Este documento discute cómo las redes inteligentes pueden mejorar la confiabilidad de los sistemas de distribución y facilitar la incorporación de tecnologías bajas en emisiones de carbono. Explica que las tecnologías bajas en carbono como paneles solares, vehículos eléctricos y bombas de calor pueden afectar la red, pero que mediante simulaciones y el uso de elementos como almacenamiento, control y comunicación es posible mitigar estos impactos. También señala que la confiabilidad se puede aumentar

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