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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 [email protected]
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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