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Redes Inteligentes: Mejorando la confiabilidad y facilitando
la incorporación de tecnologías bajas en emisiones
Alejandro Navarro Espinosa, PhD
Consultor Experto – Systep Ingeniería y Diseños
Investigador Senior – Centro de Energía de la Universidad de Chile
Sesión 8
Ciudad de Panamá, Panamá
Septiembre, 2016
Antes de empezar….
• Los resultados indicados en esta presentación han sido construidos en
diversas colaboraciones con:
• Dr. Luis Nando Ochoa de la Universidad de Manchester.
• Dr. Rodrigo Moreno de la Universidad de Chile.
• Dr. Hugh Rudnick de la consultora Systep.
Motivación: Por que estamos acá?
• Movernos a una economía baja en carbono es fundamental para
enfrentar el cambio climático.
• La adopción residencial de tecnologías bajas en emisiones de carbono
(LCT) puede ayudar a alcanzar este objetivo.
• Estas LCT pueden producir impactos técnicos en las redes de
distribución.
• Para facilitar la adopción de estas tecnologías en las redes de
distribución se requiere entender detalladamente sus impactos, para
que así las potenciales soluciones puedan ser desarrolladas e
implementadas.
Un poco de contexto: Sistema Eléctrico Tradicional
Generación
Transmisión
Distribución
Hacia donde nos estamos moviendo: Sistemas Inteligentes
5
Control
Control
SPS
SPS
De qué nos preocuparemos hoy?
Control
Control
SPS
SPS
Sistema de
Distribución, que
representan
básicamente donde
se conectan
nuestros hogares
De qué nos preocuparemos hoy?
Control
Control
SPS
SPS
Particularmente de las redes inteligentes en los sistemas de
distribución para:
• Facilitar la adopción de tecnologías bajas en emisiones de
carbono a nivel residencial.
• Aumentar la confiabilidad de los sistemas de distribución.
Como facilitar la adopción de tecnologías bajas
en emisiones de carbono (LCT) en la red de
distribución?
Sistemas de Distribución y LCT
0 100 200 300 400 500 600
0
100
200
300
400
500
[m]
[m]
Feeder 3
Feeder 4
Feeder 5
Feeder 2 Feeder 6
Feeder 7
Feeder 1
Consumos Residenciales
Vehículos Eléctricos Paneles Solares
Bombas de Calor
Micro - cogeneración
Redes de Distribución
Elementos relevantes de las LCTs
• Estas tecnologías se conectan principalmente en baja tensión (consumos
residenciales), donde las distribuidoras a la fecha no tienen un conocimiento
detallado de las mismas.
• Estas tecnologías avanzan paulatinamente hacia la electrificación del vector
de energía (electricidad, calor, transporte).
• Podrían ser incorporadas por clientes residenciales sin conocimiento explícito
por parte de la distribuidora (localización aleatoria en la red de
distribución).
• Los tamaños de la tecnología serán diversos en función de las elecciones y
necesidades de los clientes (tamaños aleatorios de la tecnología).
Elementos relevantes de las LCTs
• Las redes de distribución a las cuales se conectan las LCTs no fueron
diseñadas pensando en su incorporación.
Power Power
Paneles solares que de acuerdo al nivel de adopción (% de las casas con
instalaciones solares) y del tamaño (i.e., 0.5 – 4 kW) puede revertir flujos de
potencia, provocar alza en voltajes y sobrecarga en las instalaciones.
0 50 100 150 200 250 300
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
24 Hours - 5 min resolution
[kW]
Profile 1
Profile 2
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0 50 100 150 200 250 300
0
200
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600
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1200
24 hours - 5 minutes resolution
[W/m2]
Ejemplo radiación solar Perfiles de generación solar
Producción de residencial de electricidad
– Vehículos eléctricos, cargas al sistema de
distribución, la energía para su
movimiento es almacenada en baterías
que son suministradas a través de la red
eléctrica (i.e., 24 kWh, 3.5 kW).
– Su consumo depende del patrón de uso y
de carga que realicen sus dueños.
0 50 100 150 200 250 300
0
0.5
1
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2
2.5
3
24 Hours - 5 min resolution
[kW]
Profile 1
Profile 2
Profile 3
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0
1
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4
5
6
7
24 hours - 15 minutes resolution
Probability[%]
0 5 10 15 20 25
0
2
4
6
8
10
12
14
Energy Demanded [kWh]
Probability[%]
Electrificación del transportePerfilesdevehículoseléctricos
– Bombas de calor, nuevas cargas eléctricas, que mueven calor desde fuera
del hogar al interior del mismo, para lo cual requieren consumir
electricidad desde la red (alta eficiencia), con tamaños de entre 2 a 7 kW.
– El patrón de consumo dependerá de los requerimientos de calor del hogar
(temperatura ambiental, temperatura del hogar, aislación de la casa,
mecanismos de transferencia).
0 50 100 150 200 250 300
-5
0
5
10
ºC
24 Hours - 5 min resolution
0 50 100 150 200 250 300
0
5
10
15
kW
Temperature
Auxiliary Heater
EHP Consumption
EHP Production
0 50 100 150 200 250 300
-5
0
5
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ºC
24 Hours - 5 min resolution
0 50 100 150 200 250 300
0
5
10
15
kW
Temperature
Auxiliary Heater
EHP Consumption
EHP Production
Electrificación del calor
Perfiles Bombas
de Calor
– Las nuevas tecnologías varían su comportamiento a lo largo del día y por
tanto sus potenciales impactos dependerán también temporalmente de su
coincidencia con la carga (importancia de la dimensión temporal)
.
0 50 100 150 200 250 300
0
0.5
1
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2
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3
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4.5
5
24 Hours - 5 min resolution
[kW]
Profile 1
Profile 2
Profile 3
Diversidad en el comportamiento de
los clientes en forma individual
Demanda Residencial
0 50 100 150 200 250 300
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
24 hours-5 min resolution
[kW]
Load consumption
PV generation
Net Load
Coincidencia temporal de la carga y las
LCTs
– Es clave: modelar la temporalidad de las nuevas tecnologías y de la
carga, la aleatoriedad de su ubicación y tamaño, y la característica
desbalanceada de las redes de distribución.
Random allocation of loads
Random allocation of LCT
Three phase four wire
simulation
Metric Determination: Voltage
Issues and Congestion
Foreachpenetrationlevel
Foreachsimulation
Foreachfeeder
Storing Simulation Results
Storing Feeder Results
ForeachLCT
Creation of LV feeders Creation of profiles
Características principales
Monte Carlo Simulations
Times Series Analysis
3φ unbalance power flow
Evaluando los impactos
– De cada simulación se obtiene los voltajes y corrientes para cada uno de
los periodos del día para cada uno de los nodos de la red.
0
20
40
60
80 0
50
100
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200
250
300
228
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232
234
236
238
24 hours - 5 minutes Resolution
Voltage Profile in each load
Loads
V
3.9055 3.906 3.9065 3.907 3.9075 3.908 3.9085 3.909 3.9095
x 10
5
3.9285
3.929
3.9295
3.93
3.9305
3.931
3.9315
3.932
x 10
5
[m]
[m]
Evaluando los impactos – flujos diarios de potencia
• Para condensar las simulaciones se
pueden utilizar los siguientes índices:
– Porcentaje de los clientes con
problemas de voltaje.
– Nivel de utilización en la cabecera
del alimentador.
0 100 200 300 400 500 600
0
100
200
300
400
500
[m]
[m]
Network 15
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
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PV Penetration [%]
Customers[%]
Feeder 1
Feeder 2
Feeder 3
Feeder 4
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0
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60
80
100
120
140
PV Penetration [%]
UtilizationLevel[%]
Feeder 1
Feeder 2
Feeder 3
Feeder 4
Feeder 5
Feeder 6
Feeder 7
Voltaje
Congestión
Evaluando los impactos – Ejemplo PV
– Tanto las decisiones de inversión como de operación en redes inteligentes
son relevantes para avanzar en la incorporación LCTs.
– Ejemplos:
• Incorporación de almacenamiento de energía (residencial o a nivel de
la distribuidora).
• Uso de cambiadores de TAP en trasformadores de distribución.
• Conexión de redes radiales de distribución (enmallamiento).
• Equipos de control y comunicación para el manejo de recursos
distribuidos.
Incorporando LCTs – Redes inteligentes
– Pasando de redes normalmente radiales a redes enmalladas o con la
posibilidad de conexión dinámica (estado cambiando a lo largo del día
soft-open points)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
0
10
20
30
40
50
60
PV Penetration [%]
Customers[%]
Subte1
- Feeder4
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
0
5
10
15
20
25
PV Penetration [%]
Customers[%]
Subte1
- Feeder4
Caso radial Caso enmallado
Operación enmallada de la red – Redes inteligentes
– Ubicación de baterías en redes de distribución:
• Escala residencial (una por casa)
• Nivel de distribuidora (una por red BT, o por alimentador MT)
Main Grid
Feeder
Part A
Feeder
Part B
Almacenamiento de Energía – Redes inteligentes
– Ubicación de baterías en redes de distribución:
• Escala residencial (una por casa)
• Nivel de distribuidora (una por red BT, o por alimentador MT)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
0
10
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PV Penetration [%]
Customers[%]
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
0
2
4
6
8
10
PV Penetration [%]
Customers[%]
Con bateríaSin batería
Almacenamiento de Energía – Redes inteligentes
– Almacenamiento de energía (no es solo baterías): Termos de agua caliente
para los requerimientos diarios de un hogar
Water
Storage
Tank for
Space
Heating
Domestic
Hot
Water
Storage
EHP
DHW
(DT)Losses
(LT)
House Heat
Requirement(Qh)
Losses
(LS)
Storage Heat
Requirement
(QS)
DHW Tank
Requirement(QT)
Room Temperature
(TH)
TS: storage Temperature
TT:DHW temperature
House losses (LH)
Outside
Temperature
Q EHP
Posibilidad de pre-
calentar el hogar
antes del horario de
punta.
Usar capacidad de
almacenamiento no
solo del agua sino
potencialmente
también del edificio.
Almacenamiento de Energía – Redes inteligentes
– Posibilidad de traspasar carga de un periodo a otro, posponiendo o
adelantando el periodo de lavado (lavado + secado de ropa,
lavavajillas)
Normal Modificando el lavado
Ejemplo: Lavadoras
Artefactos inteligentes en el hogar
– Modificación del voltaje de referencia en el trasformador de
distribución (11kV/400V) para disminuir los problemas de voltaje
con la adopción de nuevas tecnologías.
Cambiadores de TAP (OLTC) en redes de distribución
– La posibilidad de control y comunicación permite eliminar casi la
totalidad de los problemas de voltaje en la red analizada.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
0
10
20
30
40
50
60
PV Penetration [%]
VoltageProblems[%]
Feeder 1
Feeder 2
Feeder 3
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
PV Penetration [%]
VoltageProblems[%]
Feeder 1
Feeder 2
Feeder 3
OLTC comunicado con el
último nodo
Cambiadores de TAP (OLTC) en redes de distribución
Como aumentar la confiabilidad de nuestros
sistemas de distribución?
– Los índices en distribución (MT) están asociados a la frecuencia y tiempo
de interrupciones por transformador y capacidad instalada.
– Tasas de falla y tiempos de recuperación son utilizados para el cálculo de
los índices de confiabilidad.
Tiempos de Reparación Tasas de Falla
Confiabilidad en Sistemas de Distribución
– Dada la gran cantidad de elementos y combinaciones de potenciales
fallas y tiempos de recuperación, el análisis de confiabilidad se
realiza utilizando la metodología de Monte Carlo (1000 sim.).
3.7 3.8 3.9 4 4.1 4.2 4.3
x 10
4
5000
5500
6000
6500
7000
7500
8000
8500
9000
9500
Histograma de Índices resultantes de las 1000 simulaciones
Ejemplo: TTIK
Confiabilidad en Sistemas de Distribución
TTIK: Tiempo total de
interrupción por kVA.
– Para cumplir con los estándares exigidos por la autoridad, la
aproximación tradicional corresponde a la utilización de respaldos:
SE SE
Alimentador 1 Alimentador 2
Alimentador 3
Alimentador 4
Isla 1.1
Isla 2.1
Isla 2.2
Isla 3.1
Isla 3.2
Isla 4.1
Isla 4.2Isla 2.1
RESPALDO
1. Cada alimentador es
seccionado en “islas” de 1/3
de la capacidad total.
2. Se trazan los respaldos por
distancia mínima entre islas
de alimentadores distintos.
3. Se define el trazado troncal:
grafo que conecta las islas y
respaldo, con la capacidad de
suministrar el respaldo.
Confiabilidad en Sistemas de Distribución - Respaldos
– En este esquema de respaldo son fundamentales los tiempos de
maniobra para el traspaso de carga.
SE SE
Alimentador 1 Alimentador 2
Alimentador 3
Alimentador 4
Isla 1.1
Isla 2.1
Isla 2.2
Isla 3.1
Isla 3.2
Isla 4.1
Isla 4.2Isla 2.1
RESPALDO
Re-conectadores
Seccionalizadores
En este caso, se asume
un tiempo para la
maniobra de traspaso de
carga de 45 minutos
(promedio DNO)
Esquema de Respaldos en distribución
– Mejoramiento del indicador dada la presencia del respaldo.
Sin Respaldo Con Respaldo Manual
0 2 4 6 8 10 12 14
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
TTIK del Alimentador 196
TTIK
NumYears
Resultados del análisis de confiabilidad - Ejemplo
– ¿Qué pasa si agregamos automatismos a nuestro sistema de
distribución?
– Por ejemplo al considerar que los tiempos de los equipos de maniobra son
cero (reconectadores telecomandados para el traspaso de carga)
Sin Respaldo Con Respaldo Automático
0 2 4 6 8 10 12 14
0
50
100
150
200
250
TTIK del Alimentador 196
TTIK
NumYears
Confiabilidad en Redes Inteligentes !!!
– Los problemas técnicos debidos a la incorporación de LCTs
dependerán de las características de cada red. Sin embargo se
observa que para niveles de 20-30% de penetración no hay
problemas significativos.
– Si los niveles de penetración de LCTs aumentan, hoy tenemos las
tecnologías inteligentes para minimizar sus impactos, retardando la
ocurrencia de problemas técnicos.
– La incorporación de equipos inteligentes ayuda a mejorar
considerablemente los índices de confiabilidad exigidos por la
autoridad.
Consideraciones Finales
Movernos hacia una mayor participación de las LCTs depende de
nosotros, debemos entonces preguntarnos si queremos avanzar
realmente en esta dirección?
-1 0 1 2 3 4 5 6 7
x 10
4
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
x 10
4
Como hacer de las redes inteligentes alternativas de inversión y operación en los
procesos y prácticas de regulación y planificación (de autoridades y distribuidoras)
de las redes de distribución considerando su naturaleza de gran tamaño?
35
El Gran Desafío !!!!! en mi humilde opinion
Problema complejo a resolver:
Por ejemplo en el caso de Santiago se tiene:
• ~1,700,000 clientes.
• ~20,000 MV/LV transformadores
• ~9,500 km de redes de baja tensión
• ~5,000 km de redes de media tensión
3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 4 4.1
x 10
4
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6
1.7
1.8
1.9
2
x 10
4
V-ELEC 07 Redes Inteligentes: Mejorando la confiabilidad y facilitando la incorporación de tecnologías bajas en emisiones

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V-ELEC 07 Redes Inteligentes: Mejorando la confiabilidad y facilitando la incorporación de tecnologías bajas en emisiones

  • 1. Redes Inteligentes: Mejorando la confiabilidad y facilitando la incorporación de tecnologías bajas en emisiones Alejandro Navarro Espinosa, PhD Consultor Experto – Systep Ingeniería y Diseños Investigador Senior – Centro de Energía de la Universidad de Chile Sesión 8 Ciudad de Panamá, Panamá Septiembre, 2016
  • 2. Antes de empezar…. • Los resultados indicados en esta presentación han sido construidos en diversas colaboraciones con: • Dr. Luis Nando Ochoa de la Universidad de Manchester. • Dr. Rodrigo Moreno de la Universidad de Chile. • Dr. Hugh Rudnick de la consultora Systep.
  • 3. Motivación: Por que estamos acá? • Movernos a una economía baja en carbono es fundamental para enfrentar el cambio climático. • La adopción residencial de tecnologías bajas en emisiones de carbono (LCT) puede ayudar a alcanzar este objetivo. • Estas LCT pueden producir impactos técnicos en las redes de distribución. • Para facilitar la adopción de estas tecnologías en las redes de distribución se requiere entender detalladamente sus impactos, para que así las potenciales soluciones puedan ser desarrolladas e implementadas.
  • 4. Un poco de contexto: Sistema Eléctrico Tradicional Generación Transmisión Distribución
  • 5. Hacia donde nos estamos moviendo: Sistemas Inteligentes 5 Control Control SPS SPS
  • 6. De qué nos preocuparemos hoy? Control Control SPS SPS Sistema de Distribución, que representan básicamente donde se conectan nuestros hogares
  • 7. De qué nos preocuparemos hoy? Control Control SPS SPS Particularmente de las redes inteligentes en los sistemas de distribución para: • Facilitar la adopción de tecnologías bajas en emisiones de carbono a nivel residencial. • Aumentar la confiabilidad de los sistemas de distribución.
  • 8. Como facilitar la adopción de tecnologías bajas en emisiones de carbono (LCT) en la red de distribución?
  • 9. Sistemas de Distribución y LCT 0 100 200 300 400 500 600 0 100 200 300 400 500 [m] [m] Feeder 3 Feeder 4 Feeder 5 Feeder 2 Feeder 6 Feeder 7 Feeder 1 Consumos Residenciales Vehículos Eléctricos Paneles Solares Bombas de Calor Micro - cogeneración Redes de Distribución
  • 10. Elementos relevantes de las LCTs • Estas tecnologías se conectan principalmente en baja tensión (consumos residenciales), donde las distribuidoras a la fecha no tienen un conocimiento detallado de las mismas. • Estas tecnologías avanzan paulatinamente hacia la electrificación del vector de energía (electricidad, calor, transporte). • Podrían ser incorporadas por clientes residenciales sin conocimiento explícito por parte de la distribuidora (localización aleatoria en la red de distribución). • Los tamaños de la tecnología serán diversos en función de las elecciones y necesidades de los clientes (tamaños aleatorios de la tecnología).
  • 11. Elementos relevantes de las LCTs • Las redes de distribución a las cuales se conectan las LCTs no fueron diseñadas pensando en su incorporación. Power Power
  • 12. Paneles solares que de acuerdo al nivel de adopción (% de las casas con instalaciones solares) y del tamaño (i.e., 0.5 – 4 kW) puede revertir flujos de potencia, provocar alza en voltajes y sobrecarga en las instalaciones. 0 50 100 150 200 250 300 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 24 Hours - 5 min resolution [kW] Profile 1 Profile 2 Profile 3 0 50 100 150 200 250 300 0 200 400 600 800 1000 1200 24 hours - 5 minutes resolution [W/m2] Ejemplo radiación solar Perfiles de generación solar Producción de residencial de electricidad
  • 13. – Vehículos eléctricos, cargas al sistema de distribución, la energía para su movimiento es almacenada en baterías que son suministradas a través de la red eléctrica (i.e., 24 kWh, 3.5 kW). – Su consumo depende del patrón de uso y de carga que realicen sus dueños. 0 50 100 150 200 250 300 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 24 Hours - 5 min resolution [kW] Profile 1 Profile 2 Profile 3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 1 2 3 4 5 6 7 24 hours - 15 minutes resolution Probability[%] 0 5 10 15 20 25 0 2 4 6 8 10 12 14 Energy Demanded [kWh] Probability[%] Electrificación del transportePerfilesdevehículoseléctricos
  • 14. – Bombas de calor, nuevas cargas eléctricas, que mueven calor desde fuera del hogar al interior del mismo, para lo cual requieren consumir electricidad desde la red (alta eficiencia), con tamaños de entre 2 a 7 kW. – El patrón de consumo dependerá de los requerimientos de calor del hogar (temperatura ambiental, temperatura del hogar, aislación de la casa, mecanismos de transferencia). 0 50 100 150 200 250 300 -5 0 5 10 ºC 24 Hours - 5 min resolution 0 50 100 150 200 250 300 0 5 10 15 kW Temperature Auxiliary Heater EHP Consumption EHP Production 0 50 100 150 200 250 300 -5 0 5 10 ºC 24 Hours - 5 min resolution 0 50 100 150 200 250 300 0 5 10 15 kW Temperature Auxiliary Heater EHP Consumption EHP Production Electrificación del calor Perfiles Bombas de Calor
  • 15. – Las nuevas tecnologías varían su comportamiento a lo largo del día y por tanto sus potenciales impactos dependerán también temporalmente de su coincidencia con la carga (importancia de la dimensión temporal) . 0 50 100 150 200 250 300 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 24 Hours - 5 min resolution [kW] Profile 1 Profile 2 Profile 3 Diversidad en el comportamiento de los clientes en forma individual Demanda Residencial 0 50 100 150 200 250 300 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 24 hours-5 min resolution [kW] Load consumption PV generation Net Load Coincidencia temporal de la carga y las LCTs
  • 16. – Es clave: modelar la temporalidad de las nuevas tecnologías y de la carga, la aleatoriedad de su ubicación y tamaño, y la característica desbalanceada de las redes de distribución. Random allocation of loads Random allocation of LCT Three phase four wire simulation Metric Determination: Voltage Issues and Congestion Foreachpenetrationlevel Foreachsimulation Foreachfeeder Storing Simulation Results Storing Feeder Results ForeachLCT Creation of LV feeders Creation of profiles Características principales Monte Carlo Simulations Times Series Analysis 3φ unbalance power flow Evaluando los impactos
  • 17. – De cada simulación se obtiene los voltajes y corrientes para cada uno de los periodos del día para cada uno de los nodos de la red. 0 20 40 60 80 0 50 100 150 200 250 300 228 230 232 234 236 238 24 hours - 5 minutes Resolution Voltage Profile in each load Loads V 3.9055 3.906 3.9065 3.907 3.9075 3.908 3.9085 3.909 3.9095 x 10 5 3.9285 3.929 3.9295 3.93 3.9305 3.931 3.9315 3.932 x 10 5 [m] [m] Evaluando los impactos – flujos diarios de potencia
  • 18. • Para condensar las simulaciones se pueden utilizar los siguientes índices: – Porcentaje de los clientes con problemas de voltaje. – Nivel de utilización en la cabecera del alimentador. 0 100 200 300 400 500 600 0 100 200 300 400 500 [m] [m] Network 15 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 PV Penetration [%] Customers[%] Feeder 1 Feeder 2 Feeder 3 Feeder 4 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 20 40 60 80 100 120 140 PV Penetration [%] UtilizationLevel[%] Feeder 1 Feeder 2 Feeder 3 Feeder 4 Feeder 5 Feeder 6 Feeder 7 Voltaje Congestión Evaluando los impactos – Ejemplo PV
  • 19. – Tanto las decisiones de inversión como de operación en redes inteligentes son relevantes para avanzar en la incorporación LCTs. – Ejemplos: • Incorporación de almacenamiento de energía (residencial o a nivel de la distribuidora). • Uso de cambiadores de TAP en trasformadores de distribución. • Conexión de redes radiales de distribución (enmallamiento). • Equipos de control y comunicación para el manejo de recursos distribuidos. Incorporando LCTs – Redes inteligentes
  • 20. – Pasando de redes normalmente radiales a redes enmalladas o con la posibilidad de conexión dinámica (estado cambiando a lo largo del día soft-open points) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 10 20 30 40 50 60 PV Penetration [%] Customers[%] Subte1 - Feeder4 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 5 10 15 20 25 PV Penetration [%] Customers[%] Subte1 - Feeder4 Caso radial Caso enmallado Operación enmallada de la red – Redes inteligentes
  • 21. – Ubicación de baterías en redes de distribución: • Escala residencial (una por casa) • Nivel de distribuidora (una por red BT, o por alimentador MT) Main Grid Feeder Part A Feeder Part B Almacenamiento de Energía – Redes inteligentes
  • 22. – Ubicación de baterías en redes de distribución: • Escala residencial (una por casa) • Nivel de distribuidora (una por red BT, o por alimentador MT) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 10 20 30 40 50 60 70 80 PV Penetration [%] Customers[%] 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 2 4 6 8 10 PV Penetration [%] Customers[%] Con bateríaSin batería Almacenamiento de Energía – Redes inteligentes
  • 23. – Almacenamiento de energía (no es solo baterías): Termos de agua caliente para los requerimientos diarios de un hogar Water Storage Tank for Space Heating Domestic Hot Water Storage EHP DHW (DT)Losses (LT) House Heat Requirement(Qh) Losses (LS) Storage Heat Requirement (QS) DHW Tank Requirement(QT) Room Temperature (TH) TS: storage Temperature TT:DHW temperature House losses (LH) Outside Temperature Q EHP Posibilidad de pre- calentar el hogar antes del horario de punta. Usar capacidad de almacenamiento no solo del agua sino potencialmente también del edificio. Almacenamiento de Energía – Redes inteligentes
  • 24. – Posibilidad de traspasar carga de un periodo a otro, posponiendo o adelantando el periodo de lavado (lavado + secado de ropa, lavavajillas) Normal Modificando el lavado Ejemplo: Lavadoras Artefactos inteligentes en el hogar
  • 25. – Modificación del voltaje de referencia en el trasformador de distribución (11kV/400V) para disminuir los problemas de voltaje con la adopción de nuevas tecnologías. Cambiadores de TAP (OLTC) en redes de distribución
  • 26. – La posibilidad de control y comunicación permite eliminar casi la totalidad de los problemas de voltaje en la red analizada. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 10 20 30 40 50 60 PV Penetration [%] VoltageProblems[%] Feeder 1 Feeder 2 Feeder 3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 PV Penetration [%] VoltageProblems[%] Feeder 1 Feeder 2 Feeder 3 OLTC comunicado con el último nodo Cambiadores de TAP (OLTC) en redes de distribución
  • 27. Como aumentar la confiabilidad de nuestros sistemas de distribución?
  • 28. – Los índices en distribución (MT) están asociados a la frecuencia y tiempo de interrupciones por transformador y capacidad instalada. – Tasas de falla y tiempos de recuperación son utilizados para el cálculo de los índices de confiabilidad. Tiempos de Reparación Tasas de Falla Confiabilidad en Sistemas de Distribución
  • 29. – Dada la gran cantidad de elementos y combinaciones de potenciales fallas y tiempos de recuperación, el análisis de confiabilidad se realiza utilizando la metodología de Monte Carlo (1000 sim.). 3.7 3.8 3.9 4 4.1 4.2 4.3 x 10 4 5000 5500 6000 6500 7000 7500 8000 8500 9000 9500 Histograma de Índices resultantes de las 1000 simulaciones Ejemplo: TTIK Confiabilidad en Sistemas de Distribución TTIK: Tiempo total de interrupción por kVA.
  • 30. – Para cumplir con los estándares exigidos por la autoridad, la aproximación tradicional corresponde a la utilización de respaldos: SE SE Alimentador 1 Alimentador 2 Alimentador 3 Alimentador 4 Isla 1.1 Isla 2.1 Isla 2.2 Isla 3.1 Isla 3.2 Isla 4.1 Isla 4.2Isla 2.1 RESPALDO 1. Cada alimentador es seccionado en “islas” de 1/3 de la capacidad total. 2. Se trazan los respaldos por distancia mínima entre islas de alimentadores distintos. 3. Se define el trazado troncal: grafo que conecta las islas y respaldo, con la capacidad de suministrar el respaldo. Confiabilidad en Sistemas de Distribución - Respaldos
  • 31. – En este esquema de respaldo son fundamentales los tiempos de maniobra para el traspaso de carga. SE SE Alimentador 1 Alimentador 2 Alimentador 3 Alimentador 4 Isla 1.1 Isla 2.1 Isla 2.2 Isla 3.1 Isla 3.2 Isla 4.1 Isla 4.2Isla 2.1 RESPALDO Re-conectadores Seccionalizadores En este caso, se asume un tiempo para la maniobra de traspaso de carga de 45 minutos (promedio DNO) Esquema de Respaldos en distribución
  • 32. – Mejoramiento del indicador dada la presencia del respaldo. Sin Respaldo Con Respaldo Manual 0 2 4 6 8 10 12 14 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 TTIK del Alimentador 196 TTIK NumYears Resultados del análisis de confiabilidad - Ejemplo
  • 33. – ¿Qué pasa si agregamos automatismos a nuestro sistema de distribución? – Por ejemplo al considerar que los tiempos de los equipos de maniobra son cero (reconectadores telecomandados para el traspaso de carga) Sin Respaldo Con Respaldo Automático 0 2 4 6 8 10 12 14 0 50 100 150 200 250 TTIK del Alimentador 196 TTIK NumYears Confiabilidad en Redes Inteligentes !!!
  • 34. – Los problemas técnicos debidos a la incorporación de LCTs dependerán de las características de cada red. Sin embargo se observa que para niveles de 20-30% de penetración no hay problemas significativos. – Si los niveles de penetración de LCTs aumentan, hoy tenemos las tecnologías inteligentes para minimizar sus impactos, retardando la ocurrencia de problemas técnicos. – La incorporación de equipos inteligentes ayuda a mejorar considerablemente los índices de confiabilidad exigidos por la autoridad. Consideraciones Finales Movernos hacia una mayor participación de las LCTs depende de nosotros, debemos entonces preguntarnos si queremos avanzar realmente en esta dirección?
  • 35. -1 0 1 2 3 4 5 6 7 x 10 4 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 x 10 4 Como hacer de las redes inteligentes alternativas de inversión y operación en los procesos y prácticas de regulación y planificación (de autoridades y distribuidoras) de las redes de distribución considerando su naturaleza de gran tamaño? 35 El Gran Desafío !!!!! en mi humilde opinion Problema complejo a resolver: Por ejemplo en el caso de Santiago se tiene: • ~1,700,000 clientes. • ~20,000 MV/LV transformadores • ~9,500 km de redes de baja tensión • ~5,000 km de redes de media tensión 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 4 4.1 x 10 4 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 x 10 4