. ...................................................................... 45

Figura 17. Algoritmo para el cálculo de banco de condensadores en BT. ........................................ 53

Figura 18. Metodología utilizada por DIGSILENT para la ubicación de condensadores. ................ 55

Figura 19. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Alta) ......... 57

Figura 20. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Media)...... 58

Figura 21. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Baja) ........ 59

Figura 22. Índice de tensión del caso base y de la red con compensación para Escenario 1. ........... 66









Figura 31. Beneficios para una red cuyos DER funcionan de forma independiente o integrados en

una DVPP. ......................................................................................................................................... 71

Figura 32. Limitantes para la participación en el mercado SPOT de generadores renovables. ........ 72

Figura 33. Participación en el mercado SPOT de DER mediante DVPP. ......................................... 72

Figura 34. Estructura de una RNA – Perceptrón Multicapa .............................................................. 73

Figura 35. Estructura de la DVPP planteada. .................................................................................... 74

9

Figura 36. Estructura detallada de la DVPP teniendo en cuenta topología, DER y criterios del

operador de red. ................................................................................................................................. 75

Figura 37. Circuito equivalente de un circuito de distribución. ........................................................ 83

Figura 38. Modelo PI distribuido de una red de distribución. ........................................................... 84

Figura 39. Circuito equivalente de una red de distribución con carga capacitiva ............................. 84

Figura 40. Diagrama fasorial para el circuito de la figura 39. ........................................................... 85

Figura 41. Triángulos de potencia para análisis matemático para corrección de factor de potencia 86

Figura 42. Espacio de trabajo en DigSilent. ...................................................................................... 88

Figura 43. Creación de un nuevo proyecto........................................................................................ 89

Figura 44. Configuración de la nueva red ......................................................................................... 89

Figura 45. Ejemplo de proyecto creado ............................................................................................ 90

Figura 46. Nueva ventana gráfica .................................................................................................... 91

Figura 47. Caja de herramientas de instrumentos de dibujo ............................................................. 91

Figura 48. Posicionamiento y conexión de los elementos del SEP ................................................... 92

Figura 49. Ventana de edición de un solo elemento .......................................................................... 93

Figura 50. Ventana de edición para más de un elemento .................................................................. 93

Figura 51. Representación de barra para conexión de subsistemas ................................................... 94

Figura 52. Representación de barras en Digsilent. ............................................................................ 94

Figura 53. Configuración de una barra en DigSilent. ........................................................................ 95

Figura 54. Ventana de configuración de líneas. ................................................................................ 96

Figura 55. Nuevo Proyecto de Línea. ................................................................................................ 96

Figura 56. Ventana de configuración de Transformador .................................................................. 97

Figura 57. Nuevo proyecto de transformador ................................................................................... 98

Figura 58. Selección de estudio para ubicación óptima de compensación ........................................ 99

Figura 59. Opciones básicas de algoritmo de ubicación óptima de capacitores................................ 99

Figura 60. Instalación de compensadores seleccionados de ficha técnica. ..................................... 100

Figura 61. Reporte de ubicación óptima de compensadores en media tensión. .............................. 101

Figura 62. Selección de elementos para ejecutar DPL .................................................................... 102

Figura 63. Ventana de comando DPL ............................................................................................. 102

Figura 64. Curva PV y reporte de estabilidad. ................................................................................ 103

Figura 65. Configuración de despacho automático ........................................................................ 104

Figura 66. Diagrama caso de uso aplicación. .................................................................................. 105

Figura 67. Diagrama clases aplicación. ........................................................................................... 106

Figura 68. Interfaz gráfica aplicación. ............................................................................................ 106

Figura 69. Campos de tensión, frecuencia y factor de potencia deseado ........................................ 107

Figura 70. Opciones disponibles para la información de consumo ................................................. 107

Figura 71. Información consumo de factura ................................................................................... 107

Figura 72. Campos necesarios para hacer el cálculo cuándo la información es obtenida de la factura

......................................................................................................................................................... 108

Figura 73. Opciones de cálculo para banco cuándo la información se obtiene de la factura .......... 108

Figura 74. Estado cuándo los kVAR del banco son mayores o iguales a 300 y el cálculo se hace con

información obtenida de la factura .................................................................................................. 109

10

Figura 75. Resultados obtenidos al dar click en calcular banco y estado del cálculo. ................... 109

Figura 76. Campos requeridos para hacer el cálculo por estudio de calidad de energía. ................ 110

Figura 77. Mensaje de estado de cálculo cuándo los datos son erróneos. ....................................... 110

Figura 78. Cálculo del banco de condensadores para la carga Industrial 2. .................................... 110

Figura 79. Botones adicionales de la aplicación ............................................................................. 110

Figura 80. Menú desplegable de la aplicación para tener acceso a la ficha técnica de condensadores

en BT, al manual de usuario y tener información de los desarrolladores. ....................................... 111

Figura 81. Información de la aplicación. ......................................................................................... 111

11

INDICE DE TABLAS

Tabla 1. Definiciones referentes a VPP en los últimos diez años. Fuente: Los autores. ................... 20

Tabla 2. Tipos de VPP y sus funcionalidades. Fuente: [3] y los autores. ......................................... 21

Tabla 3. Metodología planteada por [19] para un estudio de respuesta en la demanda. Fuente:

Autores .............................................................................................................................................. 23

Tabla 4. Principales trabajos realizados de VPP en los últimos cinco años en temáticas de mercado

energético, optimización y respuesta a la demanda. ......................................................................... 25

Tabla 5. Información de las líneas del circuito. ................................................................................ 31

Tabla 6. Información de las cargas del circuito................................................................................. 32

Tabla 7. Información de los transformadores del circuito ................................................................. 32

Tabla 8. GD de la red. ....................................................................................................................... 34

Tabla 9. Característica del panel escogido ........................................................................................ 36

Tabla 10. Generadores FV ubicados en la red de Distribución, su potencia y número de paneles

requeridos. Fuente: Autores. ............................................................................................................. 36

Tabla 11. Tabla de frecuencias para simulación de Montecarlo en demanda Media. ....................... 38

Tabla 12. Tabla de frecuencias para simulación de Montecarlo en demanda Alta. .......................... 39

Tabla 13. Potencia generada por el panel escogido para demanda alta y media. .............................. 39

Tabla 14. Generación de cada generador FV para cada escenario de demanda. ............................... 39

Tabla 15. Escenarios de simulación y eventos relacionados a ellos. ................................................. 41

Tabla 16. Límites de potencia y tensión sacados de la curva PV de cada nodo con carga, para los

escenarios 1, 2 y 3. ............................................................................................................................ 46


escenarios 4, 5 y 6. ............................................................................................................................ 47


escenarios 7, 8 y 9. ............................................................................................................................ 48

Tabla 19. Banco de condensadores para cada carga que requiere compensación en BT. ................. 54

Tabla 20. Requerimientos de compensación en MT para optimizar regulación de tensión en cada

escenario. ........................................................................................................................................... 56


escenarios 1, 2 y 3. ............................................................................................................................ 60


escenarios 4, 5 y 6. ............................................................................................................................ 61


escenarios 7, 8 y 9. ............................................................................................................................ 62

Tabla 24. Comparación límite de estabilidad de tensión según curva PV para caso base y para caso

con compensación. ............................................................................................................................ 63

Tabla 25. Índice de beneficio por escenario para cada nodo y promedio de beneficio por escenario.

........................................................................................................................................................... 64

Tabla 26. Reactivos en kVAR que entregará la DVPP a través de los condensadores de BT y MT 76

Tabla 27. Combinaciones a realizar por escenario para determinar los kW. .................................... 77

Tabla 28. Mejor combinación de generadores FV para cada escenario. ........................................... 78

12

Tabla 29. Configuración DVPP para cada escenario, valores de tensión promedio para cada

escenario y porcentaje de mejora en la estabilidad de la red. ............................................................ 78

13

1 INTRODUCCIÓN

1.1 CONTEXTUALIZACIÓN

La red eléctrica se ha desarrollado en torno a la generación centralizada, sin embargo, en la actualidad desde

el lado de los usuarios de la red eléctrica, se presenta un incremento en el uso de recursos energéticos

distribuidos (DER por sus siglas en inglés). Esto representa una oportunidad para diferentes actores con

carácter decisorio (operadores de red y el gobierno nacional) de tal manera que les permita plantear políticas

regulatorias con el propósito de facilitar a los usuarios con DER integrarse con éxito como participantes en la

alimentación de la red, y no solo como consumidores.

Los DER pueden ser de diferentes tecnologías, entre las que se encuentran:

Unidades de Generación Distribuida de cualquier tipo.

Sistemas de almacenamiento como baterías e inclusive pequeñas centrales hidroeléctricas.

Cargas especiales como Vehículos eléctricos.

Sistemas de compensación como bancos de condensadores.

Algunas de estas tecnologías presentan un mayor grado de madurez y penetración con respecto a otras, lo cual

se ve reflejado en un desarrollo tecnológico mucho más marcado.

Para proporcionar un servicio de energía confiable con una determinada calidad, los operadores de red deben

cumplir requisitos de índole técnico y están limitados por la forma en la cual pueden equilibrar la oferta y la

demanda. Por lo tanto, es necesario evaluar en primera instancia las implicaciones de índole técnico en la red.

Este proyecto busca en primera instancia proporcionar una revisión de los DER, definir una estructura que

permita integrarlos y finalmente evaluar el impacto de su integración, en la estabilidad de tensión en una red

de distribución alimentada por un sistema IEEE 9 nodos, con variaciones de carga y topología en el sistema.

1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

La penetración de DER en las redes de distribución está creciendo de forma acelerada a nivel mundial debido

a diferentes factores, entre los cuales se encuentran: disminución del impacto ambiental, eficiencia energética

y una tendencia direccionada al cambio de políticas regulatorias del mercado energético, en el cual se busca

un proceso continuo de liberalización del mismo. [3] [21].

Los DER representan varios retos a tener en cuenta:

Naturaleza intermitente de las energías renovables: Muchos de los DER utilizan fuentes de energía

renovable, lo cual provoca intermitencia en su generación dependiendo de las condiciones

climáticas, dificultando de ésta manera la gestión de la generación y provocando dificultades

técnicas y económicas. [3]

Topología de la red: La mayoría de las redes de distribución tiene una topología radial, por lo cual

diferentes situaciones relacionadas con el alimentador principal (desconexión de líneas de

alimentación) y cambios en las condiciones propias de la red, pueden afectar al sistema en general

[29]. Dichos efectos en la red pueden ser mucho más notorios ante la implementación de DER en

diferentes puntos del sistema.

Al combinar la naturaleza intermitente de los DER, las variaciones en la topología de una red y los diferentes

escenarios de carga que normalmente se presentan a lo largo de un día, se puede manifestar (o agudizar si ya

existen) problemas de estabilidad de tensión [30].

Como una posible alternativa de solución para contrarrestar el impacto de los DER ante la estabilidad de

tensión, surge el concepto de Planta Virtual de Potencia o VPP por sus siglas en inglés (Virtual Power Plant).

[3] Las VPP basan su funcionamiento en técnicas de gestión energética como respuesta a la demanda,

autoconsumo energético y la integración de recursos energéticos distribuidos en una red para su

funcionamiento como una única central de generación. [19]. Como el estudio se limitará a la integración de

los DER de una red de distribución, se utilizará una DVPP (Distribution-Virtual Power Plant).

14

Con base en los argumentos expuestos, surge una pregunta ¿Cómo integrar en una DVPP los DER de una red

de distribución interconectada con un sistema de transmisión, con el fin de mejorar la estabilidad de tensión

ante variaciones de carga y de topología?

1.3 OBJETIVOS

1.3.1 OBJETIVO GENERAL

Analizar la estabilidad de tensión de una red de distribución alimentada por un sistema IEEE 9 nodos con

integración de DER a través de una DVPP, ante modificaciones en la topología del sistema de transmisión y

variaciones de carga.

1.3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Revisar la literatura científica de Recursos Energéticos Distribuidos (DER) y de estructuras que

permitan integrarlos.

Definir la estructura de la DVPP en función de los DER integrados en ella (sistemas de generación

distribuida, y elementos compensadores).

Evaluar la estabilidad del sistema con base en la normatividad internacional y colombiana de nueve

escenarios de simulación, que permitan combinar la topología del sistema y los DER integrados en la

DVPP ante variaciones de carga (Alta, media y baja)

1.4 JUSTIFICACIÓN

Desde la perspectiva nacional, con base en la Ley 1715 de 2014, la cual busca “regular la integración de las

energías renovables no convencionales al sistema energético nacional” y la reciente publicación de la

resolución 045 del 3 de Febrero de 2016, donde se establecen los requisitos y procedimientos para obtener los

beneficios tributarios en proyectos de fuentes no convencionales de energía, se espera un crecimiento en la

inversión de diferentes recursos energéticos dispersos en cualquier punto de la red. Además, el reciente

fenómeno del niño y el riesgo que provocó de generar apagones a nivel nacional, pueden impulsar la

masificación de DER en las redes de distribución.

Además de ello, a nivel internacional se ha evidenciado la promoción de la integración de DER por parte de la

ONU a través de la XXI conferencia sobre cambio climático en 2015 y los diferentes estudios impulsados por

la academia como [31], se concluye que los DER juegan un papel preponderante al presentarse como la

tendencia de desarrollo de sistemas energéticos.

Estas tendencias direccionadas a la masificación de DER representan retos tanto técnicos como financieros

[3] para todos los actores del sector eléctrico a nivel de distribución. Por ello, las investigaciones enfocadas a

la integración de recursos energéticos distribuidos en DVPP y los estudios de estabilidad en redes con dichas

tecnologías permitirán mejorar el comportamiento eléctrico de una red ya existente y buscar una operación

mucho más rentable.

1.5 ALCANCE

En este proyecto se utilizarán como DER a unidades de generación distribuida (generadores solares

fotovoltaicos interconectados con la red) y sistemas de compensación de reactivos (bancos de condensadores).

El alcance del presente trabajo es realizar un estudio de estabilidad de tensión de tal manera que permita

definir las condiciones de integración de los DER y buscar un beneficio para la red en general (mejora de la

estabilidad de tensión). El presente proyecto, puede ser utilizado como base para integrar otras tecnologías

DER como elementos de respuesta en la demanda y de almacenamiento. Además, puede ser utilizada la

metodología aquí propuesta para el análisis de VPP en Sistemas eléctricos de Potencia y redes de transmisión

de alta tensión. Por último, se propone el complemento de éste trabajo, mediante el análisis de otros aspectos

relevante como estudio de cortocircuito y de contaminación armónica por parte de los DER a la red.

15

2 MARCO TEÓRICO

En la actualidad, la competitividad de la generación de energía mediante recursos renovables ha alcanzado

niveles históricos. A pesar de la formulación de políticas económicas bastante inconsistentes y débiles, las

energías renovables han llegado a cubrir el 19% de la demanda energética a nivel mundial para el periodo

2013-2014. [1] [2]

Por primera vez, la energía solar fotovoltaica alcanzó para el año 2014 niveles superiores que la energía

eólica; llegando a superar los 40GW en una cifra estimada para el 2014. [1]

Sin embargo, el reto principal de las energías renovables y de los recursos energéticos distribuidos (DER), es

el inconveniente para realizar una gestión eficiente de dichos recursos que permita volverlos competitivos y

visibles en el mercado energético. [3] [4]

Según como lo muestra [3], la dificultad en la gestión de dichos recursos energéticos renovables radica en los

siguientes aspectos:

Participación en el mercado: Generalmente a las pequeñas centrales de generación basadas en

energías renovables se les prohíbe la participación en el mercado energético actual.

Naturaleza intermitente: Tal vez el más complicado de todos los aspectos. Lo anterior debido a que

tecnologías como los paneles solares fotovoltaicos son dependientes de factores ambientales, como

la intensidad de la radiación solar.

Funcionamiento independiente y no cooperativo de las unidades DER pertenecientes a una red,

dificultando su control y aprovechamiento.

La naturaleza intermitente de los DER, sumado con las variaciones de carga y topología de la red, puede

provocar una progresiva pero incontrolable caída de tensión, haciendo entrar al sistema en una condición de

inestabilidad [30].

2.1 ESTABILIDAD DE TENSIÓN Y COLAPSO DE TENSIÓN

Desde el punto de vista técnico, se evidencia la inestabilidad en la tensión, cuándo en las barras del sistema se

presentan tensiones por fuera de los límites permitidos por regulación.

Es importante entender, que la estabilidad de tensión se debe garantizar ante condiciones normales de

operación y después de ser sujeta la red a perturbaciones [30].

En [30] se evidencia que unas de las perturbaciones a las cuales una red se puede ver sometida son

variaciones de carga o generación. Cuándo se utilizan unidades DER de tipo generación distribuida con

energías renovables, éstas representan continuas fluctuaciones en su producción que evidentemente pueden

incidir en la estabilidad del sistema.

De las formas más sencillas de analizar la estabilidad de tensión es a través de las curvas PV y PQ. [30]

emplea el análisis de dichas curvas para realizar estudios de estabilidad y poder determinar los puntos críticos

de operación de un sistema.

Para ilustrar el fenómeno de voltaje, se parte de un sistema radial simple, es decir, un generador y un receptor

interconectados a través de una línea con impedancia 𝑍𝐿 ∠ 𝜙. El siguiente análisis es el utilizado en [30] para

estudiar el fenómeno de estabilidad de tensión:

16

Figura 1. Sistema radial para análisis de estabilidad de tensión

Si bien en sistemas de potencia se puede simplificar el análisis al tener en consideración solamente la parte

reactiva de la impedancia en las líneas de transmisión, para el caso particular de redes de distribución, dicha

aproximación no es válida. Debido a que no se cumple la relación de X mucho mayor a R que si se presenta

en niveles de transmisión. Por ello, se dejará planteada la impedancia de la línea como una impedancia

𝑍𝐿𝑁∠ 𝜙.

𝐼 =𝐸𝑠

𝑍𝐿𝑁 + 𝑍𝐿𝐷

(2.1)

La magnitud del fasor de corriente sería

𝐼 =𝐸𝑠

√(𝑍𝐿𝑁 cos 𝜃 + 𝑍𝐿𝐷 cos ∅)2 + (𝑍𝐿𝑁 sin 𝜃 + 𝑍𝐿𝐷 sin ∅)

2

(2.2)

Se hace que

𝐹 = 1 + (𝑍𝐿𝐷𝑍𝐿𝑁

)2

+ 2(𝑍𝐿𝐷𝑍𝐿𝑁

) cos(𝜃 − ∅) (2.3)

Por lo cual, la magnitud de corriente queda:

𝐼 =1

√𝐹

𝐸𝑠

𝑍𝐿𝑁

(2.4)

La magnitud de voltaje en el receptor es:

𝑉 = 𝑍𝐿𝐷𝐼 =𝑍𝐿𝐷

√𝐹

𝐸𝑠

𝑍𝐿𝑁

(2.5)

17

Y la potencia suministrada a la carga finalmente será:

𝑃𝑅 =𝑍𝐿𝐷𝐹

(𝐸𝑠

𝑍𝐿𝑁)2

cos ∅ (2.6)

De este desarrollo matemático se concluye que el factor de potencia de la carga tiene relevancia en la

característica Potencia-Tensión del sistema. Por lo tanto, se espera que la estabilidad de tensión dependa de la

relación entre V, Q y P, la cual se muestra en la Figura 1 y 2.

Figura 2. Curva P-V del sistema de la Figura 1. Fuente [30]

En la Figura 2 se evidencia la importancia del factor de potencia. Como primera medida, se grafica la curva P-

V ante diferentes factores de potencia. Para cada curva se tiene un límite de estabilidad, delimitado por la

línea punteada. Los puntos que se encuentran por debajo de dicha línea punteada son una región de

inestabilidad, donde un aumento de la potencia activa demandada en un nodo no provoca una caída de tensión

en dicho nodo. En contraparte, la zona ubicada por encima de la línea punteada es una región de estabilidad,

ya que, al demandar más potencia activa, se presenta una disminución de tensión.

18

Figura 3. Curva Q-V del sistema de la Figura 1. Fuente [30]

La Figura 3 muestra la Curva Q-V, en la cual se evidencia la relación entre la inyección de potencia reactiva y

la tensión. La línea punteada representa el límite de estabilidad. Para construir ésta gráfica se debe mantener

la potencia activa constante. La región ubicada a la izquierda de la línea punteada es una zona de

inestabilidad, ya que se evidencia una relación inversa entre Q y V. El lado derecho de la curva, representa un

estado de operación satisfactoria.

Es útil realizar una clasificación de voltaje de la siguiente manera [30]:

- Estabilidad de voltaje para grandes perturbaciones: Está relacionada con una habilidad del sistema

para controlar los voltajes siguientes a grandes perturbaciones como fallas del sistema, pérdidas de

generación.

- Estabilidad de voltaje para pequeñas perturbaciones: Está relacionada con la habilidad del sistema

para controlar los voltajes siguientes a pequeñas perturbaciones como cambios incrementales de

carga. Se utiliza la curva Q-V para determinar la estabilidad en estos casos.

Es evidente que la estabilidad de tensión cobra una relevancia mayor, al momento de tener DER con

diferentes niveles de generación y diferentes factores de potencia dispersados en varios puntos de la red.

2.2 MECANISMOS PARA LA INTEGRACIÓN DE DER

En [40] se plantea el uso de las micro redes para la integración de energías renovables. Una micro red se

puede definir como aquella capaz de integrar de forma eficiente las acciones y comportamientos de

generadores y consumidores, además de actores que realizan ambas acciones. Buscando eficiencia técnica,

ambiental y económica. Se presentan las micro redes y las plantas virtuales de potencia como conceptos

idénticos [40- 41].

Sin embargo, en [42] se clarifican las diferencias entre ambos conceptos:

Uno de los enfoques de las micro redes es la operación en isla, pero no es recomendable que la VPP

trabaje bajo éste tipo de contingencia porque representaría grandes sectores del sistema eléctrico

operando de forma autónoma (esto puede representar problemas de coordinación de protecciones).

Las micro redes requieren sistemas de almacenamiento, pero las VPP pueden ser dimensionadas sin

dichos sistemas al no ser concebidas para operación en isla.

19

Las micro redes son funcionales para DER ubicados en áreas geográficas limitadas (para garantizar

la operación en isla), mientras que las VPP pueden integrar DER dispersos en grandes áreas

geográficas.

Las micro redes comercializan normalmente en un mercado energético minorista, con las VPP se

puede tener participación en un mercado mayorista, ya que se puede agrupar mayor capacidad de

DER en áreas geográficas extensas.

En [31] se plantea como otra herramienta de gestión de los DER de una red, el correcto dimensionamiento de

dichos recursos, teniendo como bases políticas regulatorias y estándares internacionales (IEEE 1547).

Además de ciertos parámetros técnicos como pérdidas en líneas, mejora en las tensiones de nodo, etc. Sin

embargo, dos falencias que no se pueden contrarrestar utilizando únicamente esta metodología están

relacionadas con:

DER ya dimensionados y operando en la red.

Funcionamiento cooperativo de diferentes DER de una misma red.

Por lo tanto, es recomendable mirar alternativas que permitan conservar las bondades de dimensionar bien los

nuevos DER de la red, pero además permita un funcionamiento cooperativo de los ya instalados. Por ello

surge el concepto de Planta Virtual de Potencia.

2.2.1 VIRTUAL POWER PLANT (VPP)

En la actualidad, hay una cantidad considerable de DER penetrando en la red eléctrica. Sin embargo, la

penetración de los DER está limitada con la exigencia de un sistema menos centralizado en la generación,

pero con una alta eficiencia al mismo tiempo [7].

Adicionalmente, se está presentando una continua liberalización del mercado, dejando a un lado los

monopolios para permitir el continuo aumento de un mercado competitivo. Para contrarrestar éstas

problemáticas se plantea la implementación de una VPP [8]

El concepto de VPP sigue siendo caso de estudio aún, por lo tanto, no se tiene una definición estandarizada en

la literatura científica. En la Tabla 1, se tienen las diferentes definiciones de VPP encontradas en los distintos

trabajos desarrollados desde 2006 hasta 2016. Cabe resaltar, que en las primeras definiciones de VPP (2008)

se consideraba igual éste mecanismo de integración a una micro red. Sin embargo, a medida que se ha

desarrollado la investigación tanto en VPP como en micro redes, se han podido identificar las diferencias

entre ambas como las define [42], donde se plantea que el principal enfoque de las micro redes está en

permitir una operación en isla de porciones del sistema eléctrico en áreas pequeñas; en contraparte de las VPP

que permiten integrar DER en áreas geográficas mucho más grandes. Por último, desde el año 2012, el

concepto de VPP busca centrar esfuerzos que permitan a las energías renovables tener participación en un

mercado eléctrico mayorista.

20

Tabla 1. Definiciones referentes a VPP en los últimos diez años. Fuente: Los autores.

Autores y año

H. Saboori, M.

Mohammadi. 2011

Una Virtual Power Plant es un grupo de unidades generadoras dispersas,

cargas y almacenamientos controlables, agregados con el fin de operar

como una central única. Los generadores pueden utilizar tanto fósiles

como fuente de energía renovable.

R. Hooshmand, E.

Gholipour, S.

Nosrabatabi. 2015

Se define VPP y en especial una IVPP (VPP Industrial) como la

programación de los generadores agregados de la red en un entorno

industrial buscando la participación en el mercado energético.

A. Ghahgharaee, A.

Zakariazadeh, S.

Jadid. 2016

Una VPP es definida como la agregación de algunos DER para operar de

forma coordinada y así poder participar en el mercado energético.

T. Sowa, S. Krengel,

S. Koopman. 2014

Se define una VPP como un concepto que permite agrupar DER en dos

partes esenciales: Cargas controlables y generadores para reducir el

impacto de recursos energéticos volátiles.

Una VPP es un término mediante el cual se busca optimizar la generación y

despacho de los recursos de almacenamiento en un único sistema,

aprovechando las virtudes de la web para proporcionar seguridad y

conectividad remota.

P. Asmus. 2010

Se define VPP como un concepto propio de una red de distribución en baja

tensión, mediante el cual se puede lograr una gestión activa de una red

inteligente. Específicamente con fuentes de energía a pequeña escala para

apoyar grupos específicos de cargas eléctricas.

O. Palizban, K.

Kauhaniemi, J.

Guerrero. 2013

Una Planta Virtual de potencia es una estructura compuesta por

generadores y cargas controlables. Se limitan los generadores hasta una

potencia máxima de unas docenas de MW. Además se pueden utilizar

energías renovables y basadas en combustibles fósiles de forma

simultánea.

P. Lombardi, T.

Sokolnikova, Z.

Styczyniski, N.

Voropai. 2012

Definiciones encontradas de VPP

F. Bignucolo, R.

Caldon 2006

VPP se define como una agregación de diferentes tipos de GD que pueden

estar dispersas en diferentes puntos de la red de distribución de media

tensión.

D. Pudjianto, C.

Ramsay 2007

VPP se define como un número de diversas tecnologías con diversos

patrones de funcionamiento y disponibilidad que pueden conectarse a

diferentes puntos de la red de distribución.

H. Morais, P. Kadar

2008VPP recibe la misma definición que tiene una micro red autónoma.

K. El Bakari, J. M. A.

Myrzik. 2009

Una Virtual Power Plant representa una agregación de los recursos

energéticos distribuidos (DER) y puede incluir cargas controlables, así

como dispositivos de almacenamiento.

21

En [3] se plantea que las tecnologías de generación aplicables a VPP son, entre otras: Energías renovables

como la producción solar fotovoltaica y eólica, unidades de generación, sistemas de almacenamiento y

sistemas de compensación energética como turbinas y gasificación.

Además, diferentes autores incluyen entre los DER, bancos de condensadores, unidades de generación y

vehículos eléctricos [28-29].

El concepto de VPP puede tener varios frentes de acción. Por ejemplo, una VPP puede enfocar sus esfuerzos

en criterios técnicos (TVPP) o comerciales (CVPP) [9].

Las funcionalidades de una VPP técnica o comercial se presentan en la Tabla 2:

Tabla 2. Tipos de VPP y sus funcionalidades. Fuente: [3] y los autores.

En trabajos de 2015 y 2016 se realiza una clasificación de las VPP según el tipo de usuario (industrial,

comercial, etc.).

La clasificación de la Tabla 2 aplica para cualquier VPP, sin importar el nivel de tensión (por ejemplo, DVPP-

Virtual Power Plant de Distribución).

Las diferentes clasificaciones de las VPP se encuentran en la Figura 4.

Independientemente si los esfuerzos se centran en respuesta a la demanda, visibilidad en el mercado

energético o en estrategias de optimización de VPP, en todos los casos se busca balancear las fluctuaciones

provocadas por las energías renovables, sistemas interconectados y redes inteligentes.

En la Figura 4, se relaciona de color rojo las áreas de trabajo en las cuáles se centrará éste proyecto.

Este trabajo se centrará en la integración de DER en una planta virtual de potencia a nivel de distribución

(DVPP) y se realizará con un enfoque técnico en los estudios a realizar en la VPP, focalizado en la estabilidad

de Tensión.

Visibilidad de las unidades de GD en los

mercados energéticos.

Participación de las unidades de GD en los

mercados de energía.

Maximización del valor de la participación

de las unidades de GD en los mercados de

la energía

Funcionalidades de una TVPP Funcionalidades de CVPP

Condición de monitorización continua-

recuperación de equipos de carga histórica.

Gestión de activos- con el apoyo de los

datos estadísticos.

La auto identificación /Auto descripción de

los componentes del sistema.

Localización de fallas en el sistema con

manejo de cortes.

Análisis estadístico y optimización de la

cartera de proyectos.

22

Virtual Power Plants - VPP

Clasificación según

Enfoque Nivel Tipo de usuario

Estudio

Técnico

TVPP

Estudio

Comercial

CVPP

En redes de

Distribución

DVPP

En redes de

Transmisión

VPP

Balance de las

fluctuaciones de las

energías renovables.

Compensaciones y

estabilidad.

Otras Áreas de Trabajo:

Mercados de energía competitivos

Visibilidad de pequeños generadores

en el mercado energético.

Mecanismos de respuesta a la

demanda.

Industrial

Comercial

Residencial

Figura 4. Clasificaciones de VPP. Fuente: Autores

23

2.2.1.1. VPP EN EL BALANCE DE LAS FLUCTUACIONES DE ENERGÍAS

RENOVABLES, COMPENSACIÓN Y ESTUDIO DE ESTABILIDAD

En [10] se plantea una relación directa entre el beneficio económico y una mayor eficiencia técnica de los

recursos renovables, reduciendo sus fluctuaciones y su impacto en los flujos de potencia de la red (se realizan

estudios en estado estable, por lo cual cobra gran relevancia los niveles de tensión en cada punto del sistema).

En todos los casos los autores coinciden en el impacto que provoca en el mercado energético, el hecho de

realizar interconexiones confiables. La mayoría con el uso de recursos renovables de forma óptima.

En [29] se plantea la integración de recursos energéticos distribuidos de diferentes tecnologías (generación

distribuida, compensación y almacenamiento) y su coordinación. Se plantean interrogantes con estos DER

sobre su impacto en el perfil de tensión y su contribución para suavizar dicho perfil.

2.2.1.2. VPP EN RESPUESTA A LA DEMANDA

En los trabajos que buscan lograr mecanismos de respuesta a la demanda con una VPP, se busca aplanar la

curva de carga diaria [19]. De esta forma, la VPP actúa como un dispositivo capaz de unificar la generación a

partir de energías renovables y la demanda del consumidor. El operador de la VPP está obligado a garantizar

el suministro eléctrico estable a la carga que tiene integrada, utilizando la generación producida por sus

generadores o a través de compras en el mercado eléctrico con un día de antelación. Del mismo modo la

potencia adicional que se genere, puede ser comercializada fuera del sistema VPP.

Para garantizar la seguridad del suministro en un contexto de incertidumbre en la generación (por la presencia

de energías renovables) y ante variaciones de carga, se presenta la metodología propuesta por [19] en la Tabla

3, donde se plantean los perfiles de carga a los usuarios pertenecientes a la VPP y se organizan según la

preferencia de los mismos. Posteriormente, la VPP realiza una selección de los perfiles de carga a utilizar, de

acuerdo al orden definido por los usuarios y determinando cuál de ellos representa el mínimo costo del

sistema, para finalmente conectar o desconectar las cargas y unidades generadoras correspondientes.

Tabla 3. Metodología planteada por [19] para un estudio de respuesta en la demanda y VPP. Fuente: Autores

2.2.1.3. VPP EN LA VISIBILIDAD DE PEQUEÑOS GENERADORES EN EL MERCADO

ENERGÉTICO

Para lograr una visibilidad de pequeños generadores en el mercado energético minorista, se debe tener en

cuenta varios aspectos. Lo más recomendable es contar con pronósticos del recurso energético renovable que

hará parte de la VPP. Al momento de hacer las transacciones es aconsejable realizarlas por bloques de horas,

debido a que los registros de las condiciones climatológicas son suministrados generalmente en estos lapsos

de tiempo. [16]

En los trabajos desarrollados en este aspecto, se presentan conceptos referentes al mercado minorista

liberalizado, como un escenario óptimo para la implementación de VPP. Sin embargo, en cualquier lugar

donde se quiera implementar una VPP para volver competitivas las energías renovables en el mercado, es

necesario tener en cuenta el marco normativo y regulatorio.

Estrategias Aspectos relevantes

Se plantea a los usuarios diferentes perfiles de carga y se organizan en el orden de preferencia de los

consumidores.Perfiles de carga

La VPP realiza una selección de los perfiles de carga buscando una minimización del costo total del

sistemaMinimización

Gestión de la

demandaLa VPP conecta y desconecta las cargas y unidades generadoras correspondientes.

24

En Colombia se manejan diferentes tipos de mercado en el sector eléctrico. Sin embargo, debido a que las

energías renovables dependen de las condiciones climáticas, y teniendo en cuenta la dificultad existente para

realizar predicciones climáticas a largo plazo, el mercado en el cuál una VPP con unidades de generación con

energías renovables como DER puede participar de una forma mucho más activa, es en el mercado de corto

plazo o mercado spot.

El funcionamiento del mercado spot se da de la siguiente manera: Con un día de anticipación a la operación,

cada generador declara diariamente a la Bolsa de Energía la disponibilidad horaria de sus recursos y una

oferta de precio.

Los trabajos desarrollados bajo este tópico realizan una optimización basado en programación lineal para

poder volver competitivo el costo de la energía en el mercado energético. [16-17]

2.2.1.4. VPP Y ESTRATEGIAS PARA SU OPTIMIZACIÓN

Los trabajos centrados en la elaboración de estrategias para la optimización de una VPP van encaminados a

utilizar programación lineal. Es decir, determinar una función objetivo con ciertas restricciones y según sea el

caso maximizar o minimizar dicha función. En los diferentes documentos referenciados, se evidencia que las

funciones objetivo van encaminadas a permitir la participación de DER en el mercado energético, realizando

proyecciones acertadas del precio de la energía [16-17]. Sin embargo, la función objetivo también pueda estar

centrada en el aspecto técnico, por ejemplo, lograr compensar las fluctuaciones de la energía eólica, teniendo

en cuenta las restricciones operativas de otras unidades generadoras pertenecientes a la VPP, como micro

cogeneración térmica [14].

Los trabajos más relevantes en los últimos cinco años en las diferentes líneas de investigación (visibilidad de

pequeños generadores en el mercado energético, Balance de fluctuaciones de energía y Respuesta a la

demanda se presentan en la Tabla 4.

25

Tabla 4. Principales trabajos realizados de VPP en los últimos cinco años en temáticas de mercado energético,

optimización y respuesta a la demanda.

S. Abdollahy 2015

Si bien no se utiliza el concepto de VPP, si se plantean estrategias de integración de recursos energéticos

distribuidos de manera coordinada en la red de distribución. Se plantean beneficios de usar bancos de

condensadores y sistemas de almacenamiento como baterías.

A. Ghahgharaee, A.

Zakariazadeh, S.

Jadid. 2016

En éste paper, la VPP es definida como la agregación de algunos DER para operar de forma coordinada y

así poder participar en el mercado energético. Para determinar el punto óptimo de operación se plantea un

modelo de programación lineal, teniendo en cuenta aspectos como: Flujo de dinero entre la VPP con el

mercado y programación energética (reservas, costos).

P. Lombardi, T.

Sokolnikova, Z.

Styczyniski, N.

Voropai. 2012

Plantea la VPP como mecanismo para integrar DER y lograr su participación en el marcado energético.

Propone el uso de sistemas de almacenamiento como característica de la VPP y centra su estudio para una

carga máxima de 1 MW.

T. Sowa, S. Krengel,

S. Koopman. 2014

Se estudia un modelo estocástico para analizar diferentes escenarios de operación del mercado energético,

de acuerdo a las características de cada tecnología de los DER integrados en la VPP.

Autores y año Aspectos relevantes

B. Roossien, A. Van

den Noort 2011

Se busca compensar las fluctuaciones de la energía eólica, variando la producción y la demanda mediante

una VPP conformada por: Bombas de micro-cogeneración térmicas, veintidós sistemas de calefacción, dos

vehículos eléctricos y un aerogenerador. Fueron utilizadas herramientas de respuesta en la demanda para

gestionar la carga. El escenario fue el piloto de la primera smart grid de Europa: PowerMatching City en

Holanda.

N. Etherden, M.H.J.

Bollen 2013

Se estudia la viabilidad de una VPP conformada por: un parque eólico, planta hidroeléctrica con su reserva

y paneles solares fotovoltaicos con su respectivo sistema de almacenamiento en baterías. El escenario de

la VPP es brindar servicios auxiliares a una red de distribución de 50 kV en Suecia. Se plantea la utilidad

de la VPP para el manejo de potencia activa y reactiva para adquirir visibilidad en el mercado Spot.

B. Melon Llorca 2011

Integración de una planta de cogeneración y un parque eólico en una VPP. Para mejorar el funcionamiento

de la VPP, se busca reducir las pérdidas de potencia activa total, teniendo en cuenta varios aspectos

como lo son: Límites de potencia activa y reactiva de los generadores, además de los límites del flujo de

potencia.

I. Kuzle, M. Zdrilic

2011

Se realizan simulaciones de una VPP conformada por unos paneles solares fotovoltaicos, una generación

de tipo eólico y una planta de potencia convencional. Se plantea una función objetivo, la cual será

minimizar el costo de operación de la central convencional. Para lograr una óptima participación en el

mercado, se debe contar con pronósticos de las energías renovables y realizar contratos por bloques de

horas. La principal restricción del modelo es el valor mínimo de potencia suministrada por la VPP. Es

fundamental tener en cuenta el impacto de las plantas convencionales (Sin energías renovables), ya que

serán las que representen una mayor diferencia en el precio final.

26

2.3 DEFINICIÓN DE VPP PLANTEADA

Con base en la revisión de la literatura expuesta en la sección 2.2 y tomando como criterio el alcance y

objetivos del presente proyecto, se realizará una definición de VPP. Como primero se tendrá en consideración

el nivel de tensión al cuál se encontrarán conectados los DER. Como se realizará la conexión de unidades

DER en baja y media tensión, se utilizará una DVPP (planta virtual de potencia a nivel de distribución).

Como se observó en la literatura revisada, la mayoría de VPP buscan cierta participación en el mercado

energético, por lo cual la planta virtual planteada en éste trabajo no será la excepción. Sin embargo, no será el

enfoque de este proyecto, pero es útil definir que el mercado en el cual tendría cabida y una participación

mayor las DVPP es en el mercado de corto plazo o Spot.

Otro tema importante al momento de definir una DVPP será los DER a utilizar en la misma. Entre las

tecnologías DER utilizadas se encuentra:

Unidades de Generación Distribuida de cualquier tipo (energías renovables, unidades térmicas y de

cogeneración, generadores síncronos).

Sistemas de almacenamiento como baterías e inclusive pequeños embalses.

Cargas especiales como Vehículos Eléctricos

Sistemas de compensación como bancos de condensadores

Por lo tanto, al momento de hablar de DER, se puede definir como

DER: Recursos energéticos ubicados de forma distribuida en un sistema eléctrico. Los recursos energéticos

pueden ser de diferentes tecnologías y funciones, entre las cuales se tiene generación, almacenamiento,

compensación y gestión de la demanda. En una red se puede tener diferentes tipos de unidades DER o un solo

tipo.

Con la definición del concepto de DER y los tipos que se pueden presentar, se procederá a definir una DVPP

con ayuda de la Tabla 1.

DVPP: Una DVPP es un grupo de Recursos Energéticos Distribuidos (DER) con diferentes patrones de

funcionamiento y disponibilidad, ubicados a lo largo de una red de Distribución (baja y media Tensión) en

cualquier extensión de área geográfica; y agrupados de tal manera que funcionan de forma conjunta y

cooperativa como un único elemento, en búsqueda de beneficios técnico-financieros para todos los

participantes de la red (operador de red, generadores y cargas). La DVPP debe estar concebida para que

funcione bajo diferentes eventos que se puedan presentar en la red (relacionados con carga y topología del

sistema) sin necesidad de contemplar una operación en isla. Para los propósitos de éste trabajo, se optará por

el uso de dos unidades DER diferentes:

Generación distribuida con energías renovables. Particularmente con generadores de energía solar

fotovoltaica.

Sistema de banco de condensadores. Debido a las penalizaciones que representa el flujo excesivo de

potencia reactiva y su relación directa con el nivel de tensión. Así mismo, la facilidad de aumentar el

factor de potencia a través de condensadores y la relación directa entre el factor de potencia y la

estabilidad de tensión.

Tomando como base la Figura 4 y la explicación dada, se buscará lograr un balance en las fluctuaciones de

generación de las energías renovables y definir el funcionamiento de la DVPP. Por lo tanto, no se requerirá

cargas especiales (vehículos eléctricos) ya que son utilizados para trabajos enfocados en la respuesta a la

demanda.

2.4 NORMATIVIDAD

En Colombia, los entes principales encargados de la normatividad y la regulación energética son la Comisión

de Regulación de Energía y Gas (CREG) y el Ministerio de Minas y Energía. Un ente importante en la

planeación y desarrollo del sector eléctrico colombiano es la Unidad de Planeación Minero Energética

(UPME).

27

En materia de Energías renovables y DER, la normativa principal está en el marco de la Ley 1715 del 13 de

mayo de 2014, por medio de la cual se plantea la integración de las energías renovables no convencionales al

sistema eléctrico colombiano y cuya reglamentación gira en torno al Decreto 2143 de 2015. En el 2016, la

UPME publicó la resolución 045 del 3 de febrero de 2016.

Debido a que el uso óptimo de DER y la reglamentación de las energías renovables en Colombia está

enfocado entre otros, a la eficiencia energética, es importante mencionar a la norma ISO 5001 y a la NTC

5001 que son la normatividad relacionada en este campo.

Por último, es de vital importancia mencionar normatividad nacional e internacional que permitan obtener

indicadores para evaluar los niveles de tensión en los sistemas de potencia y el factor de potencia (factores

preponderantes en la estabilidad de tensión al analizar curvas PV y QV).

Para evaluar el perfil de tensión se debe tener en cuenta las normas colombianas NTC 1340 y la CREG 025 de

1995. Además, también se deben definir los límites de sobretensiones y subtensiones permitidas, expresadas

en la norma NTC 5000 y en la IEEE 1159.

2.4.1 LEY 1715 DE 2014

La Ley 1715 de 2014 promulgada por el gobierno nacional el 13 de mayo de 2014 tiene por objeto promover

el desarrollo de las fuentes no convencionales de energía, con un énfasis particular en las de carácter

renovable.

La Ley busca promover en líneas generales los siguientes aspectos:

Integración de las Fuentes No Convencionales de Energía (FNCE) al sistema energético nacional.

Participación de FNCE en el mercado eléctrico.

Fomentar la participación de las FNCE de carácter renovable en las zonas no interconectadas.

Establecer el marco legal para fomentar el aprovechamiento de las FNCE.

Establecer mecanismos de cooperación entre los diferentes sectores para fomentar la gestión

eficiente de energía.

Estimular la inversión, investigación y desarrollo en FNCE, principalmente las de carácter renovable.

Incentivar la Eficiencia Energética, y mecanismos de respuesta a la demanda.

2.4.2 DECRETO 2143 DE 2015

En la Ley 1715 se plantearon diferentes beneficios tributarios de utilizar FNCE, entre los cuáles se encuentra:

Impuestos sobre la renta.

Exclusión de IVA.

Exención de aranceles.

Aspectos Contables (sin aclarar si los beneficios serán contables y fiscales o sólo contables).

Por lo cual, el Decreto 2143 de 2015 fue emitido como marco regulatorio de la Ley 1715. El Decreto

estableció como requisito para acceder a la exención de gravamen arancelario que “Las personas naturales y

jurídicas titulares de nuevas inversiones en proyectos para el desarrollo de FNCE deberán obtener

previamente la certificación expedida por el Ministerio de Minas y Energía, a través de la UPME, en la cual

se avala el proyecto de FNCE, maquinaria, equipos, materiales e insumos destinados para tal fin.”

2.4.3 RESOLUCIÓN 045 DE 2016

La UPME publicó el 3 de febrero de 2016 la resolución 045. Entre los aspectos importantes de dicha

resolución se encuentra:

Se definen los requisitos para aplicar a los beneficios de deducción de IVA e impuestos arancelarios

de todos los equipos, maquinarias y servicios relacionados con FNCE, según listado publicado con la

resolución.

28

Se permite la renovación de la certificación que permite la exención de IVA y aranceles. La

certificación tendrá vigencia de 18 meses, y podrá ser renovada por otros seis meses más.

La resolución no especifica si los proyectos en funcionamiento recibirán la certificación necesaria

para exención de IVA y aranceles, por lo cual, se debe esperar las modificaciones que se realizarán a

dicha resolución.

2.4.4 ISO 5001-NTC5001

Norma enfocada a la eficiencia energética. Temática fundamental es la calidad de potencia eléctrica, límites y

metodología de evaluación en punto de conexión común. Se realiza la clasificación de diferentes

perturbaciones entre las cuales se incluyen variaciones de tensión.

2.4.5 NTC 1340

Aborda temas de calidad de potencia, con un énfasis en tensiones y frecuencias nominales en sistemas

eléctricos de servicio público. [21]

Esta norma define para media tensión (entre 1kV y 62 kV), una tensión nominal máxima de +5% y una

mínima de -10%. Teniendo como definiciones de tensión máxima y mínima de un sistema como el valor

eficaz máximo que ocurre bajo condiciones normales de operación en cualquier momento y punto del sistema.

[21].

En [21] se plantean índices normalizados para evaluar la regulación de tensión en una red de Distribución

como:

𝐼𝑉 =𝑉𝑛𝑜𝑑𝑜 − 𝑉𝑚𝑖𝑛

𝑉𝑚𝑎𝑥 − 𝑉𝑚𝑖𝑛

(2.7)

En [21] se utiliza el índice beneficio para evaluar el impacto de la generación distribuida basado en el

concepto de porcentaje. De ésta forma se puede cuantificar el beneficio de una acción en un estudio mediante

la variación de un índice o valor cualquiera.

𝐼𝐵𝐸𝑁𝐸𝐹𝐼𝐶𝐼𝑂 =𝐼1 − 𝐼2𝐼1

∗ 100 (2.8)

Estos dos índices serán los utilizados para evaluar la estabilidad de tensión en la red de prueba utilizada para

los escenarios de simulación propuestos.

Por último, es importante tener en cuenta que la normativa colombiana con referencia al flujo de potencia

reactiva y al factor de potencia está compuesta por:

Resolución CREG 009 de 1996 (relacionada con las tarifas).

Resolución CREG 009 de 1997 (límites de potencia reactiva).

Resolución CREG 108 de 1997 (control del factor de potencia en 0,9 inductivo).

Resolución CREG 082 de 2002 (mecanismo de cobro para liquidación mensual por el uso del

sistema por bajo factor de potencia).

Resolución CREG 047 de 2004 (Limita el cobro al transporte y no a los otros conceptos de la

fórmula tarifaria).

Las cuáles tienen en común, que en todas se expresa el límite de consumo de potencia reactiva, realizando

penalización cuándo el consumo de energía reactiva supere el 50% de la activa. Desde el punto de vista de

factor de potencia, se debe garantizar por lo menos en 0,9.

29

3 MODELO DE PRUEBAS

Para estudiar la estabilidad de tensión en un sistema de distribución, se debe plantear una red que permita

realizar variaciones en carga y topología. La red planteada es de tipo industrial, debido a las particularidades

que ofrece (demanda de reactivos) con un nivel en media tensión (MT) de 11,400V. La topología de la red es

de tipo radial y su alimentador es el sistema IEEE 9 nodos. La curva de carga utilizada es la que describe el

consumo de potencia por hora en Colombia.

3.1 CURVAS DE CARGA DIARIA

Las curvas de carga diaria, son variaciones de la demanda de potencia a lo largo de un día. La importancia de

las curvas radica en la información que contiene hora a hora, referente al tipo de usuario que demanda la

energía. Por lo tanto, se obtienen tres tipos de curva de carga, dependiendo del tipo de usuario (industrial,

comercial y residencial) [21]:

Figura 5. Curva de carga para un usuario industrial en Colombia. Fuente [21]

Figura 6. Curva de carga para un usuario comercial en Colombia. Fuente [21]

30

Figura 7. Curva de carga para un usuario residencial en Colombia. Fuente [21]

3.2 MODELO DE PRUEBAS

Como se mencionó anteriormente, el modelo de pruebas es un sistema de distribución típico de Bogotá. En

líneas generales, el sistema cuenta con 26 nodos todos de tipo industrial, 9 cargas, 9 transformadores y 9

líneas de MT según normatividad CODENSA. La red se encuentra alimentada por el sistema IEEE 9 nodos

(mediante las líneas de transmisión LINE 5 y LINE6).

En la Figura 8 se muestra el sistema IEEE 9 nodos y se evidencia la ubicación de la red de pruebas. La red de

pruebas se ubica en el BUS 6 ya que éste tiene la tensión más cercana a la nominal para condiciones de plena

carga (1,01 pu). Por ejemplo, en el BUS 8 la tensión es de 1,016 pu y en el BUS 5 es de 0,988 pu para las

mismas condiciones.

Figura 8. Sistema IEEE 9 nodos que alimentará la red de distribución de pruebas. En Azul la subestación que

alimentará la red de distribución. Fuente: Autores en DigSilent PowerFactory

En la Figura 9 se muestra la red de distribución planteada.

31

Figura 9. Red de distribución utilizada como modelo de pruebas.

En las tablas 5, 6 y 7 se detalla la información del circuito utilizado:

Tabla 5. Información de las líneas del circuito.

Línea 1 2 1/0 11,4 230 0,549 0,6783 3ø, 3 hilos

Línea 2 1 1/0 11,4 230 0,549 0,6783 3ø, 3 hilos

Línea 3 0,76 1/0 11,4 230 0,549 0,6783 3ø, 3 hilos

Línea 4 0,43 1/0 11,4 230 0,549 0,6783 3ø, 3 hilos

Línea 5 0,157 1/0 11,4 230 0,549 0,6783 3ø, 3 hilos

Línea 6 1,3 1/0 11,4 230 0,549 0,6783 3ø, 3 hilos

Línea 7 0,234 1/0 11,4 230 0,549 0,6783 3ø, 3 hilos

Línea 8 0,13 2 11,4 180 0,874 0,6835 3ø, 3 hilos

Línea 9 0,36 2 11,4 180 0,874 0,6835 3ø, 3 hilos

Línea 10 0,621 2 11,4 180 0,874 0,6835 3ø, 3 hilos

Línea 11 0,235 1/0 11,4 230 0,549 0,6783 3ø, 3 hilos

Línea 12 0,113 2 11,4 180 0,874 0,6835 3ø, 3 hilos

Línea 13 0,098 2 11,4 180 0,874 0,6835 3ø, 3 hilos

Línea 14 0,241 2 11,4 180 0,874 0,6835 3ø, 3 hilos

Línea 15 0,567 2 11,4 180 0,874 0,6835 3ø, 3 hilos

XL

[Ω/km]Sistema

Nombre

Línea

Longitud

[km]

Calibre

[AWG]

Tensión

[kV]

Corriente

[A]

R

[Ω/km]

32

Tabla 6. Información de las cargas del circuito

En la práctica, muchas instalaciones de tipo industrial en Colombia no tienen conocimiento de la penalización que pueden

recibir por tener un factor de potencia menor a 0,9; y teniendo en cuenta que este fenómeno representa mayor demanda de

reactivos (situación útil para él análisis), se optó con que varias cargas (ubicadas en diferentes puntos de la red) tuvieran

un bajo factor de potencia como aparece en la Tabla 6.

Tabla 7. Información de los transformadores del circuito

3.3 GENERACIÓN DISTRIBUIDA

El modelo de pruebas ya tendrá una red de distribución con GD incorporada. Para determinar el nivel de

generación de la GD y la ubicación de las mismas se realizó el siguiente procedimiento:

3.3.1 NIVEL DE PENETRACIÓN DE GD EN COLOMBIA

El nivel de penetración de GD a calcular será para Colombia, debido a que la red de distribución, las

variaciones de carga y las condiciones climatológicas son las propias de Bogotá. Sin embargo, el

procedimiento utilizado también se puede implementar en cualquier otro territorio, siempre y cuándo se

obtenga la información previa necesaria (informes de generación, proyecciones y limitantes normativas).

Según el informe anual dado por XM sobre la operación del Sistema Interconectado Nacional (SIN) y

administración del mercado, la generación en 2015 fue de la siguiente manera:

Industrial 2 Carga 1 240,00003 180 0,8

Industrial 5 Carga 2 75,65001 38,75664 0,9

Industrial 7 Carga 3 32,00001 24 0,8






Industrial 17 Carga 9 186 73,51191 0,93


Nodo Nombre de carga kW kVARFactor de

potencia

Nombre Potencia [kVA] Primario [kV] Secundario [kV] Conexión

Transformador 1 500 11,4 0,208

Transformador 2 112,5 11,4 0,208








Transformador 10 112,5 11,4 0,208

33

Figura 10. Composición de la generación del SIN en 2015. Fuente XM.

Según la figura 10, el 5,2% de la generación estuvo a cargo de pequeños generadores y cogeneradores para el

2015. En este rubro se puede incluir la generación distribuida.

Para el caso de estudio analizado, el sistema IEEE 9 nodos es capaz de generar en condiciones de carga

máxima 248 MW. Utilizando las proporciones de generación expuestas en la Figura 10, se puede determinar

que la generación instalada a cargo de pequeños generadores será de 13 MW.

Adicionalmente, debido a la reglamentación que busca fomentar la inversión en fuentes no convencionales de

energía, éste porcentaje se espera que aumente.

Según el sumario de políticas en energías renovables en América Latina para el 2015 realizado por la Agencia

Internacional de Energías Renovables (IRENA), se tiene como objetivo de energías renovables en Colombia

que un 6,5% de la generación esté a cargo de dichas tecnologías.

Es de tener en cuenta, que el estimativo preciso de penetración de fuentes no convencionales de energía no es

fácil de determinar, y el actual marco regulatorio puede representar una mayor participación de dichos

generadores. Algo claro, es que los beneficios de congelación en el precio de la energía por el autoconsumo,

exenciones del pago del IVA e impuestos arancelarios representarán un crecimiento mucho más acelerado.

Esto sumado al alto costo de inversión en dichas fuentes de energía, se puede estimar que las grandes

industrias (con mayores utilidades) serán las que tengan la capacidad de invertir.

Por lo tanto, se va a tomar un escenario de penetración que contemple un incremento mayor al esperado y

cercano a un país en el cuál la industria ha cobrado gran relevancia para la inversión en FNCE como Chile,

cuya meta para 2025 es que la generación mediante FNCE sea del 20%.

De esta forma, se generará un número aleatorio en un intervalo cuyo límite inferior será el esperado en

Colombia para 2020 (6,5%) y el superior será el esperado por Chile para 2025 (20%).

El número aleatorio se determinará mediante MATLAB y será el nivel de penetración de GD que tendrá la

red de distribución de prueba. Para generar el número aleatorio, se debe definir la raíz en MATLAB mediante

el comando “seed” como se hace en la ecuación 3.1. Para este caso de estudio, se define la raíz del número

aleatorio a generar como la potencia instalada en la red de distribución, la cual es de 1784 kW. Después de

definir la raíz, se calcula el valor NP (nivel de penetración) como se hace en la ecuación 3.2, para finalmente

34

corregir el intervalo dentro del cual se generará el número (por defecto, MATLAB genera el número aleatorio

en un intervalo entre cero y uno). Para ello, se multiplica el valor NP por la diferencia del límite superior con

el inferior (13,5) y se suma el límite inferior (6,5) como aparece en la ecuación 3.3.

>> rand (‘seed’, 1784)

(3.1)

>>NP=rand(1,1)

(3.2)

>>NP*(13.5)+6,5

(3.3)

Al realizar la generación del número aleatorio, se obtiene un nivel de penetración de 7%, es decir, una

potencia instalada de 125kW en generación distribuida.

3.3.2 GENERADORES FOTOVOLTAICOS INSTALADOS

Como es de esperar, es un factor complejo determinar la dispersión de las unidades de GD ya que depende de

muchos factores exógenos como los incentivos del mercado y la liberalización del mismo. Para plantear un

nivel de dispersión se volverá a utilizar la generación de un número aleatorio. Para ello se determinó el

porcentaje de nodos de la red de distribución a analizar que tienen carga. De los 26 nodos de la red de

distribución, 10 tienen carga, lo cual representa un 38%. Éste porcentaje será el límite superior en la

generación del número aleatorio y el inferior será del 10%. Cómo se hizo con el nivel de penetración de GD,

se debe definir la nueva raíz, la cuál será de diez (número de nodos con carga) como aparece en la ecuación

3.4. En la ecuación 3.5 se determina el nivel de dispersión (ND) dentro de un intervalo entre cero y uno. Por

último (y como se hizo en la ecuación 3.3) se corrige el intervalo del ND dentro de uno deseado, en la

ecuación 3.6.

>> rand (‘seed’, 10) (3.4)

>>ND=rand(1,1) (3.5)

>>ND*(28)+10

(3.6)

El número aleatorio generado por MATLAB es de 28%. Lo cual representa que de los 10 nodos con carga del

sistema, 3 tendrán generación distribuida. Es decir, los 125 kW de GD se repartirán en tres nodos. (Los tres

nodos con mayor carga).

Por lo tanto, la ubicación de los generadores y la potencia instalada de cada uno de ellos es la que se muestra

en la Tabla 8. (Tomando como base un panel de 315W):

Tabla 8. GD de la red.

Generador FV Potencia [kW] Número paneles Ubicación

Generador uno 68 216 Carga 5

Generador dos 50 159 Carga 8

Generador tres 7 23 Carga 1

35

4 ESCENARIOS DE SIMULACIÓN

Como la red de distribución planteada es alimentada por un sistema IEEE 9 nodos y con el fin de realizar el

estudio de estabilidad de tensión, se proponen escenarios de simulación en las horas de demanda alta, media y

baja; para diferentes variaciones de topología en el sistema de transmisión.

Para plantear los escenarios de simulación y estudiar el impacto de una DVPP en la estabilidad de tensión de

una red, es necesario proponer un caso base.

4.1 CASO BASE

Se analizará la estabilidad de tensión en la red de distribución ante variaciones de carga y de topología. Para

ello se toma el modelo de pruebas IEEE 9 nodos como alimentador de la red de distribución. En la Figura 11

se tiene la estructura del caso base, donde se toma el modelo de pruebas y se realiza la desconexión de las

líneas de transmisión asociadas con el alimentador. Además, para cada variación de topología, se realizan

variaciones de carga (alta, media y baja).

Figura 11. Estructura del caso base, partiendo del modelo de pruebas. Fuente: Autores.

Definido el caso base en la Figura 11, se procede a determinar las horas del día donde se presenta demanda

alta, media y baja.

4.2 HORAS DE DEMANDA

Para determinar las horas de demanda, se utilizarán las curvas de carga típicas colombianas expuestas en el

capítulo anterior.

1. SE TOMA MODELO DE PRUEBAS

1.1. SE REALIZAN VARIACIONES DE TOPOLOGÍA

DESCONEXIÓN DE LINEAS DE TRANSMISIÓN

RELACIONADAS CON EL ALIMENTADOR

1.2. SE REALIZAN VARIACIONES DE CARGA

DEMANDA

ALTA

DEMANDA

MEDIA

DEMANDA

BAJA

CASO BASE

36

Analizando las Figuras 5, 6 y 7 se puede concluir que las horas de demanda son:

Demanda alta (100% carga instalada) = Hora 16.

Demanda media (70% carga instalada) = Hora 09.

Demanda baja (20% carga instalada) = Hora 05.

4.3 NIVELES DE GENERACIÓN GD

Los paneles fotovoltaicos van a generar acorde a la radiación solar que incida sobre ellos.

Como los paneles solares generarán únicamente cuándo haya presencia de brillo solar (entre 6am y 6pm), se

requiere determinar la generación de cada unidad fotovoltaica para demanda alta y media (en demanda baja

no hay presencia de brillo solar).

Para ello se deben realizar las correcciones por temperatura de acuerdo a las condiciones ambientales de la

localidad de instalación (Bogotá) y a las condiciones de circuito abierto y cortocircuito del panel escogido.

El Panel seleccionado tiene las siguientes características, donde: Wp (vatios pico), Voc (tensión circuito

abierto), Vm (tensión máxima potencia), Isc (corriente cortocircuito) e Im (corriente máxima potencia).

Tabla 9. Característica del panel escogido

La razón por la cual el panel fue escogido está marcada por el valor de vatios pico que brinda éste, siendo uno

de los más altos que ofrece el mercado. Además de presentar un buen rendimiento en condiciones de baja

intensidad de radiación solar para generar.

Los coeficientes de temperatura se encuentran en la hoja de especificaciones del panel escogido incluida en el

Anexo D.

En la tabla 10 se muestran los números de paneles a utilizar para cada uno de los generadores fotovoltaicos de

la red:

Tabla 10. Generadores FV ubicados en la red de distribución, su potencia y número de paneles requeridos.

Fuente: Autores.

Sabiendo el número de paneles, se realizan las correcciones por temperatura. El procedimiento para realizar

las correcciones por temperatura es el siguiente:

Con la temperatura ambiente 𝑇𝑎 y la irradiancia 𝐺𝑥 dada se determina la temperatura del panel

Panel SunPower

Wp 315

Voc 64,6

Vm 54,7

Isc 6,14

Im 5,76

Generador FV Potencia [KW] Número paneles

Generador uno 68 216

Generador dos 50 159

Generador tres 7 23

37

𝑇𝑐 = 𝑇𝑎 +45 − 20

800∗ 𝐺𝑥

(4.1)

Con la temperatura del panel, se determina el delta de temperatura

∆𝑇 = 𝑇𝑐 − 25° (4.2)

Con los valores de Pm, Isc y Voc en condiciones estándar, se determina el factor de forma FF

𝐹𝐹 =𝑃𝑚

𝑉𝑜𝑐𝐼𝑠𝑐

(4.3)

Se determina el valor de corriente de cortocircuito para la irradiancia dada

𝐼𝑠𝑐𝑛𝑢𝑒𝑣𝑎 =𝐺𝑥1000

∗ 𝐼𝑠𝑐 (4.4)

Con el nuevo Isc, FF y el valor Voc de la hoja del fabricante, se determina la potencia para la irradiancia dada

𝑃𝑚𝑛𝑢𝑒𝑣𝑜 = (𝐼𝑠𝑐𝑛𝑢𝑒𝑣𝑜) (𝑉𝑜𝑐 )𝐹𝐹 (4.5)

Con el coeficiente de temperatura dado por el fabricante y el delta de temperatura calculado, se determina el

delta de potencia

∆𝑃 = ∆𝑇 ∗ 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑃(𝑇) (4.6)

Finalmente se determina el valor de la potencia del panel, para una temperatura ambiente y una irradiancia

dada

𝑃𝑚(𝑇𝑥,𝐺𝑥) = 𝑃𝑚𝑛𝑢𝑒𝑣𝑜 + (∆𝑃 ∗ 𝑃𝑚𝑛𝑢𝑒𝑣𝑜) (4.7)

Para determinar la temperatura y la irradiancia a la cual se realizarán las correcciones se utilizaron los

históricos dados por el IDEAM.

38

4.4 SIMULACIÓN DE MONTECARLO

Para determinar la irradiancia y la temperatura durante cada escenario de demanda (alta, media y baja) se

procederá a realizar simulaciones de Montecarlo. Para ello se utilizó la herramienta Excel, ya que no requiere

ninguna clase de programación para realizar las simulaciones (a diferencia de MATLAB).

Con base a los históricos de irradiancia dados por el IDEAM para cada hora del mes de Enero (desde el año

2013 hasta el año 2016), se determinará mediante simulaciones de Montecarlo la irradiancia para demanda

alta (hora 16) y demanda media (hora 09). Se tomaron los históricos del mes de enero, ya que en los últimos

cuatro años ha sido el mes más caluroso en Bogotá.

4.4.1 DEMANDA MEDIA (HORA 09)

Se organizó la información suministrada por el IDEAM y se construyó la Tabla 11.

Tabla 11. Tabla de frecuencias para simulación de Montecarlo en demanda media.

Se calculan números pseudo-aleatorios a través de la distribución uniforme entre 0 y 1 de los datos de

irradiancia. Luego se asigna un suceso para cada número pseudo-aleatorio mediante el valor de irradiancia y

la frecuencia relativa acumulada de dicho valor. Finalmente, se calcula el promedio de los sucesos de cada

número aleatorio para determinar el pronóstico de irradiancia para esa hora. Al realizar la simulación, el valor

de irradiancia esperado a la hora 09 es de 400,44 W/m2.

487 14 0,125 0,866071429

Total 112 1

525 15 0,133928571 1

437 10 0,089285714 0,589285714

460 17 0,151785714 0,741071429

391 2 0,017857143 0,446428571

415 6 0,053571429 0,5

334 8 0,071428571 0,375

362 6 0,053571429 0,428571429

287,6 6 0,053571429 0,25

315 6 0,053571429 0,303571429

237,5 4 0,035714286 0,169642857

260 3 0,026785714 0,196428571

190 3 0,026785714 0,089285714

211 5 0,044642857 0,133928571

130 2 0,017857143 0,026785714

159 4 0,035714286 0,0625

Irradiancia [W/m2] Frecuencia absoluta (Días) Frecuencia relativaFrecuencia relativa

acumulada

100 1 0,008928571 0,008928571

39

4.4.2 DEMANDA ALTA (HORA 16)

Así mismo se organizó la información para la demanda alta (hora 16)

Tabla 12. Tabla de frecuencias para simulación de Montecarlo en demanda alta.

Realizando el mismo procedimiento anterior, se calcula un pronóstico de irradincia para la hora 16, el cuál es

de 387,02 W/m2.

La Tabla 13 muestra el valor de la potencia generada por el panel escogido para las condiciones de

temperatura e irradiancia calculadas por simulaciones de Montecarlo.

Tabla 13. Potencia generada por el panel escogido para demanda alta y media.

La generación producida por cada generador, para las horas de demanda alta y media se ilustra en la Tabla 14:

Tabla 14. Generación de cada generador FV para cada escenario de demanda.

No se incluyó la generación de los paneles FV en demanda baja ya que a esa hora no se tiene presencia de

brillo solar.

520,33

580

628,43

667,8

727

854

Irradiancia [W/m2] Frecuencia absoluta (Días) Frecuencia relativaFrecuencia relativa

acumulada

133,5

180

222,7

275

321,1

0,016666667

0,041666667

0,075

0,1

0,083333333

0,1

0,083333333

0,016666667

0,058333333

0,133333333

0,233333333

0,316666667

0,416666667

0,5

7

3

2

1

120

0,016666667

Total

7

2

5

9

12

10

12

10

8

8

12

12

43

79,4

372

426,12

477,5

0,066666667

0,066666667

0,975

0,991666667

1

0,95

0,008333333

1

0,1

0,1

0,058333333

0,058333333

0,025

0,566666667

0,633333333

0,733333333

0,833333333

0,891666667

Hora Irradiancia [W/m2] Temperatura [°C] Potencia [W]

9 400,4 15 124,9336

16 387,0 20 118,6247

9 15 15 26,9856 19,8644 2,8734

16 20 20 25,6229 18,8613 2,7283

Irradiancia

[W/m2]Temperatura [°C]

Potencia generador

uno [kW]

Potencia generador dos

[kW]

Potencia generador

tres [kW]Hora

40

Finalmente, se pueden plantear los escenarios de simulación partiendo de las variaciones de demanda. Se

tienen tres niveles de demanda y para cada nivel se tienen tres condiciones de topología. La combinación de

demanda y topología se presenta de una forma esquemática en la Figura 12:

Modelo de Pruebas

Demanda Alta, Media y Baja

Ubicación de

compensación

Topología sin Variación Desconexión de LINE 5 Desconexión de LINE 6

Patrones de funcionamiento de

la DVPP


la DVPP


la DVPP

Figura 12. Eventos relacionados para cada hora de demanda.

Los recuadros de color (rojo, verde y azul) son los eventos que se deben simular para cada hora de demanda.

Es decir, para cada nivel de demanda se deben tener tres escenarios de simulación, resultado de tres eventos

(topología sin variaciones, desconexión de LINE 5 en el sistema de Transmisión y desconexión de LINE 6).

Por lo tanto se van a tener nueve escenarios de simulación.

Como se plantea en la Figura 12, se debe realizar la ubicación óptima de compensación de reactivos en la red

para cada evento y como consecuencia para cada escenario de simulación. Esto se debe a que la mejora en el

factor de potencia permite aumentar el margen de estabilidad en las barras del sistema. La ubicación de

compensación se realizará en baja tensión con las cargas que tengan un bajo factor de potencia y en media

tensión con base a un criterio técnico económico con ayuda de DIGSILENT. En el capítulo cinco se detalla la

ubicación de los condensadores.

41

Los escenarios de simulación son nueve y los eventos relacionados se muestran en la Tabla 15:

Tabla 15. Escenarios de simulación y eventos relacionados a ellos.

Con los escenarios de simulación definidos, se requiere determinar la información que se necesita obtener de

cada uno de ellos. Como el enfoque es realizar un análisis de estabilidad de tensión, se necesitan utilizar los

índices normalizados de tensión expuestos en el capítulo dos (sección 2.4.5, página 27, ecuaciones 2.7 y 2.8)

y las curvas PV para cada uno de los escenarios de simulación.

El análisis de estabilidad de tensión se realizará con curvas PV, ya que para su construcción no requiere

adicionar otros elementos al sistema de potencia (a diferencia de las curvas QV, donde se necesita adicionar

condensadores en cada nodo donde se realice el análisis de estabilidad) y además requieren menos espacio de

memoria en DIGSILENT.

4.5 CONSTRUCCIÓN CURVAS PV

Como se observó en el estado del arte, las curvas PV son un indicador de la estabilidad de tensión, ya que

para unas condiciones específicas dadas (carga y factor de potencia) permite determinar el límite de potencia

en una barra, antes de que ésta llegue a la inestabilidad de tensión.

Si la construcción de las curvas PV se realiza sin la ayuda de herramientas computacionales, se requieren

ejecutar varios flujos de potencia hasta que el sistema llegue a un punto de no convergencia. De ésta forma, se

tiene el algoritmo planteado por [34] para la construcción de curvas PV.

ALTA MEDIA BAJA

Escenario 1 X X

Escenario 2 X X

Escenario 3 X X

Escenario 4 X X

Escenario 5 X X

Escenario 6 X X

Escenario 7 X X

Escenario 8 X X

Escenario 9 X X

ESCENARIO

DE

SIMULACIÓN

HORA DE DEMANDAVARIACIONES DE TOPOLOGÍA

SIN

VARIACIONES

DESCONEXIÓN

LINE 6DESCONEXIÓN

LINE 5

42

INICIO

Solución Flujo de carga

¿Flujo de carga

converge?

Almacenar V y P

de la barra

estudiada

Almacenar la

carga con

Factor de

Potencia

Constante

Construcción

curva PV

FIN

Figura 13. Algoritmo de curvas PV planteado por [34]

El algoritmo de la Figura 13 es válido para realizar el análisis de estabilidad de tensión en barras tipo PQ. Al

tener generación distribuida en barras con carga, éstas dejan de ser PQ y se convierten en tipo PV. Por ello, se

requiere adecuar las cargas a factor de potencia constante (y así construir las curvas) para representar el

sistema carga-GD como una única carga, resultado de tomar la demanda de potencia activa de la barra y

restarle la generación instantánea de la GD.

Sin embargo, el software DIGSILENT mediante su lenguaje de programación DPL, permite construir las

curvas PV de forma automática. Con este DPL, se realiza la construcción de las curvas para los nueve

escenarios de simulación. (Ver anexo B, sección 8).

4.6 RESULTADOS DE SIMULACIÓN PARA CASO BASE

Se requiere determinar el límite de estabilidad de tensión de todos los nodos de la red para cada escenario de

simulación del caso base. Se construyen las curvas PV de cada nodo con carga para obtener la información

necesaria (potencia y tensión en pu). Con éstos resultados, se puede comparar el comportamiento de

estabilidad de tensión de la red al integrar los DER en una DVPP.

Debido al número elevado de curvas PV (noventa) que se requieren para analizar todo el sistema, a

continuación se presenta el análisis de las curvas para uno de los nodos con carga. El análisis se realiza igual

para los demás nodos.

43

En la Figura 14, Figura 15 y Figura 16 se tienen las curvas PV de la carga ubicada en el nodo Industrial 22

para cada escenario de simulación. (Debido al script DPL de DIGSILENT, las curvas no se pueden

sobreponer en una sola gráfica)

Figura 14. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Alta) Arriba:

Escenario 1. Mitad: Escenario 2. Abajo: Escenario 3.

44

Figura 15. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Media) Arriba:


45

Figura 16. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Baja) Arriba:


Las curvas PV de las Figuras 14, 15 y 16 muestran la potencia máxima que puede demandar el nodo

Industrial 22, garantizando hasta dicho valor de potencia que la red de distribución mantiene la estabilidad de

tensión. Si se suministra una potencia mayor, la red colapsa desde el punto de vista de estabilidad. Las curvas

46

PV que construye DIGSILENT no grafican la curva después del límite de estabilidad (sección inestable de la

curva PV) por qué en esta región no es posible una convergencia en el flujo de potencia.

En las Tabla 16, 17 y 18 se tienen los límites de estabilidad de tensión (potencia en MW y tensión en pu)

obtenidas de las curvas PV graficadas para cada escenario de simulación.

Escenario Nodo Límite Potencia

[MW]

Límite

Tensión [p.u]

1

Industrial 2 2881,608 0,541

Industrial 5 976,672 0,571

Industrial 7 348,237 0,550

Industrial 12 2442,688 0,551

Industrial 13 2472,349 0,588

Industrial 17 1640,576 0,557

Industrial 19 662,336 0,568

Industrial 22 659,492 0,567

Industrial 23 659,492 0,567

Industrial 25 924,653 0,562

2

Industrial 2 2682,600 0,525

Industrial 5 913,610 0,553

Industrial 7 326,236 0,534

Industrial 12 1904,391 0,515

Industrial 13 2300,802 0,570

Industrial 17 1528,883 0,540

Industrial 19 618,986 0,537

Industrial 22 1786,967 0,533

Industrial 23 616,057 0,548

Industrial 25 863,300 0,542

3

Industrial 2 2704,344 0,530

Industrial 5 931,524 0,559

Industrial 7 333,632 0,540

Industrial 12 1929,315 0,521

Industrial 13 2333,271 0,576

Industrial 17 1554,514 0,546

Industrial 19 632,411 0,556

Industrial 22 1814,477 0,540

Industrial 23 629,520 0,554

Industrial 25 881,024 0,551

Tabla 16. Límites de potencia y tensión de la curva PV de cada nodo con carga, para los escenarios 1, 2 y 3.

47


[MW]

Límite

Tensión [p.u]

4

Industrial 2 2981,260 0,546

Industrial 5 1019,255 0,583

Industrial 7 363,277 0,563

Industrial 12 2148,764 0,541

Industrial 13 2610,367 0,602

Industrial 17 1731,117 0,569

Industrial 19 698,994 0,583

Industrial 22 2015,145 0,563

Industrial 23 697,719 0,582

Industrial 25 976,967 0,575

5

Industrial 2 2785,694 0,533

Industrial 5 957,507 0,565

Industrial 7 341,750 0,546

Industrial 12 2009,897 0,526

Industrial 13 2441,960 0,584

Industrial 17 1621,414 0,550

Industrial 19 656,551 0,566

Industrial 22 1887,159 0,545

Industrial 23 655,153 0,565

Industrial 25 916,848 0,554

6

Industrial 2 2811,268 0,539

Industrial 5 976,843 0,572

Industrial 7 349,592 0,553

Industrial 12 2037,508 0,530

Industrial 13 2477,835 0,588

Industrial 17 1649,448 0,560

Industrial 19 670,953 0,572

Industrial 22 1916,962 0,550

Industrial 23 669,652 0,572

Industrial 25 936,032 0,566


48


[MW]

Límite

Tensión [p.u]

7

Industrial 2 3077,593 0,556

Industrial 5 1061,132 0,594

Industrial 7 378,064 0,569

Industrial 12 2250,876 0,553

Industrial 13 2746,669 0,615

Industrial 17 1821,014 0,584

Industrial 19 735,476 0,598

Industrial 22 2112,440 0,568

Industrial 23 735,746 0,596

Industrial 25 1029,090 0,592

8

Industrial 2 2884,136 0,539

Industrial 5 1000,143 0,577

Industrial 7 357,034 0,547

Industrial 12 2113,502 0,537

Industrial 13 2580,788 0,598

Industrial 17 1712,398 0,560

Industrial 19 693,578 0,581

Industrial 22 1986,299 0,558

Industrial 23 693,882 0,581

Industrial 25 9669,829 0,574

9

Industrial 2 2912,898 0,541

Industrial 5 1021,021 0,584

Industrial 7 365,317 0,565

Industrial 12 2152,110 0,544

Industrial 13 2620,056 0,605

Industrial 17 1743,126 0,574

Industrial 19 709,119 0,588

Industrial 22 2018,714 0,565

Industrial 23 709,360 0,588

Industrial 25 990,278 0,582


49

4.7 ANÁLISIS DE RESULTADOS Y DISCUSIÓN PARA CASO BASE

En la literatura científica el análisis de estabilidad de tensión con curvas PV, se limita a seleccionar el nodo

con menor valor de potencia activa en el punto crítico de estabilidad. De esta forma se centran las acciones

preventivas o correctivas en dicho nodo. Sin embargo, focalizar el análisis en un único nodo es riesgoso para

redes con gran cantidad de barras y ramales, ya que pueden existir otros puntos que también presenten de

forma reiterada y ante diferentes escenarios de demanda o topología una condición de baja estabilidad.

A continuación, se plantea un procedimiento analítico para determinar los tres nodos que llegan con mayor

facilidad a la inestabilidad de tensión:

1. Se define el número de escenarios donde se determinarán los nodos críticos (para este trabajo son 9).

2. Se determinan los tres nodos que tengan la mínima estabilidad (menor valor de potencia activa)

según curvas PV para cada escenario.

3. Se le asigna un peso a cada clasificación que pueda obtener un nodo dentro de los tres críticos para

cada escenario. No es igual de crítico un nodo que tenga el menor límite de estabilidad de forma

reiterada en los nueve escenarios, a un nodo que sea igualmente reiterativo pero con mayor límite de

estabilidad. De esta forma, el nodo crítico de un escenario tendrá un peso de 1, de 0,67 si es el

segundo o de 0,33 si es el tercero (estos pesos son obtenidos por frecuencias absolutas de las tres

opciones posibles).

4. Se determina el porcentaje de criticidad general de cada nodo candidato (es decir, el nodo que

representa un mayor riesgo para la red de llegar al colapso de tensión), teniendo en cuenta todos los

escenarios. Este porcentaje de criticidad se determina mediante el concepto de promedio aritmético

(teniendo en cuenta los pesos asignados) con la ecuación 4.1:

%𝐶𝑟𝑖𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 =𝑎 ∗ 𝑃1 + 𝑏 ∗ 𝑃2 + 𝑐 ∗ 𝑃3

# 𝐸𝑠𝑐𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑜𝑠

(4.1)

Dónde:

𝑎 = Número de escenarios donde el nodo analizado es el que tiene menor límite de estabilidad.

𝑏 = Número de escenarios donde el nodo analizado es el segundo nodo con menor límite de estabilidad.

𝑐 = Número de escenarios donde el nodo analizado es el tercer nodo con menor límite de estabilidad.

𝑃1 = 1 *

𝑃2 =0,67*

𝑃3 =0,33*

*Constantes obtenidas por frecuencias absolutas.

Que un nodo obtenga un porcentaje de criticidad del 100% indica que en todos los escenarios considerados,

dicho nodo es el primero en llegar al colapso de tensión o inestabilidad de tensión (según curvas PV tiene el

menor valor de potencia activa en el punto crítico).

Aplicando el análisis anterior se obtiene que para el caso base los nodos críticos son:

- Nodo Industrial 7: Nodo crítico. Porcentaje de criticidad del 100%.

- Nodo Industrial 19: Nodo crítico dos. Porcentaje de criticidad del 60%.

- Nodo Industrial 23: Nodo crítico tres. Porcentaje de criticidad del 41%.

Con éste análisis se va a centrar el estudio en aquellos nodos donde la estabilidad de tensión es crítica (nodo

Industrial 7, Industrial 19 e Industrial 23) y se verificará la regulación de tensión con un énfasis especial en

50

los nodos Industrial 20, Industrial 21 e Industrial 24 que son de MT y son nodos que superan el límite mínimo

de regulación. Además de los nodos Industrial 12, Industrial 22, e Industrial 25 para BT.

Como se aclaró en la bibliografía, la forma más sencilla de mejorar la estabilidad de tensión en una red es

mediante el aumento en el factor de potencia, lo cual se analizará con detalle en el siguiente capítulo.

51

5 UBICACIÓN DE CONDENSADORES

5.1 DER COMPLEMENTARIO

Para definir los parámetros de funcionamiento de la DVPP se debe tener en cuenta los DER que la integran y

el objetivo que se busca conseguir con ello. Sin embargo, un fenómeno que se puede presentar es que los

recursos energéticos distribuidos disponibles para conformar la planta virtual no puedan contribuir al

cumplimiento del objetivo de esta última. Por esto se plantea que antes de definir la estructura de integración,

se realice la selección de un DER complementario a los ya instalados (disponibles), de tal forma que permita

cumplir el objetivo de la integración.

Para una correcta selección del DER complemento se deben contemplar los beneficios de cada uno de ellos:

Generación Distribuida: Reducción de pérdidas en conductores y mejora del perfil de tensión [21].

Vehículos Eléctricos y mecanismos de respuesta a la demanda: Aplanar curva de demanda y suavizar

los picos de la misma [49].

Almacenamiento: Suavizar curva de potencia de los generadores renovables [50]

Condensadores: Mejora del factor de potencia y de regulación de tensión. [34]

Como el factor de potencia está directamente relacionado con la estabilidad de tensión, los condensadores en

baja y media tensión serán los seleccionados como DER complementario. Es importante resaltar, que además

de contribuir a mejorar la estabilidad de tensión, los condensadores también permiten mejorar la regulación.

5.2 CONDENSADORES EN REDES DE DISTRIBUCIÓN

Aproximadamente el 60% de la inversión total de sistemas de potencia está destinado a las redes de

distribución. Además, las mayores pérdidas se producen en ésta etapa debido a los bajos niveles de tensión

que se manejan y la gran cantidad de elementos que allí se encuentran. [34-35]. Por ello, es muy importante

desarrollar una planeación que permita mantener los estándares de calidad en la distribución de la energía (en

este trabajo, enfocados en la estabilidad de tensión) y optimizar en cierta manera la red, permitiendo liberar

capacidad de los transformadores y de las líneas con la menor inversión posible.

En [43] se plantean dos problemas particulares relacionados con la regulación de tensión:

Longitud de las líneas. Se evidencia que las cargas ubicadas a grandes distancias de los

alimentadores presentan problemas de regulación de tensión. (A mayor distancia, se presenta con

mayor criticidad la caída de tensión debido a las pérdidas en los conductores).

Demanda de reactivos. Las cargas que presentan una demanda mayor de reactivos tienen problemas

de regulación de tensión y demandan una corriente mayor, por lo cual se presenta una saturación de

las líneas de distribución.

El planteamiento matemático para el cálculo de condensadores en redes de distribución se presenta en el

Anexo A.

5.2.1 ALGORITMO PARA LA CORRECCIÓN DEL FACTOR DE POTENCIA EN

BAJA TENSIÓN (BT)

El diseño de un banco de condensadores parte de los valores de potencia reactiva que necesita el sistema para

demanda máxima y mínima (Q máxima y Q mínima). Con estos valores calculados se determinan los kVAR

de los condensadores para cada caso. Por lo general en la práctica, el condensador calculado para la demanda

mínima se encuentra siempre conectado a la red (Paso fijo). Por otra parte, el condensador calculado para la

demanda máxima se selecciona tomando la potencia reactiva calculada para esta demanda y dividiéndola en

múltiplos de la referencia seleccionada para la potencia reactiva mínima (de acuerdo al número de pasos que

se deseen). Estos se denominan pasos automáticos. De ésta manera, se puede cubrir los escenarios de

demanda mínima, alta, media y los diferentes escenarios de carga que se puedan presentar en la instalación.

Para entenderlo un poco mejor, se da el siguiente ejemplo:

52

En una instalación se tiene que los kVAR que se requieren instalar para demanda mínima son de 20,

para demanda media de 40 y para demanda máxima de 100. Debido a la naturaleza variable de la

carga, el usuario solicita un banco que tenga por lo menos tres pasos variables. La tensión nominal

del sistema es 220 V y la frecuencia de 60 Hz.

Solución:

Si para la demanda mínima se requieren 20 kVAR, se selecciona entre las referencias comerciales de los

fabricantes una botella o juego de ellas que permita tener éste valor de potencia reactiva. Con la ficha técnica

de un fabricante que se encuentra en el Anexo D, se puede estimar que a 220 V y 60 Hz se requieren dos

botellas de 10 kVAR cada una para el paso fijo.

Para la demanda máxima se requiere suministrar 100 kVAR, sin embargo hay que tener especial cuidado ya

que la potencia reactiva de demanda mínima se instaló como paso fijo (siempre está entregando los 20 kVAR

al sistema) por lo tanto el valor de reactiva que se requiere realmente suministrar en demanda máxima es de

80 kVAR. Para ello se pueden instalar tres pasos automáticos de 20 kVAR cada uno (cada paso automático

tendrá dos botellas de 10 kVAR cada una) y dos pasos más de 10 kVAR cada uno para darle modularidad al

sistema y poder suplir requerimientos de potencia reactiva de múltiplos impares (30, 50kVAR, etc).

De ésta manera, si se requiere suministrar la potencia reactiva de demanda mínima, el controlador de factor de

potencia mediante los contactores desconectará del sistema los pasos automáticos, para dejar únicamente en

funcionamiento el paso fijo. Si en cambio se requiere suministrar la potencia reactiva de demanda media, el

paso fijo seguirá funcionando y el controlador conectará mediante los contactores uno de los pasos

automáticos de 20 kVAR. Si por el contrario, se requiere suministrar la potencia reactiva propia de la

demanda máxima, el controlador activará los tres pasos automáticos de 20 kVAR y los dos pasos automáticos

de 10, los cuáles suplirán la necesidad del sistema junto con el paso fijo. Y por último, si se requiere

compensar 70 kVAR (requerimiento de reactiva diferente al de demanda alta, media o baja), el controlador

activará dos de los tres pasos automáticos de 20 kVAR, uno de los pasos automáticos de 10 kVAR y con el

paso fijo suministrará los 70kVAR que requiere la red.

El procedimiento empleado en el ejemplo anterior es el utilizado como algoritmo para la aplicación “Cálculo

de banco de condensadores BT” desarrollada por los autores y su diagrama de flujo se muestra en la Figura

17.

En el Anexo C se tiene una guía de uso de la aplicación y todo lo relacionado con el código implementado.

53

Cálculo de condensadores para

corrección de factor de potencia en

BT

FIN

Datos: Potencia Activa P, Potencia Reactiva Q, Nivel

de Tensión V, Frecuencia f y Factor de potencia

deseado FP

¿La Potencia reactiva

utilizada para los cálculos

es la Q mínima?

Definir el valor de la Potencia

Reactiva mínima, Q mínima.

No

Si

Con P y Q Se calcula el FP actual y el ángulo de FP

actual.

Con el FP deseado se calcula el ángulo de FP

deseado

Con la Potencia Activa P y los ángulos de FP (actual

y deseado) se calcula los kVAR del condensador.

Calcular los kVAR del condensador para Q máxima

con el mismo procedimiento matemático.

Definir los condensadores para Q máxima de acuerdo a los kVAR máximos

calculados y en función de la referencia de kVAR mínimos seleccionados y la

sensibilidad (Número de pasos) requeridos.

Definir el condensador para Q mínima de acuerdo a

los kVAR mínimos calculados.

Figura 17. Algoritmo para el cálculo de banco de condensadores en BT.

54

Otra forma de obtener la información de consumo de reactiva en una instalación es mediante la factura de la

energía. En éste caso, se toma el mes donde se tuvo mayor consumo de energía reactiva (caso crítico) y con

éste se realiza el dimensionamiento del banco.

A continuación se toman las cargas que tienen un factor de potencia bajo y se les corrige el factor de potencia

mediante bancos de condensadores automáticos. Para calcular el banco de cada carga que lo requiera, se

realiza mediante la aplicación “Cálculo Banco de Condensadores BT” desarrollada por los autores en C#”

cuyo algoritmo se presenta en la Figura 17.

En la tabla 19 se definen los condensadores a instalar para cada una de las cargas que requieren

compensación:

Tabla 19. Banco de condensadores para cada carga que requiere compensación en BT.

El factor de potencia deseado se sobredimensiona hasta 0,96 para suplir la demanda de reactivos en caso de

averías en alguno de los pasos del banco de condensadores (o en otro elemento como protecciones o

contactores). Esto se realiza en la práctica porque al momento de presentarse un daño en un elemento del

banco, el personal encargado no corrobora de forma instantánea las deficiencias, sino hasta una nueva

penalización reflejada en la factura.

5.3 UBICACIÓN DE CONDENSADORES EN MEDIA TENSIÓN CON DIGSILENT

POWERFACTORY

El software de simulación DIGSILENT trae incorporado una herramienta para la ubicación óptima de

condensadores en redes de distribución. El software determina los nodos candidatos en los cuales es viable

instalar bancos de condensadores (de uno o varios pasos) y los organiza desde el que representa un mayor

beneficio para la red reflejado en la regulación de tensión) al nodo que menor beneficio representa.

El software determina los nodos candidatos teniendo en cuenta criterios tanto técnicos como económicos.

Entre los criterios técnicos se encuentran los límites de regulación de tensión y las pérdidas del sistema. Entre

los criterios económicos se encuentran el costo de las pérdidas de energía en la red y el costo de los

condensadores (la ubicación puede tener en cuenta criterios únicamente técnicos o técnicos y económicos

simultáneamente).

El software utiliza una metodología basada en optimización de las pérdidas y niveles de tensión y compara

dichas variaciones con respecto al condensador instalado en la barra.

La metodología que se utiliza en DIGSILENT para ubicar condensadores por optimización, se ilustra en la

figura 18.

En el Anexo B (relacionado con el manual de usuario de DIGSILENT), se explica de una forma detallada el

uso de la herramienta de colocación óptima de compensación que trae incorporado el software.

Carga Industrial 2 0,8 0,96 92 15 17 5





UbicaciónFactor de

potencia Actual

Factor de

potencia Deseado

Potencia Banco

[KVAR]

Paso Fijo

[KVAR]

Potencia por Paso

Automático [KVAR]

Número de pasos

automáticos

55

Ubicación de condensadores con

DIGSILENT

FIN

Seleccionar red de distribución a intervenir

Ubicar condensador en un nodo

i+1 donde no se haya realizado

la prueba

No

Si

Definir límites de tensión según regulación

Introducir el valor máximo de kVAR a instalar

Definir los valores en kVAR de cada condensador

disponible

Nodo candidato para la ubicación de condensador

Organizar los nodos candidatos para instalación del

condensador

Ubicar los condensadores en uno de los nodos Ni de

la red, siendo i el número del nodo.

¿Al ubicar el

condensador en el nodo

i, hay reducción de

pérdidas y mejora en la

regulación?

Figura 18. Metodología utilizada por DIGSILENT para la ubicación de condensadores. Fuente [51].

56

Las referencias que se colocaron como disponibles en DIGSILENT fueron tomadas de una ficha técnica de un

fabricante especializado en condensadores trifásicos de media tensión, la cual se encuentra en el Anexo D.

Para este caso de estudio, no se utilizó análisis económico (valor de los condensadores o las pérdidas) ni

valores comerciales de los condensadores.

Con ayuda de DIGSILENT, y con la compensación en baja tensión ya instalada, se determinaron los

requerimientos de compensación en media tensión para mantener la regulación de tensión dentro de los

límites permitidos.

De ésta manera, se tiene en la Tabla 20 que los requerimientos de compensación en media tensión para cada

escenario de simulación son:

Tabla 20. Requerimientos de compensación en MT para optimizar regulación de tensión en cada escenario.

5.4 RESULTADOS DE SIMULACIÓN PARA UBICACIÓN DE COMPENSACIÓN EN BT

Y MT EN EL CASO BASE

Como se hizo en el capítulo cuatro con los resultados de simulación de caso base, en éste sección se

mostrarán los resultados obtenidos (curvas PV) para el nodo Industrial 22, al modificar el caso base con

compensación tanto en MT como BT.

En la Figura 19, Figura 20 y Figura 21 se tienen las curvas PV para la carga ubicada en el nodo Industrial 22

para cada escenario de simulación.

Uno Industrial 15 125 11,4

Dos - - -

Tres Industrial 11 100 11,4

Cuatro Industrial 20 125 11,4

Industrial 21 125 11,4

Cinco Industrial 20 125 11,4

Seis Industrial 11 150 11,4



Siete - - -

Ocho Industrial 10 175 11,4




UbicaciónReferencia

[kVAR]Tensión [kV]

Nueve

Escenario

57

Figura 19. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Alta)

Arriba: Escenario 1. Mitad: Escenario 2. Abajo: Escenario 3.

58

Figura 20. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Media)


59

Figura 21. Curvas PV para nodo Industrial 22. (Escenarios relacionados con demanda Baja)


60

Las curvas PV de las Figuras 19, 20 y 21 muestran el límite de potencia activa que puede demandar el nodo

Industrial 22, para el cuál la red de distribución mantiene la estabilidad de tensión. Si se suministra una

potencia mayor, la red colapsa desde el punto de vista de estabilidad.

En las Tabla 21, 22 y 23 se tienen los límites de estabilidad de tensión (potencia en MW y tensión en pu)

tomadas de las curvas PV graficadas para cada escenario de simulación.


[MW]

Límite

Tensión [p.u]

1

Industrial 2 2957,76 0,549

Industrial 5 1007,295 0,577

Industrial 7 362,365 0,563

Industrial 12 2549,846 0,564

Industrial 13 2560,268 0,599

Industrial 17 1703,221 0,568

Industrial 19 689,698 0,58

Industrial 22 2031,828 0,575

Industrial 23 688,048 0,577

Industrial 25 970,733 0,679

2

Industrial 2 2764,68 0,534

Industrial 5 947,49 0,563


Industrial 12 2401,653 0,566

Industrial 13 2396,831 0,582

Industrial 17 1597,27 0,551

Industrial 19 648,709 0,558

Industrial 22 1889,099 0,552

Industrial 23 695,565 0,605

Industrial 25 912,758 0,563

3

Industrial 2 2781,864 0,54

Industrial 5 963,236 0,566

Industrial 7 348,058 0,553

Industrial 12 2490,8 0,556

Industrial 13 2408,814 0,554

Industrial 17 2421,605 0,587

Industrial 19 660,083 0,569

Industrial 22 1910,037 0,557

Industrial 23 701,079 0,61

Industrial 25 927,352 0,568


61


[MW]

Límite

Tensión [p.u]

4

Industrial 2 3512,318 0,569

Industrial 5 1000,827 0,579

Industrial 7 360,142 0,563

Industrial 12 2571,861 0,558

Industrial 13 2545,732 0,599

Industrial 17 1698,195 0,562

Industrial 19 692,272 0,582

Industrial 22 1992,75 0,563

Industrial 23 692,439 0,582

Industrial 25 971,265 0,579

5

Industrial 2 3706,187 0,57

Industrial 5 1036,739 0,587

Industrial 7 371,361 0,567

Industrial 12 2636,933 0,57

Industrial 13 2661,683 0,608

Industrial 17 1766,974 0,577

Industrial 19 714,463 0,59

Industrial 22 2075,827 0,572

Industrial 23 714,188 0,589

Industrial 25 1003,799 0,587

6

Industrial 2 3498,048 0,563


Industrial 7 354,476 0,545

Industrial 12 2500,246 0,557

Industrial 13 2524,332 0,594

Industrial 17 1679,502 0,564

Industrial 19 681,705 0,576

Industrial 22 1972,147 0,559

Industrial 23 681,241 0,576

Industrial 25 956,577 0,574


62


[MW]

Límite

Tensión [p.u]

7

Industrial 2 3062,387 0,556

Industrial 5 1055,723 0,592

Industrial 7 376,594 0,574

Industrial 12 2689,379 0,574

Industrial 13 2741,089 0,615

Industrial 17 1817,639 0,583

Industrial 19 734,259 0,597

Industrial 22 2112,107 0,575

Industrial 23 734,677 0,583

Industrial 25 1028,846 0,592

8

Industrial 2 2862,007 0,532

Industrial 5 991,375 0,571

Industrial 7 354,126 0,556

Industrial 12 2515,352 0,556

Industrial 13 2565,083 0,596

Industrial 17 1702,15 0,564

Industrial 19 688,995 0,575

Industrial 22 1976,799 0,556

Industrial 23 689,387 0,579

Industrial 25 964,868 0,574

9

Industrial 2 2913,573 0,547

Industrial 5 1024,095 0,585

Industrial 7 366,934 0,567

Industrial 12 2572,77 0,566

Industrial 13 2625,671 0,592

Industrial 17 1748,593 0,573

Industrial 19 711,481 0,585

Industrial 22 2027,568 0,564

Industrial 23 711,907 0,588

Industrial 25 995,06 0,584


63


COMPENSACIÓN Y CASO BASE

Para analizar los resultados, es necesario realizar una comparación entre los resultados obtenidos en éste

aparte y los obtenidos en el caso base. Para ello se comparan las Tablas 16, 17 y 18 con las Tablas 21, 22 y

23. Sin embargo, dicha comparación se realizará prestando especial énfasis en los nodos críticos de la red de

distribución. Para ello se realizará una comparación de potencia activa y tensión en el punto crítico de la curva

PV del caso base para cada escenario con el nuevo punto de estabilidad de la curva de los nodos críticos, pero

después de ubicar compensación.

Escenario Nodo Caso base Red con compensación

Potencia [MW] Tensión [pu] Potencia [MW] Tensión [pu]

1

Industrial 7 348,237 0,55 362,365 0,563

Industrial 19 662,336 0,568 689,698 0,58

Industrial 23 659,492 0,567 688,048 0,577

2

Industrial 7 326,236 0,534 341,48 0,543

Industrial 19 618,986 0,537 648,709 0,558

Industrial 23 616,057 0,548 695,565 0,605

3

Industrial 7 333,632 0,54 348,058 0,553

Industrial 19 632,411 0,556 660,083 0,569

Industrial 23 629,52 0,554 701,079 0,61

4

Industrial 7 363,277 0,563 360,142 0,563

Industrial 19 698,994 0,583 692,272 0,582

Industrial 23 697,719 0,582 692,439 0,582

5

Industrial 7 341,75 0,546 371,361 0,567

Industrial 19 656,551 0,566 714,463 0,59

Industrial 23 655,153 0,565 714,188 0,589

6

Industrial 7 349,592 0,553 354,476 0,545

Industrial 19 670,953 0,572 681,705 0,576

Industrial 23 669,652 0,572 681,241 0,576

7

Industrial 7 378,064 0,569 376,594 0,545

Industrial 19 735,476 0,598 681,705 0,576

Industrial 23 735,746 0,596 681,241 0,576

8

Industrial 7 357,034 0,547 354,126 0,556

Industrial 19 693,578 0,581 688,995 0,575

Industrial 23 693,882 0,581 689,387 0,579

9

Industrial 7 365,317 0,565 366,934 0,567

Industrial 19 709,119 0,588 711,481 0,585

Industrial 23 709,36 0,588 711,907 0,588

Tabla 24. Comparación límite de estabilidad de tensión según curva PV para caso base y para caso con

compensación.

64

Realizando un análisis de la tabla 24 se puede concluir que al mejorar localmente el factor de potencia en

cargas que estén siendo penalizadas mediante condensadores en baja tensión (BT) y combinar dicha

corrección de factor de potencia en BT con la ubicación óptima de compensación en media tensión (MT) se

tiene una mejora en siete de los nueve escenarios. La comparación se realiza con la ayuda de la ecuación 2.8

“Índice de beneficio”.

Para la ecuación 2.8 se tiene que 𝐼1 es el valor inicial e 𝐼2 el valor final a comparar. Para éste caso 𝐼1 será el

valor de la potencia límite para cada escenario en el caso base e 𝐼2 será el límite de potencia para la red con

compensación.

Con la ayuda de la tabla 24 se puede determinar el beneficio de todos los escenarios para cada nodo crítico al

ubicar compensación. El promedio de beneficio para cada escenario se encuentra en la Tabla 25.

Tabla 25. Índice de beneficio por escenario para cada nodo y promedio de beneficio por escenario.

Industrial 7 4,06%

Industrial 19 4,13%

Industrial 23 4,33%

Industrial 7 4,67%

Industrial 19 4,80%

Industrial 23 12,91%

Industrial 7 4,32%

Industrial 19 4,38%

Industrial 23 11,37%

Industrial 7 0,86%

Industrial 19 0,96%

Industrial 23 0,76%

Industrial 7 8,66%

Industrial 19 8,82%

Industrial 23 9,01%

Industrial 7 1,40%

Industrial 19 1,60%

Industrial 23 1,73%

Industrial 7 0,39%

Industrial 19 7,31%

Industrial 23 7,41%

Industrial 7 0,81%

Industrial 19 0,66%

Industrial 23 0,65%

Industrial 7 0,44%

Industrial 19 0,33%

Industrial 23 0,36%

9

Nodo Indice beneficioPromedio mejora

Escenario

4,17%

7,46%

6,69%

0,86%

8,83%

1,58%

5,04%

0,71%

0,38%

4

5

6

7

8

Escenario

1

2

3

65

En la tabla 25 se evidencia que el mayor beneficio se obtiene en el escenario 5, donde la demanda es media y

se desconecta la línea de transmisión Line 5.

El índice de beneficio muestra una mejora en la red del 4% en promedio, tomando en cuenta todos los

escenarios de simulación. Analizando este índice en el escenario ocho (uno de los escenarios donde mayor

capacidad de compensación se instaló), se obtiene un beneficio menor al 1%, de lo cual se puede concluir que

la mejora no depende únicamente del tamaño instalado del banco de condensadores, sino de la ubicación del

mismo. Por ejemplo, en el escenario cinco (donde se obtuvo el mayor índice de beneficio), fue uno de los

escenarios con menor compensación instalada, pero ubicada en un punto mucho más estratégico de la red. De

esta forma, se corrobora que los condensadores en MT estratégicamente ubicados y condensadores en BT en

cargas con factor de potencia bajo, pueden representar mejora en la estabilidad de la red de hasta un 9%.

Cabe resaltar que, en los escenarios de simulación se ubicó compensación (con las capacidades adecuadas) en

el nodo con mayor porcentaje de criticidad de la red. Sin embargo, al instalar la capacidad en kVAR

adecuada, se logra un beneficio para otros puntos del sistema y no únicamente para el nodo donde se instala el

DER complementario.

Además de analizar la estabilidad de tensión con las curvas PV, también es importante verificar los límites de

regulación de tensión en todos los nodos y para cada escenario tanto en el caso base como en la red con

compensación. La comparación se realiza mediante el índice de regulación de la ecuación 2.3. Con ésta

ecuación, se calculan los índices para cada nodo (tanto para el caso base como para la red con compensación).

Luego se verifica en cuáles casos el índice supera los límites 0 o 1.

CODENSA entre sus límites de regulación permite en MT una caída de tensión del 2% y en BT desde los

transformadores hasta las cargas del 3% (dentro de estos límites no se tiene en cuenta la caída de tensión en

transformadores). Analizando la Tabla 19 y la Figura 16 se verifica que los nodos Industrial 20, Industrial 21

e Industrial 24 (nodos de MT) superan el límite mínimo de regulación; y que los nodos Industrial 12,

Industrial 22, e Industrial 25 tampoco están dentro del límite mínimo de regulación (análisis válido para el

escenario número uno). El límite superior tanto en BT como en MT es de +5% y no es superado en ningún

momento.

Por lo tanto, si el nodo a analizar es de MT y el índice de tensión es menor a cero, indica que se superó el

límite de -2%. Si en cambio, el nodo es de BT y el índice es menor a cero, el límite superado fue de -3%. En

ambos casos, si el índice llegase a ser mayor a uno, indica que se superó el límite de +5% de la tensión

nominal del nodo.

Desde la Figura 22 a la Figura 30 se grafican los índices de regulación de tensión para cada nodo y se realiza

la comparación por escenario.

66

Figura 22. Índice de tensión del caso base y de la red con compensación para Escenario 1.


67



68

.



69



70


En la Figura 22 se puede notar que la ubicación de compensación de MT en el nodo Industrial 15, permite que

los nodos Industrial 12, Industrial 20, Industrial 22, Industrial 24 e Industrial 25 se encuentren dentro de los

límites de regulación y adicionalmente que la tensión en todos los nodos de la red, se alejen del límite inferior

de regulación (manteniéndose alejado también del límite superior). Por último, otros nodos como el Industrial

10, Industrial 11, Industrial 13, Industrial 14, Industrial 15, Industrial 16, Industrial 17, Industrial 18 Industrial

19 e Industrial 23, cuyo índice de regulación de tensión era de 0,1 (cercano al límite inferior de regulación),

presentaran una mejora al ubicarse en valores cercanos a 0,3. Porcentualmente, antes de la compensación se

tiene que el 19,23% de los nodos de la red superan el límite inferior de regulación. Como se mencionó,

después de la compensación todos los nodos se encuentran dentro de los límites de regulación, representando

una mejora porcentual del 19,23%.

En la Figura 23 se tiene un caso crítico. En el caso base, todos los nodos se encuentran por debajo del límite

mínimo de regulación de tensión, a excepción de la subestación cuyo índice es bajo (menor a 0,2). Para éste

escenario, mediante la ubicación de condensadores en BT se logra una mejora en los valores de tensión para

cada nodo. Los nodos Industrial 1 al Industrial 9 se encuentran dentro de los límites de regulación de tensión

permitidos, además del nodo Industrial 12, Industrial 23 y la subestación. Antes de la compensación se tenía

que el 96,15% de los nodos superan el límite inferior de regulación. Al realizar la compensación, solo el

53,84% de los nodos superan el límite inferior de regulación de tensión, logrando una mejora porcentual del

42,3%. Adicionalmente, los nodos que permanecen por fuera del límite inferior de regulación, se lograron

ubicar con un índice entre -0,1 y +0,1.

En la Figura 24 se tiene que en el caso base un 88,46% de los nodos superan el límite inferior de regulación;

sin embargo, al compensar en MT en el nodo Industrial 11, todos los nodos logran tener el nivel de tensión

dentro de los límites de regulación permitidos. De esta manera se logra una mejora del 88,46%.

En la Figura 25 se evidencia que la ubicación de compensación en MT en los nodos Industrial 20 e Industrial

21 permite que la tensión en todos los nodos se alejen del límite inferior de regulación. Sin embargo, para el

caso base tampoco se violan los límites de regulación.

El 42,3% de los nodos para el caso base en la Figura 26 superan el límite inferior de regulación de tensión. Al

ubicar compensación en el nodo Industrial 20 se logra que, la tensión se encuentre dentro de los límites de

regulación en toda la red. La mejora porcentual es del 42,3%.

En las Figuras 27, 28, 29 y 30, el caso base no tiene nodos que superen el límite inferior ni cercanos a este

(por debajo de 0,1).

71

6 FUNCIONAMIENTO DVPP Y PARÁMETROS DE INTEGRACIÓN

En este capítulo se plantearán los parámetros a tener en cuenta para la integración de los condensadores y los

generadores fotovoltaicos, de tal manera que su funcionamiento represente beneficios para la red en general y

no únicamente para los usuarios que tengan instaladas éste tipo de tecnologías. Para tener mayor claridad en

el funcionamiento de una red de distribución con DER operando de forma integrada o independiente se tiene

la Figura 31.

Figura 31. Beneficios para una red cuyos DER funcionan de integrados en una DVPP.

La Figura 31 ilustra un fenómeno que sucede cuándo los DER de una red de distribución funcionan de forma

independiente. En el recuadro ubicado en la esquina superior izquierda se tiene una red de distribución con

recursos energéticos distribuidos funcionando de forma autónoma y sin tener en consideración los parámetros

de funcionamiento de los otros dispositivos ubicados en la red. Al funcionar de esta manera, los beneficios

técnicos y económicos que pueden representar los DER se limitan únicamente a los usuarios que sean dueños

de ellos. Sin embargo, si dichos recursos energéticos se integran a través de una DVPP, el funcionamiento

será de una forma ordenada y coordinada como se observa en el recuadro superior derecho, logrando de esta

forma, que los beneficios técnicos que pueden representar los recursos energéticos distribuidos sean para la

red en general (por ejemplo, mejora en la estabilidad de tensión).

Los beneficios de integrar los DER en una DVPP no son únicamente técnicos, también de índole económico.

Por ejemplo, uno de los principales problemas de las energías renovables es que el recurso que requieren para

producir energía eléctrica es intermitente (radiación solar, velocidad del viento), y esta incertidumbre en su

generación le impide su participación en el mercado eléctrico.

Por ejemplo, uno de los mercados donde podrían participar las energías renovables es el SPOT. Sin embargo,

para participar en éste mercado, los generadores deben garantizar tres aspectos fundamentales que aquellos

que producen energía con base en recursos renovables no pueden garantizar por si solos: Disponibilidad

diaria, capacidad de generación y garantizar la energía ofertada con un día de anterioridad. Estas

problemáticas se ven con claridad en la Figura 32, donde ocho generadores intentan participar de forma

72

autónoma en el mercado, pero debido a la incertidumbre del recurso climático que requieren para generar, no

pueden cumplir los requisitos para participar en el mercado SPOT.

Figura 32. Limitantes para la participación en el mercado SPOT de generadores renovables.

Sin embargo, en la Figura 33 se tienen los mismos generadores de la Figura 32, pero participando en el

mercado SPOT a través de una DVPP. Con la integración de los generadores renovables como un único

generador en la planta virtual de potencia, las limitantes de: Disponibilidad, capacidad de generación y

garantía de la energía ofertada, puedan ser superadas mediante un funcionamiento cooperativo y

aprovechando las ventajas técnicas de otros DER con patrones de funcionamiento distintos.

Figura 33. Participación en el mercado SPOT de DER mediante DVPP.

También es importante aclarar una de las principales virtudes de las plantas virtuales y es su posibilidad de

agrupar DER en grandes extensiones de área geográfica. Esto le permite a una VPP agrupar cantidades

considerables de MW y garantizar la energía que oferta en el mercado, a través de cualquier grupo de

generadores que tenga disponible.

6.1 ESTRUCTURA DE LA DVPP PLANTEADA

Uno de los participantes fundamentales de una red de distribución es el operador de red. Además de sus

labores comerciales, ellos deben garantizar que a los usuarios les sea suministrada la energía con ciertos

estándares de calidad. Mediante diferentes estudios, los operadores de red deben determinar la cargabilidad

máxima de sus circuitos y realizar las inversiones necesarias para aumentarla. La comunicación actual entre el

operador de red y los usuarios se presenta en un mismo sentido; pero mediante la integración de los DER de

73

una red y los usuarios en una planta virtual, esta comunicación se convierte bidireccional. Con el correcto uso

de los DER de una red y mediante la instalación de otros correctamente seleccionados de acuerdo a los

factores técnicos tenidos en cuenta (por ejemplo, límites de estabilidad de tensión y regulación), se pueden

posponer inversiones en la red y mantener los límites de calidad en el servicio, lo cual al combinarse con

incentivos monetarios permite obtener de ésta manera beneficios para el operador y los usuarios.

6.1.1 ESTRUCTURA DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL

Para definir la estructura de la DVPP se parte del concepto de una Red Neuronal Artificial (RNA) de

topología multicapa y tipo “perceptrón”, la cual consta de una capa de entrada “n”, una capa oculta “m”

donde se realizan los cálculos necesarios entre las diferentes entradas y en función de las mismas; y la capa de

salida “o” donde se visualizan los resultados obtenidos en las operaciones realizadas en la capa “m”. Esta red

neuronal es la utilizada ya que se encuentra constituida por múltiples capas a diferencia de otras como la RNA

de base radial. [48]

En la Figura 34 se tiene la estructura de una RNA tipo Perceptrón multicapa:

Figura 34. Estructura de una RNA – Perceptrón Multicapa

El funcionamiento de la RNA de la Figura 34 es de la siguiente manera: En la capa de entrada se encuentran

todas las variables de entrada de la red. En la capa oculta se organizan y se realizan las operaciones necesarias

entre cada una de las entradas de acuerdo a los pesos que se les asigne y los resultados obtenidos en la capa

oculta, son visualizados en la capa de salida.

En la Figura 35 se observa la estructura de la DVPP utilizando el concepto de una RNA como la de la Figura

34. En el caso de la DVPP, la capa de entrada consta de varias variables necesarias para hacer la operación.

Las entradas son: Los usuarios con DER, el recurso energético complementario, la topología del sistema y las

limitantes técnicas del operador de red. Estas variables se integran en la DVPP de acuerdo a criterios que se

definirán más adelante y el resultado de dicha integración (mejora en la estabilidad y regulación de tensión) se

visualizan en la capa de salida.

74

Incentivos de

Mercado *

Topología del

Sistema

Usuarios con

DER

DER

Complementario

Mejora

Estabilidad

de Tensión

Mejora

Regulación

de Tensión

Integración en

DVPP

Operador de

RED

Figura 35. Estructura de la DVPP planteada.

Ampliando el concepto y la estructura planteada en la Figura 35, se analiza con detalle el funcionamiento de

la DVPP en la Figura 36.

De ésta forma la estructura de la DVPP, con las variaciones de topología a tener en cuenta, los DER a integrar

(incluyendo el DER complementario) y los límites de funcionamiento de acuerdo a los parámetros del

operador se evidencian de una forma clara en la Figura 36.

75

Generador

FV Uno

Generador

FV Dos

Generador

FV Tres

DER ExistenteCondensadores

BT

DER Complementario

Condensadores

MT

Desconexión

LINE 5

Desconexión

LINE 6

Demandas:

- Alta

- Media

- Baja

Nueve

Escenarios

Posibles

Topología

Definir

Funcionamiento

Generadores

Evaluar Límites de

regulación para cada

Escenario

Límite

Estabilidad

Regulación

de Tensión

Operador de

Red

DVPP

Definir

Funcionamiento

Condensadores

Figura 36. Estructura detallada de la DVPP teniendo en cuenta topología, DER y criterios del operador de

red.

En la Figura 36 se tiene que la DVPP es la capa oculta de la RNA. Las entradas de la DVPP (variables de la

capa de entrada) son: Topología, DER existente (generadores fotovoltaicos) y DER complementario

(condensadores en baja y media tensión). Mediante la entrada llamada “topología” se definen las limitantes

que se debe tener en cuenta dentro de la capa oculta (DVPP) para la integración de las entradas.

Dentro de la DVPP la operación de integración se realiza de la siguiente forma: Se validan los DER capaces

de entregar energía activa y reactiva y se agrupan en dos grupos distintos. Para cada grupo, se define la

integración respetando las restricciones operativas (regulación y estabilidad). Finalmente, los resultados

obtenidos por la integración se observan en la capa de salida y son retroalimentadas al operador quién es el

que maneja la información completa de los circuitos que conforman la red.

6.2 PARÁMETROS DE INTEGRACIÓN

Según la estructura definida en la sección anterior e ilustrada en la Figura 36, la DVPP tendrá dos

componentes: Potencia Activa y Potencia Reactiva.

Potencia Activa: Se determinan los generadores fotovoltaicos que estarán conectados a la red para

cada escenario de simulación. La prioridad será para aquellos generadores que representen una

mejora en el perfil de tensión.

Potencia Reactiva: Se determinan los condensadores en BT y MT que estarán funcionando. La

prioridad será para aquellos condensadores que mejoren la estabilidad de tensión.

76

6.2.1 CÁLCULO DE kVAR PARA LA DVPP

Con base a los resultados obtenidos en el capítulo 5 se determinan los kVAR que requiere la red para cada

escenario. Como primera medida, se determinan los condensadores a instalar en cada escenario. Para ello se

analiza la Tabla 19, Tabla 20 y Tabla 25 con las figuras de la 22 a la 30.

Como la instalación de condensadores en BT se realizó en aquellas cargas donde se tenía un bajo factor de

potencia, todos los bancos de condensadores en BT que aparecen en la Tabla 19 se utilizarán. Esto permitirá

que el factor de potencia de todas las cargas se encuentre por encima de 0,9 en todos los escenarios.

Con referencia a los condensadores de MT, mediante la ubicación realizada con DigSILENT y analizando la

Tabla 20 se observa que para el escenario 2 y el escenario 7 no hay compensación que optimice o mejore el

comportamiento de la red. Luego al analizar la regulación de tensión mediante las figuras 26 a 34 se evidencia

que en todos los escenarios se mejora la regulación (el índice en seis de los nueve escenarios se aleja del

límite inferior y del índice de 0,1 para ubicarse por encima de 0,3).

Como caso particular en el escenario 7, se concluye que la instalación de compensación en MT no es

necesaria ya que únicamente con la compensación en BT el índice es llevado a un promedio de 0,9 muy

cercano del límite superior de regulación.

En la Tabla 26 se define la potencia reactiva que entregará la DVPP a través de sus DER (Condensadores en

BT y MT).

kVAR a entregar por la DVPP en cada escenario

Escenario Baja Tensión Media Tensión Total

Uno 301 125 426

Dos 301 0 301

Tres 301 100 401

Cuatro 210 250 460

Cinco 210 125 335

Seis 210 400 610

Siete 76 0 76

Ocho 76 175 251

Nueve 76 400 476

Tabla 26. Reactivos en kVAR que entregará la DVPP a través de los condensadores de BT y MT

6.2.2 CÁLCULO DE kW PARA LA DVPP

El procedimiento para calcular los kW que entregará la DVPP se realizará combinando la prioridad de cada

uno de los generadores FV en los escenarios de simulación. Cómo el límite de estabilidad varía de acuerdo al

factor de potencia y los generadores están a factor de potencia unitario, el único criterio para determinar la

prioridad de los generadores será la regulación de tensión. De ésta manera, la combinación que permita que el

promedio de tensión de cada escenario sean los más cercanos a 1.0 pu será la escogida.

77

Es importante aclarar que, al no tener respaldo de baterías, en los escenarios 7, 8 y 9 no se tendrá potencia

generada por los generadores fotovoltaicos, ya que estos escenarios son los propios de demanda baja, la cual

se presenta a las 5:00 horas (sin presencia de brillo solar).

Para cada escenario se podrán tener siete posibles combinaciones de los generadores FV tal como se muestra

en la Tabla 27.

Funcionando

No Funcionando

Tabla 27. Combinaciones a realizar por escenario para determinar los kW.

6.3 RESULTADOS DE SIMULACIÓN RED CON DVPP

Al tener definido los valores de kVAR para cada escenario, tanto para MT como BT, se presentan los

resultados de las siete combinaciones para cada escenario. En la Tabla 28 se define la combinación de los

generadores para cada escenario, el promedio de tensión en pu para el caso base y el promedio de tensión en

pu con DVPP.

Generador uno

Generador dos

Generador tres

Generador uno

Generador dos

Generador tres

Generador uno

Generador dos

Generador tres

Generador uno

Generador dos

Generador tres

Generador uno

Generador dos

Generador tres

Generador uno

Generador dos

Generador tres

Generador uno

Generador dos

Generador tres

Siete

GeneradoresCombinación Funcionamiento

Uno

Dos

Tres

Cuatro

Cinco

Seis

78

Escenario Combinación

seleccionada

Promedio tensión pu

Caso base Promedio tensión pu

Con DVPP

UNO Uno 0,982 1,002

DOS Cuatro 0,951 0,983

TRES Tres 0,9628 0,992

CUATRO Dos 1,008 1,018

CINCO Cinco 0,978 1,005

SEIS Seis 0,99 1,006

Tabla 28. Combinación de generadores FV para cada escenario.

Finalmente, para cada escenario, se tiene que la DVPP estará configurada como se muestra en la Tabla 29:

Tabla 29. Configuración DVPP para cada escenario, valores de tensión promedio para cada escenario y

porcentaje de mejora en la estabilidad de la red.


DVPP Y CASO BASE

Como se puede validar con la Tabla 28 y 29, la combinación de los generadores FV es diferente para cada

escenario. Esto es un claro indicador de que si un generador FV funciona de acuerdo a los requerimientos de

la red donde se encuentra, y no únicamente de la carga que alimenta, éste puede mejorar el perfil de tensión

de varios nodos de la red. Esto se debe al impacto que la GD causa en una red, el cual depende de su

ubicación y tamaño [21]. Una unidad de GD va a causar diferentes impactos en el mismo punto, dependiendo

de la capacidad de generación de la unidad. Por ello se realizaron las diferentes combinaciones para

determinar bajo las características propias de cada escenario, los generadores que era conveniente tener en

funcionamiento.

En la tabla 29, la mejor combinación de generadores permite que la tensión promedio del escenario dos que se

encontraba 4,9% por debajo de la nominal, se redujera a 1,7%. De esta forma se consigue que el promedio de

la tensión en pu para este escenario mejore un 3,2% con la integración en la DVPP.

Uno Uno Generador uno 25 301 125

Generador uno 25

Generador tres 2,7

Generador uno 25

Generador dos 19

Generador tres 2,7

Generador uno 27

Generador dos 20

Cinco Cinco Generador dos 20 210 125

Generador dos 20

Generador tres 2,8

Siete No aplica Ningúno 0 76 0

Ocho No aplica Ningúno 0 76 175

Nueve No aplica Ningúno 0 76 400

301 0

210 250

210 400

301 100

1,002

1,005

1,04

1,001

1,019

4,17%

8,83%

5,04%

0,71%

0,38%

Tres 0,9628

0,978

1,033

1,004

1,017

1,008

0,951 0,983

1,018

1,006 1,58%

0,86%

7,46%

0,992 6,69%

0,982

Dos

Tres

Cuatro

Seis

Cuatro

Dos

Seis 0,99

Generadores

funcionando

Potencia

activa [kW]

Condensadores

BT [kVAR]

Condensadores

MT [kVAR]

Potencia activa Potencia reactiva

Escenario

Mejor

combinación

generadores

Promedio

tensión red sin

DVPP [pu]

Promedio

tensión red con

DVPP [pu]

Porcentaje mejora

estabilidad de

tensión

79

En otros escenarios como el cuatro, se tiene que la tensión en pu se aleja de la nominal. Sin embargo, ésta

sigue estando dentro de los límites permitidos por regulación.

En el aspecto económico se deben plantear modelos que permitan al propietario de un DER como generadores

FV, tener la misma rentabilidad por utilizar su generador para autoconsumo bajo situaciones particulares, que

desconectarlo bajo la misma situación (buscando beneficios generales y no particulares). Por ejemplo, el

modelo económico debe garantizarle al usuario dueño del generador FV uno, que durante las circunstancias

del escenario cinco (demanda media y desconexión de LINE 5) le sea igual de rentable dejar su generador sin

funcionar para beneficiar la red, que mantenerlo encendido para autoconsumo y disminuir el costo de su

factura (aunque no sea lo más beneficioso para la red en general).

80

7 CONCLUSIONES

7.1 Mediante la revisión de la literatura científica respecto al tema de VPP, se realizó una definición que

permite estandarizar los conceptos dados por diferentes autores durante los últimos diez años. Mediante

la definición propuesta se diferencia el concepto de VPP y Micro – red, los cuáles no se encuentran

claramente separados (inclusive son considerados iguales por algunos autores). De esta forma, se busca

que los trabajos futuros definan los parámetros de integración y la estructura de una VPP con base a la

definición planteada en este proyecto.

7.2 Se propone un procedimiento para realizar proyecciones de masificación de energías alternativas en un

sistema eléctrico, en cualquier lugar y con base a informes e históricos, mediante la generación de

números aleatorios.

7.3 Se plantea una estructura de integración para una DVPP con el concepto de redes neuronales artificiales.

Mediante esta estructura se obtienen beneficios técnicos (mejora del 42% en la regulación de tensión en

uno de los escenarios críticos). Con la estructura propuesta, se facilita la integración ya que esta propone

definir un DER complementario en función del objetivo de la DVPP.

7.4 Al agrupar los DER de acuerdo a su capacidad de entregar potencia activa y reactiva, se logra obtener

una mejora del 9% tanto para el perfil de tensión cómo para los límites de estabilidad de tensión al

comparar la red con VPP y sin VPP. De esta forma, se puede realizar la integración de otros DER no

contemplados en este trabajo, al definir su capacidad de entregar potencia y ubicarlo en el grupo que le

corresponda.

7.5 Se planteó una forma de determinar los nodos críticos de una red desde el punto de vista de estabilidad de

tensión, con herramientas estadísticas como promedio aritmético y frecuencias absolutas. Esto debido a

que no se encontró un criterio analítico en la literatura científica que permitiera determinar con base a los

resultados de curvas PV, los nodos que son más débiles y contribuyen a un colapso de tensión. De ésta

forma, el análisis y la comparación se puede centrar en los tres nodos que representan un mayor riesgo

para el sistema.

81

APORTES

Con base a la revisión de la literatura científica realizada, Los aportes de éste trabajo son:

Desarrollo de un criterio analítico para determinar los nodos críticos de una red eléctrica desde el punto de

vista de estabilidad de tensión a través de las curvas PV ante diferentes escenarios de carga y topología. En la

literatura científica no se encuentra un criterio analítico y el estudio se limita a escoger el nodo cuyo límite de

estabilidad sea el más bajo.

Se propone que para integrar los DER de una red en una DVPP, primero se defina los beneficios técnicos que

se busca obtener al integrarlos. Con los beneficios definidos, se selecciona un DER complementario a los ya

instalados en la red de tal forma que permita conseguir los resultados esperados.

Propuesta de comparación que permite cuantificar las variaciones en el comportamiento de la red al integrar o

no los DER en una DVPP con ayuda del criterio analítico para determinar nodos críticos e índices

normalizados.

Se desarrolló una aplicación que permite calcular la capacidad de bancos de condensadores para BT en kVAR

con base a información básica de consumo. Mediante esta aplicación se pueden calcular bancos de

condensadores fijos o automáticos de hasta nueve pasos de forma inmediata. Evitando de ésta forma cálculos

manuales que pueden provocar errores.

Se define como estructurar una DVPP con ayuda del concepto de una Red Neuronal Artificial y agrupando los

DER en función de su capacidad de entregar potencia activa y reactiva.

82

TRABAJOS FUTUROS

A continuación se plantean trabajos futuros que pueden ser desarrollados posteriormente:

Realizar un estudio de contaminación armónica y análisis de fallas, para determinar el impacto que

provoca en la red de distribución y ante los mismos escenarios, el integrar los DER en una DVPP.

Utilizar la definición y la estructura propuesta de DVPP para integrar DER esparcidos en niveles de

Transmisión y sub transmisión.

Mediante la estructura de DVPP que se plantea, realizar la integración de DVPP locales en una VPP

regional. De ésta manera, con la estructura de integración propuesta, se realiza la integración de cada

DVPP local. Con las DVPP locales definidas, se plantea una VPP regional, manteniendo la misma

estructura de las DVPP, con la diferencia que la capa de entrada de la VPP regional no serán DER

sino las DVPP locales.

Realizar la integración en DVPP con otros DER no contemplados en éste trabajo (vehículos

eléctricos y sistemas de almacenamiento).

Plantear un modelo económico que le permita a un usuario con DER de tipo GD, recibir los mismos

o mayores beneficios económicos por sacar de funcionamiento su unidad de GD en ciertas

circunstancias de demanda o topología, que mantener en funcionamiento la unidad así no sea

conveniente para la red desde el punto de vista técnico.

83

8 ANEXOS

A. ANEXO: DESARROLLO MATEMÁTICO PARA EL CÁLCULO DE CONDENSADORES EN

REDES DE DISTRIBUCIÓN

A continuación se modela una red de distribución como un circuito en la Figura 37.

Figura 37. Circuito equivalente de un circuito de distribución. Fuente [52]

Uno de los modelos más utilizados para representar líneas de distribución en la actualidad, es el utilizado en la

Figura 37. De este circuito, se pueden obtener las siguientes relaciones matemáticas:

𝑉𝑆 = (𝑉𝑅

2+ 𝐼𝑅)𝑍 + 𝑉𝑅

(A.1)

𝑉𝑆 = (𝑍

2+ 1)𝑉𝑅 + 𝑍𝐼𝑅

(A.2)

Con la ecuación A.1 y A.2 se tienen ecuaciones relacionadas con la tensión. Para la corriente se tiene que

𝐼𝑆 = 𝑉𝑆

2+ 𝑉𝑅

2+ 𝐼𝑅

(A.3)

Para líneas de distribución largas, se debe utilizar el modelo PI exacto o modelo PI de parámetros

distribuidos. Este se ve en la Figura 38 [52]

84

Figura 38. Modelo PI exacto.

A.1. ANALISIS TÉCNICO DE CONDENSADORES SHUNT

En los conductores de MT se presentan perdidas de energía al momento de realizar la distribución. Estos

conductores se modelan como aparece en la Figura 38. Sin embargo, para simplificar el análisis, se

despreciarán las admitancias y se tendrá en cuenta únicamente la reactancia y la resistencia. Como se observa

en la figura 39, en el conductor se presenta una caída de tensión. (Esto sucede, si la carga es principalmente

inductiva), por lo cual la tensión en el extremo receptor será menor que la tensión en la subestación.

Una de las formas de corregir los problemas mencionados es ubicando condensadores SHUNT o en paralelo

en puntos estratégicos del sistema tanto en MT como BT.

Realizando un análisis fasorial se puede evidenciar que al ubicar condensadores en los extremos de las líneas

o en paralelo de las cargas se puede mejorar la regulación de tensión.

Para ello, se tiene en la figura 39 el mismo circuito equivalente de una red de distribución, con la diferencia

que ahora se tiene una carga de naturaleza puramente capacitiva y que ocasiona que la corriente del circuito se

adelante respecto a la tensión de la subestación.

SUBESTACIÓN

R+jX

I

+

Vi

-

+

Vo

-

+ Vlinea -

C1

Figura 39. Circuito equivalente de una red de distribución con carga capacitiva

85

El diagrama fasorial resultante teniendo como premisa que la corriente del circuito se adelanta a la tensión en

la subestación por el efecto capacitivo de la carga se ilustra en la Figura 40.

V2

Vi

-IjXL

-IRL

IjXL

I

ϕ

θ

IRL

Figura 40. Diagrama fasorial para el circuito de la figura 39.

En el diagrama fasorial de la figura 40. Se puede notar que en el extremo receptor se tiene un voltaje mayor al

voltaje en la subestación. Este fenómeno es conocido como el efecto Ferranti.

Aprovechando éste fenómeno y con un valor adecuado de condensador, no solo se puede mejorar el factor de

potencia en la carga; también se puede lograr subir la regulación de tensión en aquellos nodos que la tengan

en límites críticos o por debajo del mínimo.

A.2. UBICACIÓN DE CONDENSADORES EN BAJA TENSIÓN POR PENALIZACIONES

La ubicación de condensadores en BT está condicionada principalmente a la normatividad relacionada con el

bajo factor de potencia. Como se evidencio en la sección 2.4.5. Del capítulo 2, para el caso colombiano se

penaliza a un usuario cuyo factor de potencia sea menor a 0,9; o en otras palabras, que su consumo de energía

reactiva sea de por lo menos el 50% de su consumo de energía activa. Si bien, es responsabilidad del operador

suministrar la energía que demande el usuario cumpliendo con los límites de regulación, mediante las

penalizaciones por bajo factor de potencia a los usuarios, éstos se ven obligados a realizar las inversiones

necesarias que les permitan mejorar su factor de potencia y así evitar los sobrecostos de energía (a pesar de

que la instalación de condensadores también mejora el perfil de tensión). Por ello, con base en la tabla 6, se

puede concluir que cinco de los usuarios se encuentran penalizados y requieren instalar compensación de

reactivos.

Para determinar el tamaño de los condensadores a utilizar en BT de acuerdo a los requerimientos particulares

de cada carga se utilizará una aplicación desarrollada por los autores en C#. La forma de utilizar ésta

aplicación y el código se explica en el Anexo D. En la Sección A3 se muestra el desarrollo matemático para

86

determinar la capacidad de cada condensador. Comercialmente, los condensadores trifásicos se referencian en

kVAR y se deben escoger en función de la tensión nominal y la frecuencia de la instalación.

A.3. DESARROLLO MATEMÁTICO PARA LA CORRECCIÓN DEL FACTOR DE POTENCIA EN BT.

El análisis matemático para la corrección del factor de potencia parte del estudio de potencia en corriente

alterna como se muestra a continuación:

Analíticamente y desde el punto de vista de potencia en corriente alterna, se tiene que

𝑃 = 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎; Es la consumida por una carga netamente resistiva.

𝑄 = 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑅𝑒𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎; Es la consumida por una carga inductiva o capacitiva.

𝑆 = 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑎𝑝𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡𝑒; Es el producto de la magnitud de tensión y la magnitud de corriente.

La relación entre las potencias en corriente alterna y la corrección del factor de potencia se puede explicar

mediante el triángulo de potencia, cuyo análisis se presenta de la siguiente manera:

Q’

QS

S’

P

ϕ ϕ'

Figura 41. Triángulos de potencia para análisis matemático para corrección de factor de potencia

Si se analiza la figura 41 es fácil identificar que al mejorar el factor de potencia (disminuir la potencia

reactiva) también disminuye el ángulo entre la potencia activa (que permanece constante) y la potencia

aparente.

A través de las razones trigonométricas propias de un triángulo rectángulo, se puede determinar las siguientes

expresiones matemáticas:

tan𝜑 =𝑄

𝑃

(A.4)

Despejando el ángulo se tiene que

𝜑 = tan−1 [𝑄

𝑃]

(A.5)

87

Reemplazando la ecuación A.4 con la información de cada uno de los triángulos, se tiene que:

𝜑 = tan−1 [𝑄

𝑃]

(A.6)

Y que

𝜑′ = tan−1 [𝑄′

𝑃′]

(A.7)

Sabiendo que el factor de potencia se puede definir como

𝑓𝑝 = cos𝜑

(A.8)

Se puede calcular el ángulo nuevo con el factor de potencia deseado

𝜑′ = cos−1[𝑓𝑝]

(A.9)

En la Figura 21 se puede determinar que la potencia reactiva que se requiere para compensar es

𝑄𝑐𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛𝑠𝑎𝑑𝑜𝑟 = 𝑄 − 𝑄′

(A.10)

Además que

𝑃 = 𝑃′

(A.11)

Tomando la ecuación A.4 y despejando la potencia reactiva,

𝑄 = 𝑃 tan𝜑

(A.12)

Con la ecuación A.12 y la ecuación A.10 se puede determinar la potencia reactiva que requiere entregar el

condensador

𝑄𝑐𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛𝑠𝑎𝑑𝑜𝑟 = 𝑃 tan𝜑 − 𝑃 tan𝜑′

(A.13)

Organizando la ecuación A.13 se tiene finalmente que

𝑄𝑐𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛𝑠𝑎𝑑𝑜𝑟 = 𝑃 tan[𝜑 − 𝜑′]

(A.14)

88

El valor de la potencia trifásica del condensador calculado con la ecuación A.14 se debe verificar con el nivel

de tensión y de frecuencia de la instalación.

B. ANEXO: MANUAL DE USO DE DIGSILENT POWERFACTORY

DIgSILENT Power Factory es una herramienta integrada para el análisis de sistemas eléctricos de potencia,

especializado en técnicas confiables y flexibles de modelamiento y algoritmos. Sus últimas versiones han sido

desarrolladas con la nueva tecnología de programación orientada a objetos y lenguaje de programación C++.

B.1. ESPACIO DE TRABAJO

El Software utiliza un ambiente de trabajo muy similar al que se utiliza en Windows, las ventanas más

importantes de muestran en la figura 42.

Figura 42. Espacio de trabajo en DigSilent.

Ventana Principal (1)

Ventana de administración de datos (2)

Ventana gráfica (3)

Ventana de salida (4)

B.2. CREACIÓN DE UN PROYECTO NUEVO

Un nuevo proyecto es creado por la selección de un archivo nuevo, “File-New-Project” en el menú principal,

lo cual abrirá la ventana de dialogo Intprj, como lo ilustra la figura 43. Esta ventana de dialogo es usada para

crear una nueva ventana de gráfica.

89

Figura 43. Creación de un nuevo proyecto

Se debe nombrar el proyecto y dar OK, una nueva carpeta de proyecto será creada. Un proyecto debe

contener al menos una carpeta de red o al menos una carpeta de caso de estudio. Por ende, una segunda

ventana se desplazará para crear tal red, como lo muestra la figura 44.

Figura 44. Configuración de la nueva red

Si se desea aceptar el nombre por predeterminado para la red (grid), y la frecuencia por defecto de 50 Hz o

bien, se pueden cambiar las dos opciones, un ejemplo en nuestro caso (Name: sistema de distribución y

Nominal Frequency: 60 HZ)

La carpeta de nuevo proyecto será creada con una carpeta de librería.

90

El modelo de la red será creado en la carpeta del proyecto.

Un nuevo caso de estudio será creado en la carpeta de proyecto.

El proyecto, el caso de estudio y la red serán activados.

El diagrama unifilar (vacío será abierto)

El ejemplo del nuevo proyecto creado es representado en la figura 45.

Figura 45. Ejemplo de proyecto creado

El proyecto nuevo puede ser expandido por la creación de redes extras o etapas del sistema, casos de estudio,

carpetas de librerías, etc.

B.3. VENTANA GRÁFICA

DIgsilent PowerFaactory usa objetos de tablas gráficas para mostrar el contenido de varios objetos gráficos:

Diagramas unifilares, gráficos de estaciones, gráficos de diagrama de bloques, etc.

Una nueva ventana grafica es creada al momento de abrir un nuevo proyecto como se muestra en la figura 46.

91

Figura 46. Nueva ventana gráfica

Posteriormente el grafico unifilar “Single Line Graphics” localizado en la red “Grid” pasa automáticamente.

DIgSILENT permite la construcción de objetos predefinidos, ofreciendo las características de arrastrar y

soltar, para poder trasladar los objetos del sistema de potencia desde el manejador de datos a la ventana

gráfica que muestra la figura 47.

Figura 47. Caja de herramientas de instrumentos de dibujo

92

La guía para la ejecución de esta acción es la siguiente:

1. Seleccionar de la caja de herramientas de dibujo el objeto que se va a importar a la ventana de

gráfico.

2. Dar clic izquierdo en el botón del mouse sobre el icono a seleccionar.

3. Presionando el botón izquierdo del mouse y moviendo este al área de dibujo gráfico.

4. Dar posición a los símbolos gráficos de la misma forma como es hecho normalmente.

5. Finalmente, un nuevo objeto gráfico es creado.

Los elementos del sistema de potencia de potencia son insertados para posteriormente ser conectado en el

diagrama unifilar. La forma más sencilla para dar posición y conectar los nuevos elementos del sistema es la

siguiente:

1. Haciendo clic con el botón izquierdo del mouse en uno o más barras para conectar o posicionar el

elemento directamente. Los elementos de un solo terminal o puerto (generadores o cargas) serán

posicionados directamente debajo o arriba de la barra a una distancia por omisión. Los objetos de

doble o triple terminal (transformadores, líneas, etc.) serán centrado entre las primeras dos

conexiones a las barras automáticamente.

Estos ejemplos se ilustran en la figura 48.

Figura 48. Posicionamiento y conexión de los elementos del SEP

Para editar los datos se debe seleccionar el elemento o múltiples elementos (edición múltiple) clic derecho en

el botón del mouse sobre la selección y dar clic izquierdo en “Edit Data”. Esta opción permite editar datos de

dispositivos de todos los objetos seleccionados en el dibujo. Si se trata de solo un elemento la ventana de

dialogo se desplegará automáticamente. Cuando más de un objeto es seleccionado se mostrará la lista de los

objetos. En las figuras 8 y nueve se evidencia las ventanas de edición de datos.

93

Figura 49. Ventana de edición de un solo elemento

Figura 50. Ventana de edición para más de un elemento

B.5. INTERCONEXIÓN DE SUBSISTEMAS DE POTENCIA

En el modo normal de funcionamiento, cuando se dibujan nuevas partes del sistema de potencia en la ventana

del diagrama unifilar, es imposible dibujar una línea entre una barra que pertenece a la parte actual del sistema

de potencia (IEEE 9 nodos), a una barra en otra parte del sistema (red de distribucón). Cuando la otra barra se

encuentra en otra carpeta de red, el símbolo gráfico se encuentra en otra red, y no puede ser conectado del

diagrama unifilar actual.

94

Para conectar tales redes, se debe representar la misma en más de un diagrama unifilar, es decir, esta tiene que

estar en dos redes. Luego de haber creado tal representación múltiple de la misma barra, se puede conectar

elementos a esa barra en más de un diagrama unifilar, de esta manera se conectan los subsistemas mostrados

en el diagrama unifilar.

Figura 51. Representación de barra para conexión de subsistemas

De esta manera la red de Distribución Puede ser conectada a la subestación por medio de la línea (Line1).

B.6. CONFIGURACIÓN DE ELEMENTOS DEL SISTEMA DE POTENCIA

B.6.1. CONFIGURACIÓN DE BARRAS

El Software me permite insertar diferentes tipos de barras o multibarras. Estas representan un nodo en el SEP

y se pueden representar de la siguiente manera.

Terminal: Pueden ser usados en configuraciones en anillo o radial y su función es conectar dos o más barras.

Short Terminal: Son usados para conectar generadores o motores a través de una línea. Diferencia entre la

barra Terminal es que esta no genera caja de resultados.

Junction: Este punto es especial debido a que se utiliza para derivar una línea.

Figura 52. Representación de barras en Digsilent.

.

95

Para la configuración de una barra se requiere la información del tipo de conexión, la tensión nominal línea-

línea y el sistema ya sea corriente alterna o corriente directa (AC, DC) como lo muestra la figura 53.

Figura 53. Configuración de una barra en DigSilent.

Para el ejemplo mostrado la barra maneja una tensión nominal de 11,4 kV, Tipo de conexión ABC y tipo de

sistema AC.

B.6.2. CONFIGURACIÓN DE LINEAS

El modelo de una línea en DIgSILENT representa la conexión entre dos barras del sistema.

El programa permite la configuración de la línea por medio de parámetros distribuidos y modelo PI para

líneas de distribución.

96

Figura 54. Ventana de configuración de líneas.

Pasos para configuración de Línea de transmisión o distribución.

1. Sobre la ventana de configuración seleccionar type y seleccionar New proyect. Seguidos estos pasos

se abrirá la siguiente ventana.

Figura 55. Nuevo Proyecto de Línea.

97

En esta ventana se configura los parámetros principales de la línea de acuerdo al modelo

seleccionado. Para el ejemplo se maneja y configura un cable de calibre AWG 1/0 de aluminio

desnudo para transporte aéreo.

2. Después de llenar toda la información requerida por el software seleccionar verificar todos los datos

seleccionar Ok.

3. Verificar todos los datos en la ventana de configuración y dar Ok.

El software también permite insertar líneas por medio de librerías con los cables que dispone el software, es

importante conocer el cable, su configuración el medio por el que va ser transportado.

B.6.3. CONFIGURACIÓN DE TRANSFORMADORES

Los transformadores se conectan por medio de dos terminales o tres terminales en caso de un transformador

tridevanado. Para su configuración se deben seguir los siguientes pasos.

1. Seleccionar el transformador y dar doble clik sobre el con el botón izquierdo del mouse se abrirá la

ventana de configuración, se debe tener en cuenta la conexión con las barras ya que de esta manera

se identifica las zonas de Alta y Baja Tensión.

Figura 56. Ventana de configuración de Transformador

98

2. Para ingresar los datos de un transformador nuevo se debe ingresar en type y seleccionar new

proyect. Se abrirá una pantalla para crear un nuevo proyecto de transformador en la que se encuentra

todos los parámetros para definir un nuevo transformador.

Figura 57. Nuevo proyecto de transformador

En la figura mostrada se muestra los parámetros a configurar de un transformador, Para este ejemplo se

manejan los datos de un transformador típico de las redes de distribución de Codensa Dy5, 11.4/0.208 kV.

B.7. ALGORITMO PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE CAPACITORES EN MEDIA TENSIÓN

(REDES DE DISTRIBUCIÓN)

Después de haber instalado los capacitores en las redes de distribución de baja tensión el algoritmo se encarga

de insertar y ubicar la compensación que sea necesaria sobre las barras en media tensión buscando siempre la

reducción de las perdidas con la instalación de un capacitor adicional.

Para correr el algoritmo es necesario correr un flujo de potencia y seguir los siguientes pasos.

1. Se debe dirigir sobre la ventana gráfica en la parte superior y seleccionar la opción change Toolbox,

se desplegará una lista de diferentes estudios que se pueden ejecuta. Seleccionar la opción optimal

capacitor placement. Deberá aparecer en la ventana grafica la siguiente opción encerrada en el

recuadro azul.

99

Figura 58. Selección de estudio para ubicación óptima de compensación

2. Dar clik sobre el icono de cálculo de ubicación óptima de capacitores se abrirá la ventana de

configuración.

3. Seleccionar el método que se utilizará que para este caso será el método de optimización. Para el

método es necesario seleccionar un alimentador que para el caso será la line 1 proveniente de la

Subestación eléctrica. Determinar el costo de las pérdidas de la energía (referencia). Seleccionar la

opción de instalar capacitores en la red eléctrica.

Figura 59. Opciones básicas de algoritmo de ubicación óptima de capacitores

100

4. Seleccionar Avaliable Capacitors e insertar el valor de capacitores de acuerdo a los niveles de

tensión que se maneja en el sistema de distribución en media tensión (mirar fichas técnicas de

condensadores en media tensión).

Figura 60. Instalación de compensadores seleccionados de ficha técnica.

5. Seleccionar Execute, inmediatamente se generará un reporte sobre la ventana de salida con los

resultados de la potencia Reactiva instalada, las barras en las cuales fueron instalados y la reducción

de pérdidas de energía reflejada en costos.

Nota: Verificar los condensadores si fueron instalados sobre las barras mencionadas en el

reporte.

Para el ejemplo de la figura 61 el algoritmo instaló 250 kVAr sobre los nodos Industrial 20 e

Industrial 21 repartidos en 125 kVAr para cada uno.

101

Figura 61. Reporte de ubicación óptima de compensadores en media tensión.

B.8. ANÁLISIS DE ESTABILIDAD CON DIGSILENT

A continuación, se analizará la estabilidad de tensión del sistema establecido en el proyecto. Esto puede ser

llevado a cabo mediante el uso de curvas de tensión-potencia reactiva (V-Q) y curvas de potencia activa-

tensión. Para agilizar el cambio de los parámetros del sistema (por ejemplo, el de la potencia de las cargas) y

generar las curvas P-V y V-Q se dispone de escritos DPL (lenguaje de programación de DIgSILENT) que

automatiza esta tarea.

B.8.1. CURVAS P-V

Se analiza mediante el uso de curvas P-V la estabilidad de tensión en la barra de BT del sistema. Se desea

determinar cuales la carga máxima que se puede suministrar allí.

Para generar las curvas P-V se dispone un escrito DPL:

1. Crear un nuevo caso de estudio.

2. Opcional: Crear una variación de red a los efectos de guardar las modificaciones que se introducirán

a continuación.

3. Sobre el diagrama unifilar, Seleccionar las cargas y las barras de baja tensión las cuales se desean

analizar (presione la tecla Ctrl para la selección multiple)

4. Con el Boton derecho del mouse dar click sobre la selección, y en el menú contextual selecciona

ejecutar escritos DPL.

102

Figura 62. Selección de elementos para ejecutar DPL

5. Buscar y Seleccionar el DPL de Curvas P-V. Se abrirá la Ventana de Comando, la cual contiene el

código (script) y una descripción del funcionamiento de este DPL. Seleccionar Execute para ejecutar

DPL y generar la curva P-V

Figura 63. Ventana de comando DPL

103

6. Determinar los límites de estabilidad del sistema de acuerdo a las curvas y los repotes del Softaware.

Figura 64. Curva PV y reporte de estabilidad.

7. Para una tensión de operación de 1 p.u. +/- 5% determinar cuál es la máxima potencia que puede ser

suministrada a una carga en la barra LV.

B.9. ESTUDIO DE VPP EN DIGSILENT

Para seleccionar el Despacho automático para el elemento que hará parte de la VPP se deben seguir los

siguientes pasos.

1. Seleccionar el elemento nuevo que pertenecerá a la VPP (para el ejemplo seleccionaremos un

Sistema Fotovoltaico (PV Generador estático).

2. Sobre la opción Load Flow, seleccionar Automatic Distpach, se abrirá la ventana de configuración

para el despacho automático, para el caso del Panel Fotovoltaico se debe seleccionar como fijo en el

tipo de despacho del generador (Generator Dispatrch-fixed)

Después de configurado este parámetro ir a Virtual Power Plant y dar clik en select.

104

Figura 65. Configuración de despacho automático

105

C. ANEXO: MANUAL DE USO APLICACIÓN CÁLCULO DE BANCO DE CONDENSADORES

BT

C.1. ASPECTOS A TENER EN CUENTA

La aplicación se desarrolló en C# de Visual Studio y es ejecutable en cualquier versión de Windows.

La aplicación se ejecuta para efectos del manual en Windows 7.

La solución se conforma de la clase BancoCondensadoresBT.cls.

C.2. IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO:

Para visualizar, especificar y construir la aplicación se utiliza el lenguaje unificado de modelado

UML.

C.2.1 DIAGRAMA CASOS DE USO

Mediante el diagrama de caso de uso se puede describir la interacción entre el usuario y la aplicación

desarrollada.

Introducir

Frecuencia

Introducir

FP deseado

Introducir

Tensión

Información

Consumo

Factura

Energía

Estudio

Calidad

Horas

Consumo

Energía

Activa

Energía

Reactiva

Banco fijo o

automático

P y Q máx

P y Q med

P y Q min

Calcular

Banco

Calcular

Banco

Figura 66. Diagrama caso de uso aplicación.

C.2.1 DIAGRAMA DE CLASES

En UML, el diagrama de clases permite describir la estructura de un algoritmo implementado con las clases

del sistema, atributos, métodos y la relación entre los objetos. En la figura 66 se observa el diagrama de clases

de la aplicación desarrollada.

106

Figura 67. Diagrama clases aplicación.

C.3. GUÍA DE USUARIO

Al abrir la aplicación, la interfaz con la que se encuentra el usuario se observa en la Figura 68

Figura 68. Interfaz gráfica aplicación.

107

Los primeros datos que se deben ingresar son los correspondientes a la información de la instalación, tal como

se muestra en la Figura 69.

Figura 69. Campos de tensión, frecuencia y factor de potencia deseado

El campo 1. Es el nivel de tensión en Voltios de la instalación. El 2. Es la frecuencia en Hz de la instalación y

el campo 3. Es el factor de potencia deseado.

Después de ingresar la información de la instalación, se requiere seleccionar si la información de consumo fue

obtenida de la Factura de Energía o de un estudio de calidad. Como se observa en la Figura 70. (Si la

información de consumo de la instalación se obtiene de un estudio de calidad de energía, se selecciona la

opción 2).

Figura 70. Opciones disponibles para la información de consumo

Al seleccionar la opción “factura de energía”, el software solicita la información de energía activa en kWh –

mes, la Energía Reactiva en kVARh-mes y las horas de consumo durante el mes. Toda ésta información se

obtiene de una factura de energía como se observa en la Figura 71.

Figura 71. Información consumo de factura

108

En la figura 70 se observa que las unidades de la medición son en kWh, se toma el peor de los casos (donde se

presentó un mayor consumo y penalización de reactiva y éste valor de consumo, junto con el de energía activa

es el que se ingresa en los campos 4 y 5; además de las horas de consumo en el mes en el campo 6 en la

Figura 72.

Figura 72. Campos necesarios para hacer el cálculo cuándo la información es obtenida de la factura

Después de ingresar los datos de los campos 4, 5 y 6. El software solicita seleccionar si el banco es fijo o

automático.

En la figura 72 se tiene la opción 4 o 5. Para determinar si el banco de condensadores es fijo o automático. Se

debe seleccionar una de ellas. Además, de ello, si el banco es mayor a 300 kVAR, por criterio de diseño, el

software recomienda que se realice primero un estudio de calidad de energía, como se puede visualizar en la

Figura 74.

Figura 73. Opciones de cálculo para banco cuándo la información se obtiene de la factura

109

Figura 74. Estado cuándo los KVAR del banco son mayores o iguales a 300 y el cálculo se hace con

información obtenida de la factura

Finalmente se da click en calcular banco. Si los kVAR requeridos son menores a 300 kVAR el software

calculará el banco de acuerdo a los valores ingresados y a las opciones seleccionadas e ilustrará el resultado

como se observa en la figura 75.

Figura 75. Resultados obtenidos al dar click en calcular banco y estado del cálculo.

Si en cambio se selecciona un banco calculado por estudio de calidad de energía, seleccionando la opción 2.

Los datos a ingresar se observan en la figura 75. Si en alguno de los campos la potencia reactiva no representa

penalización, el estado de cálculo del software indicará que se debe revisar dicha información. Por ejemplo si

la potencia mínima está mal ingresada, el estado indicará lo que aparece en la Figura 76.

Los datos de los campos 7 al 12 deben ser ingresados en kilos. Por ejemplo, si potencia activa máxima son

600 kW, en el campo 7 se debe ingresar 600 y no 600000.

110

Figura 76. Campos requeridos para hacer el cálculo por estudio de calidad de energía.

Figura 77. Mensaje de estado de cálculo cuándo los datos son erróneos.

Para el cálculo de los condensadores en BT del capítulo 5 se utilizó la opción de estudio de calidad de energía.

Debido a que se contaba con la información de demanda máxima, media y mínima. En la figura 77 se pueden

detallar los resultados obtenidos para la carga Industrial 2.

Figura 78. Cálculo del banco de condensadores para la carga Industrial 2.

El software también presenta la opción de realizar un nuevo cálculo oprimiendo el botón 2 (éste botón limpia

todos los campos y vuelve el software a condiciones iniciales) y el botón salir mediante el cual se puede salir

de la aplicación.

Figura 79. Botones adicionales de la aplicación

111

Adicionalmente el software permite tener acceso a éste manual y a una ficha técnica de condensadores

mediante un menú desplegable que se observa en la Figura 80.

Figura 80. Menú desplegable de la aplicación para tener acceso a la ficha técnica de condensadores en BT, al

manual de usuario y tener información de los desarrolladores.

Para acceder a la ficha técnica, se da click en “Ficha Técnica” en lugar de Manual de usuario.

Por último, en la figura 80 se puede identificar la ventana que surge al dar click en la opción “Acerca de”

Figura 81. Información de la aplicación.

112

D. ANEXO: FICHAS TÉCNICAS UTILIZADAS

D.1. PANEL SOLAR FOTOVOLTAICO

113

D.2. CONDENSADORES BT

115

9 BIBLIOGRAFÍA

[1] IRENA, «Renewable power generation costs in 2014,» 2014.

[2] REN21, «Renewables 2014, global status report,» 2014.

[3] H. Saboori y M. Mohammadi, «Virtual Power Plant (VPP), Definition, Concept, Components

and Types,» Power and Energy Engineering Conference, 2011.

[4] K. Bakari y W. Kling, «Development and operation of virtual power plant system,» Innovative

Smart Grid Technologies, 2011.

[5] D. Pudjianto, C. Ramsay y G. Strbac, «Virtual power plant and system integration of

distributed energy resources,» Renewable power generation, 2007.

[6] B. M. Llorca, Diseño de estrategias de una central de generación virtual (Virtual Power Plant),

Madrid: Universidad Carlos III, 2011.

[7] E. P. d. D3, ENIRDGnet: Conepts and opportunities of Distributed Generation, ENIRDGnet,

2003.

[8] J. Wara, «Current status and evaluation of electrecity market liberalization in Japan, Usa and

Europe,» de IEEE 391 st regular research session, 2005.

[9] M. Braun, «Virtual power plants in real aplications,» de : http://www.iset.uni-

kassel.de/abt/FBA/, 2009.

[10] N. Etherden, M. Bollen y J. Lundkvist, «Quantification of ancillary services from a virtual

power plant in an existing subtransmision network,» de Innovative Smart Grid Technologies

Europe, 2013.

[11] F. Bignucolo, R. Caldon y Prandoni., «The voltage control on MV distribution networks with

aggregated DG units (VPP),» de Proceedings of the 41st international, 2006.

[12] H. Morais, P. Kadar y M. Cardoso, «VPP operating in the isolated grid,» de IEEE Power and

energy societu general meeting- Conversion and delivery of electrical energy in the 21st

century, 2008.

[13] K. Bakari y J. Myrzik, «Prospects of a virtual power plant to control a cluster of distributed

generation and renewable energy sources,» de Universities power energy conference, 2009.

[14] B. Roosien y A. Van den Noort, «Balancing wind power fluctuation with a domestic virtual

116

power plant in europe's fisrt smar grid,» de IEEE Trondheim powerTech, 2011.

[15] S. Lee y Y. Jang, «Northeast Asia intercontection and virtual power system simulator design,»

de Power and Energy society general meeting, 2011.

[16] I. Kuzle y M. Zdrilic, «Virtual Power Plant Dispatch Optimization Using Lineal Programming,»

de Environment and electrical engineering, 2011.

[17] H. Nezamabadi y P. Nezamabadi, «Participation of Virtual Power Plants in Energy Market with

Optimal Bidding Based on Nash-SFE Equilibrium Strategy and Considering Interruptible Load,»

de Thermal Power Plants Conference (CTPP), 2011.

[18] E. Mashhour y S. Moghaddas-Tafreshi, «The opportunities for future virtual power plant in

the power market, a view point,» 2009.

[19] A. Mnatsakanyan y S. Kennedy, «A Novel Demand Response Model with an Application for a

Virtual Power Plant,» de Publicaciones IEEE referentes a redes inteligentes, 2015.

[20] IEEE, «IEEE TASK FORCE ON LOAD REPRESENTATION FOR DYNAMIC PERFORMANCE,» Trans.

Power Syst. 472–482, vol. 8, nº 2, p. 472–482, 1995.

[21] G. Luna y D. González, Evaluación del impacto de la generación distribuida en redes de

distribución basado en la normatividad colombiana y estándares IEEE; Caso de estudio:

Modelo de pruebas IEEE 34 nodos en OPENDSS, Bogotá: Universidad Distrital Francisco José

de Caldas, 2013.

[22] G. Suárez y S. Acevedo, Impacto de generación distribuida con generadores sincrónicos:

análisis en estado estable, Bucaramanga: Universidad Industrial de Santander, 2011.

[23] M. Jaspe y J.Yolimar, Efecto de ubicación óptima de las fuentes de generación distribuida

sobre las pérdidas de potencia y la regulación de voltaje, Venezuela: Universidad naciona

experimental de las fuerzas armadas bolivarianas, 2008.

[24] T. Dragicevic, D. Skrlec y M. Delimar, «Modelling diferent escenarios of virtual power plant

operating possibilities,» MELECON 2010 - 2010 15th IEEE Mediterranean Electrotechnical

Conference, 2010.

[25] C. Intel., «Marco Estratégico y Propuesta Proyecto Nacional de Redes Inteligentes en

Colombia Colomb,» 2011.

[26] K. Bakari y W. Kling, «Facilitating sustainability through smart network design in combination

with virtual power plant operation,» i-SUP2010 Bruges, Belgium, 2010.

117

[27] Fedesarrollo, Empresa de Energía de Bogotá, «Análisis de la situación energética de Bogotá y

Cundinamarca,» Bogotá, 2013.

[28] N. Kanwar, N. Gupta, K. Niazi, A. Swarnkar y R. Bansal, «Simultaneus Allocation of distributed

Energy Resource using improved particle swarm optimization,» Elsevier, pp. 1-2, 2016.

[29] S. Abdollahy, A comprehensive Method For Coordinating Distributed Energy Resources In a

Power Distribution System, Albuquerque, New Mexico: University of New Mexico, 2015.

[30] F. M. González-Longatt., Estabilidad en Sistemas de Potencia, Febrero 2006.

[31] A. K. Basu, S. Chowdhury, S. Showdhury y S. Paul, «Microgrids: Energy mangement by

strategic deployment of DERs-A comprehensive survey,» Elsevier-Renewable and Sustainable

Energy Reviews, 2011.

[32] j. Liwei, T. Zhongfu, Y. Jinyun, T. Qingkun, L. Huanhuan y D. Fugui, «A bi-level stochastic

scheduling optimization model for a virtual power plant conected to a wind - photovoltaic -

energy sotrage system considering the uncertainty and demand response,» Elsevier, 2016.

[33] G. Ali, Z. Alireza y J. Shahram, «Day-ahead resourse scheduling of distribuited energy

resoursces in a large scale virtual power plant,» Elsevier, 2016.

[34] A. F. A. Quintsana, «Herramienta computacional para la ubicación de capacitores en sistemas

dedistribución radiales balanceados,» Cali, Colombia, Universidad del Valle, 2009, pp. 1-5.

[35] S. R. Castaño, «Redes de distribución de energía,» Manizales, Colombia, Publicaciones

Universidad Nacional, 2004, p. 926.

[36] O. Palizban, K. Kauhaniemi y J. Guerrero., «Microgrids in active network management—Part I:

Hierarchical Control, energy sotrage, virtual power plants and market participation,»

Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013.

[37] P. Lombardi, T. Sokolnikova, Z. Styczynski y N. Voropai., «Virtual Power Plant Management,»

2012.

[38] P. Asmus, «Microgrids, Virtual Power Plants and Our Distributed Energy Future,» The

Electricity Journal, vol. 23, nº 10, pp. 72-82, 2010.

[39] O. Palizban, K. Kauhaniemi y J. Guerrero, «Multi-criteria Operation Strategies of Power to heat

Systems in Virtual Power Plants with a High Penetration of Renewable Energies,» Energy

Procedia, vol. 46, 2014.

[40] Centro Nacional de Energías Renovables, Integración de Energías Renovables en SmartGrids,

118

Gobierno de Navarra, 2016.

[41] G. Jiménez, R. Palma y L. Reyes, Desafíos y Oportunidades para microredes rurales en Chile y

la región, Santiago de Chile: Seminario Internacional "Desafíos en el Desarrollo de

microrredes inteligentes en zonas aisladas", 2012.

[42] S. Nosratabadi, R. Hooshmand y E. Gholipour, «A Comprehensive review on microgrid and

virtual power plant concept employed for distributed energy resources scheduling in power

systems,» Renewable and Sustainable Energy Reviews , vol. 67, pp. 341-363, 2017.

[43] N. Fernández y W. Figueredo, Ubicación óptima de bancos de capacitores en redes de

distribución para ELEVAL, Valencia: Universidad de Carabobo, 2007.

[44] T. Sowa, S. Krengel, S. Koopman y J. Nowak, «Multi-criteria Operation Strategies of Power-to-

Heat-Systems in Virtual Power Plants with a High Penetration of Renewable Energies,» Energy

Procedia, vol. 46, pp. 237-245, 2014.

[45] S. Nosratabadi, R. Hooshmand y E. Gholipour, «A comprehensive review on microgrid and

virtual power plant concepts employed for distributed energy resources scheduling in power

systems,» Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 67, pp. 341-363, 2017.

[46] A. Ghahgharaeei, A. Zakariazadeh, S. Jadid y A. Kazemi, «Stochastic operational scheduling of

distributed energy resources in a large scale virtual power plant,» Stochastic operational

scheduling of distributed energy resources in a large scale virtual power plant, vol. 82, pp.

608-620, 2016.

[47] A. G. Zamani, A. Zakariazadeh y S. Jadid, «Day-ahead resource scheduling of a renewable

energy based virtual power plant,» Applied Energy, vol. 169, pp. 324-340, 2016.

[48] I. Galván y J. Valls, Redes Neuronales Artificiales, Madrid: Universidad Carlos III de Madrid,

2011.

[49] G. A. Giraldo, Estudio del impacto de los vehículos eléctricos en las redes de distribución de

energía eléctrica, Pereira: Universidad Tecnológica de Pereira, 2015.

[50] J. M. Valle, «Impacto de los sistemas de almacenamiento distribuido y vehículos eléctricos en

las redes de distribución,» ENDESA, Canarias, 2010.

[51] J. Abascal, Colocación óptima de almacenamiento en redes de distribución, Madrid: DIGSILENT

- IV Workshop Smart Grids, 2015.

[52] S. Joya y A. Pahecho, Validación de los modelos de líneas empleados en la simulación de

sistemas de distribución de energía eléctrica, Bucaramanga: UIS, 2010.

estudio de estabilidad de tensiÓn en una red de...

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