Implementación de un algoritmo de localización óptima de condensadores para incrementar la disponibilidad de la potencia en redes de baja tensión de una empresa distribuidora de Lima

Abstract

En los últimos años las empresas eléctricas han venido experimentando cambios importantes en la utilización e implementación de tecnologías con el objetivo de permitir un mejor aprovechamiento y una mayor eficiencia en sus procesos de negocio. En ese contexto, el uso de condensadores fijos -conectados cerca de la fuente de reactivos- resulta ser un método rápido y económico para la compensación de energía reactiva, pudiendo jugar un papel importante en la distribución de energía eléctrica, contribuyendo a una mejora de la calidad y eficiencia del servicio. El uso de condensadores -si se instalan y ubican correctamente- se presentan como una buena alternativa para aliviar problemas relacionados como son la falta de disponibilidad de potencia en transformadores y conductores eléctricos, disminución de pérdidas en el sistema por efecto Joule (calentamiento) y mejora de los niveles de tensión; por ende, la planificación de potencia reactiva cobra especial importancia, aplicándose técnicas para optimizar su implementación en las redes de baja tensión. En este contexto, las técnicas metas heurísticas se perfilan como una buena alternativa para resolver el problema de gestión óptima de la potencia reactiva, entendida como el número, localización y dimensionado óptimo de condensadores de baja tensión en la red. Para este trabajo se han seleccionado los algoritmos genéticos, los cuales destacan por su rapidez de cálculo y su sencillez. En esta investigación se desarrolla un modelo de optimización mediante Algoritmos Genéticos. Este algoritmo obtiene el número, la ubicación y capacidad de cada condensador trifásico fijo a instalarse en una red de distribución secundaria típicamente radial. Las posibles ubicaciones de los condensadores en la red para que sean una solución rápida y económica de implementar deben estar cerca de los suministros de energía eléctrica trifásicos con fuentes considerables de energía reactiva. Para obtener dichas magnitudes, la herramienta de optimización comprueba que las caídas de tensión en la red de distribución estén dentro de las tolerancias de la norma vigente y que la potencia reactiva suministrada por los condensadores propuestos sea inferior a la potencia reactiva que consume la subestación en el periodo de estudio. Para evaluar estas restricciones, se ha tenido en cuenta la medición de máxima demanda en transformadores de distribución durante un día típico del mes que representó la mayor demanda de energía en el último año y, con el consumo de energía de los clientes mes a mes se ha proyectado un diagrama diario típico anual que considera el incremento de demanda promedio en un año. El objetivo de la optimización es determinar el número, ubicación y capacidad de condensadores trifásicos fijos a instalar, de manera que maximicen la disponibilidad de potencia y el ahorro de pérdidas de energía, manteniendo los niveles de tensión en un rango de tolerancia que cumpla con la normativa vigente (+/- 5% de la tensión nominal según la Norma Técnica de Calidad de Servicio Eléctrico vigente). Las estrategias de optimización propuestas permiten ubicar de forma óptima las unidades de compensación de potencia reactiva y gestionar la potencia reactiva para satisfacer diferentes escenarios de carga de los transformadores de distribución en un periodo de 24 horas. Finalmente, se comprueban los beneficios asociados a la ubicación óptima de condensadores en cuanto a incrementar la disponibilidad de potencia en las horas de máxima demanda conservando un nivel de tensión dentro del rango de tolerancia según norma técnica vigente. Uno de los aportes principales de este trabajo respecto a trabajos anteriores es la aplicación de Algoritmos Genéticos a una red real de distribución en Baja Tensión modelada con la ayuda de un Sistema de Información Geográfico y con un perfil de demanda representativo en un periodo de operación anual.

In recent years, Utilities have been experiencing major changes in the use and implementation of technologies to enable better utilization and greater efficiency in their business processes. In this context the use of fixed capacitors, connected near the source of reagents, turns out to be a quick and inexpensive method for reactive power compensation and may play an important role in the distribution of electricity, contributing to improved quality and efficiency of service. The use of capacitors, if installed and properly located, are presented as an alternative to alleviate problems such as the unavailability of power transformers and electrical conductora, reducing losses in the system by Joule effect (heating) and improvement of voltage levels; hence reactive power planning is particularly important, applying techniques to optimize their implementation in low voltage networks. In this context, metaheuristic techniques are emerging as an alternative to solve the problem of optimal management of reactive power, defined as the number, location and optimal dimensioning of low voltage capacitors on the network. For this work has been selected genetic algorithms, which are noted for their calculation speed and simplicity. In this paper, an optimization model is developed using Genetic Algorithms. This algorithm obtains the number, location and capacity of each fixed network installed in a typical three phase capacitor radial secondary distribution. Possible locations of the capacitors in the network to be a quick and inexpensive solution to implement should be close to the three-phase power supplies with considerable sources of reactive power. For these variables, the optimization tool checks that the voltage drops in the distribution network are within the tolerances applicable standard and reactive supplied power by the proposed capacitor is less than the reactive power consumed by the substation the study period. To evaluate these restrictions has been taken into account measurement of peak demand in distribution transformers during a typical day of the month represented the highest energy demand in the last year and energy consumption of customers every month was Projected annual typical daily diagram considering the average increase in demand year. The goal of optimization is to determine the number, location and capacity of fixed-install phase capacitors, in ways that maximize the availability of power and saving energy loss, keeping stress levels in a tolerance range that meets the regulations (+/- 5% of nominal voltage according to the Technical Quality Standard Electric Service in force). The proposed optimization strategies allow optimally locating units reactive power compensation and manage reactive power to meet different load scenarios distribution transformers in a period of 24 hours. Finally, the benefíts associated with the optimum location of capacitors as to increase the availability of power in peak hours maintaining a voltage level within the range of tolerance according to current technical standards are checked. One of the main contributions of this work over previous work is the application of genetic algorithms to a real distribution network in Low Voltage modeled with the help of a Geographic lnformation System and a representative profile of demand in a period of annual operating.