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© 2017 EPERLab. – Universidad de Costa Rica PLANRED - CECACIER 1

Planificación de redes de distribución en presencia de nuevas tecnologías - Uso de

sistemas expertos en pronóstico

Dr. Jairo Quirós TortósCoordinador EPERLab, UCR

Profesor Universidad de Costa Ricajairohumberto.quiros@ucr.ac.cr

Miércoles 28 de junio, 2017

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Estructura

▪ Introducción

– Necesidad de herramientas de simulación

– Beneficios de las simulaciones

▪ Proyección de la demanda

– Desafíos y aspectos a considerar

▪ Estimación de adopción de nuevas tecnologías

– Desafíos de los vehículos eléctricos

▪ Modelo de estimación de inserción de nuevas tecnologías

– Asesoría al Grupo ICE con financiamiento GIZ

– Impacto de las tecnologías

▪ Redes eléctricas inteligentes

– Casas y ciudades inteligentes y manejo de la demanda

▪ Conclusiones

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Uso de GIS para planificar las redes de distribución con nuevas tecnologías

▪ Proyecto industrial con 8 empresas de distribución

▪ Modelado detallado de circuitos de MT y BT y variación de demanda del cliente a lo largo del día

▪ Desarrollo de herramientas para facilitar los estudios necesarios con la inserción de nuevas tecnologías

▪ Uso de diferentes fuentes de información geo-referenciada (elementos de red, irradiación solar, perfiles de carga, etc.)

Introducción

J. Quirós-Tortós, G. Valverde, A. Arguello, L.F. Ochoa “Geo-Information Is Power: Using Geographical InformationSystems to Assess Rooftop Photovoltaics in Costa Rica” IEEE Power and Energy Magazine, Mar. 2017.

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Desarrollo de herramientas en QGIS

•Identificación de errores en GIS

• Detección de lazos en sistemas radiales

•Corrección automática de erroresDN Corrector

•Traducción de GIS a simulador de redes

•Asignación de perfiles de carga basado en ubicación, consumo y tipo de cliente

QGIS2OPENDSS

•Uso de OpenDSS como herramienta embebida en QGIS

•Simulación de circuitos con nuevas tecnologías

•Flujos de potencia, armónicos, fallas

QGIS2RUNOPENDSS

• Visualización de resultados en propio GIS

•Fácil identificación de zonas problemáticas y elementos sobrecargados

VISION

G. Valverde, A. Arguello, R. González, J. Quirós-Tortós "Integration of Open Source Tools for Studying Large-Scale Distribution Networks" in IET Gen. Trans. & Dist. Jan. 2017.

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Herramientas para planificación

Herramientas como plugins en QGIS

Consola de Python disponible en QGIS

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DN corrector

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QGIS2OpenDSS

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Salida QGIS2OpenDSS

sec:Voltage, max=0

482000 484000 486000 488000

X

1102000

1104000

1106000

Y

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QGIS2runOpenDSS

Flujo instantáneo Flujo diario

Flujo anual

Demanda circuito

cortocircuito

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Salida QGIS2runOpenDSS

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VISIONIdentificación de zonas

potencialmente problemáticasen circuitos

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Simulaciones de MT+BT

Caracterización de la demanda

Extracción de perfiles típicos

Asignación de perfiles típicos

Proyección de la demanda a

futuro

• Planeamiento de la red require conocimiento de la variación de la demanda y crecimiento futuro

• Procesamiento de datos a partirde recorders o medicióninteligente para extraer perfilestípicos de la red

• Información puede ser usada para proyectar demanda futura de clientes (ubicación, temperatura, nivel socioeconómico)

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Residenciales 200 kWh/mes

Pro

vin

cia

País

Cantó

n

Dis

trito

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Generación de perfiles a clientes

Cliente residencial consumo 200 kWh/mes en San Sebastián, San José Costa Rica

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Cada cliente tendrá asignada una curva de demana. Las proyecciones futuras requieren conocer la adopción de

nuevas tecnologías.

Proyección de demanda

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Proyección de la demanda futura

▪ Aumento

▪ Reducción

Fuente: Electricity North West, UK.

Alta incertidumbre pues no es claro cuales clientes optarán por una u otra tecnología.

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Estimación de adopción de tecnologías

▪ El planeamiento de las redes deben considerar proyecciones realistas de inserción de nuevas tecnologías (GD, VEs, AE)

▪ Las necesidades de clientes variará con el tiempo (nuevos requerimientos de confort A/C)

▪ Dependiendo de regulación y reglamentos, GD puede ser muy atractiva para un sector de la población estudios de rentabilidad

▪ La adopción de VEs toma en cuenta aspectos ambientales y sobre todo económicos para el cliente estudios de TCO.

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Desafíos de los VEs

Desafíos del Mercado

Em

presas

Elé

ctr

icas

Pro

veed

or

Servic

io

Au

tom

otr

iz

Go

bie

rn

o

Co

nsu

mid

or

Grandes cargas requieren una gestión adecuada para minimizar el impacto en la red

Nuevos servicios e interacción con los consumidores requiere nuevos modelos de negocio

Los tiempos de recarga requieren nuevas capacidades de medición

Alto volumen de datos sensibles requiere mayor seguridad

Múltiples operadores de servicios de carga conduce a problemas de interoperabilidad

Viajes entre distintas áreas de concesión implica distintos cobros y desafíos de operación

Robo y vandalismo de estaciones de recarga públicas

Los impuestos para recarga de VEs requerirán reportes y auditorías a entidades gubernamentales

Los puestos de recarga pública requerirán una ubicación adecuada, instalación y mantenimiento

Necesidad de capturar datos sobre el rendimiento del vehículo y la batería

Los consumidores probablemente exigirán múltiples opciones de pago

Usos secundarios para baterías, eliminación / reciclaje de baterías

La insuficiencia de los puntos de recarga pública puede producir inseguridad

Inseguridad de los consumidores por la disponibilidad y la seguridad de los pagos sin interrupciones

Impacto Alto

Impacto Moderado

Impacto Bajo

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Inserción de VE, GD y AE

Trabajo Financiado por la

GIZ

Modelo de crecimiento para

Grupo ICE

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Determina el número de VEs y VCs en cada año

Modelo General

Módulo Costo VC

Módulo Costo VE

Módulo Proporciones VE/VC

Módulo Vehículos

Módulo GD + AE

TR

Módulo GD + AE

TG

Módulo GD + AE

TMT

Módulo Impacto GD + AE

Módulo Crecimiento

Costo Electricidad

Determina la capacidad instalada de GD + AE en cada año

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Número de VEs

Efecto de la falta de información y percepción a los

VEs y costo de VEMás información conlleva a más

unidades

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Proyectos piloto VEsNumber of Connections per day - All the Time

Number of Connections

Pro

ba

bility (

%)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

10

20

30

40

50

60

70

80

Weekday

Weekend

0

1

2

3

First Connection

Time of Day - 15 min resolution

Pro

ba

bility (

%)

0h 2h 4h 6h 8h 10h 12h 14h 16h 18h 20h 22h 24h0

1

2

3

Second Connection

Los VEs se conectan a

cualquier hora

*Entre semana

~70% de los VEs se conectan una vez al día

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Impacto de adopción de la tecnología

Solo Fotovoltaico Solo VEs

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Red eléctrica inteligente (REI)

Etapas de Generación y transmisión

son bastante inteligentes:

• Monitoreo y control

• Subestaciones controladas y monitoreadas remotamente.

Fuente: EDSO.

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Fuente: Ministerio de Energía, Canadá

Control y Automatización:

Eficiencia, calidad, continuidad del servicio

Gestión de la demanda

Comunicación:

Medidores inteligentes

Operador cliente

Cliente operador

Información:

Facturación más exacta y justa (ToU)

Técnicas de control basados en info de tiemporeal

Nuevos negocios (interacción operador -cliente)

Red eléctrica inteligente (REI)

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Fuente: Intelligent Buildings of the Future, IEEE Ind. Electronics Magazine, 2016.

REI Edificios Inteligentes Ciudades Inteligentes

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REI Manejo de la demanda de VEs

Se ha trabajado en algoritmos de control para

resolver problemas de sobrecorriente en

transformadores y circuitos de baja tensión

(kV

A)

0

200

400

600

800

w/o control

1 min control cycle

(p.u

.)

Minimum Voltage Time of day

6h 8h 10h 12h 14h 16h 18h 20h 22h 24h 2h 4h 6h0.85

0.90

0.95

1.00

1.05

Tx Loading

Control Básico

Control Avanzado

Ejemplo

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Retos en REI

• Identificar cuales tecnologías son realmente beneficiosas para nuestra región

• Demostrar que inversiones en red inteligente son altamente rentables y según las proyecciones de demanda de los circuitos

• Capacitar y entrenar ingenieros (sistemas de potencia, informática, comunicación)

• Seguridad cibernética, privacidad y procesamiento de datos

• Crear nuevos modelos de negocio donde haya beneficio de operación de la red y beneficios económicos al mismo tiempo

GD+VE+SA+DR

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Gracias

http://eperlab.eie.ucr.ac.cr/

https://www.facebook.com/eperlab

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Planificación de redes de distribución en presencia de nuevas tecnologías - Uso de

sistemas expertos en pronóstico

Dr. Jairo Quirós TortósCoordinador EPERLab, UCR

Profesor Universidad de Costa Ricajairohumberto.quiros@ucr.ac.cr

Miércoles 28 de junio, 2017

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