Estimación y planificación de la operación de corto plazo en redes activas de distribución

Abstract

La incorporación masiva de recursos energéticos distribuidos como la generación distribuida, respuesta de la demanda y vehículos eléctricos conectables, conlleva cambios en los paradigmas de la planificación y operación de los sistemas eléctricos de distribución. En este sentido, las empresas distribuidoras se encuentran inmersas en profundas transformaciones tales como la implementación de nuevas herramientas o metodologías de planificación capaces de brindar soluciones inteligentes para una adecuada y eficiente gestión coordinada del sistema. En esta tesis se propone una metodología integral estocástica de planificación de la operación de corto plazo, específicamente con un día en adelanto, que tiene como objetivo la minimización del costo total diario de operación. Para ello, la metodología propuesta integra entre las posibles soluciones los cambiadores de tomas bajo carga, los bancos de capacitores y la carga flexible que participa en un programa de respuesta de la demanda, con el fin de reducir las pérdidas y gestionar las violaciones de tensión y congestiones por las ramas, mientras se considera los costos asociados con la operación y uso de los recursos controlables. El esquema propuesto es resuelto a través de una estrategia eficiente de dos etapas basado en algoritmos genéticos y programación dinámica. Además, para abordar las incertidumbres de la demanda y generación fotovoltaica de pequeña escala, se ha desarrollado un método de optimización estocástico basado en escenarios, junto con un modelo de pronóstico probabilístico que utiliza técnicas de aprendizaje profundo (inteligencia artificial). La programación estocástica puede ayudar a los operadores del sistema de distribución a tomar decisiones operativas frente a un entorno con incertidumbres. Los resultados numéricos basados en los sistemas de distribución IEEE 13 nodos modificado y un sistema típico de América Latina 37-nodos, en conjunto con mediciones reales del proyecto “Red Inteligente Caucete”, validan la robustez, escalabilidad y eficiencia computacional de la metodología propuesta.