El presente proyecto de investigación tiene por Objetivo General desarrollar un control óptimo multinivel de una Micro-red (o Microgrids - MG) para gestionar la respuesta de la demanda y la generación existente en ella, mientras opera en un nivel de distribución seguro. Contempla la interacción distribuidor - usuario, permitiendo la optimización de la relación y la eficiencia en el consumo, que son objetivos del Plan Argentina Innovadora 2020. Dos condiciones deben cumplirse: Disminuir los costos para el usuario manteniendo su privacidad y la operación de la grilla bajo parámetros eléctricos.

El distribuidor recurre al empleo de una tarifa alta cuando la fiabilidad del sistema está en peligro. Pueden actuar indirectamente sobre la demanda alentando una proactiva participación de los consumidores. La gestión de la demanda de forma indirecta puede realizarse a través de incentivos como precios, comercio de energía e incluso interacción social. Los esquemas de precio contienen tarifas variables, ejemplo de estos son: Tiempo de uso (ToU, Time of Use), precio crítico de pico (CPP, Critical Peak Pricing) y precio dinámico o de tiempo real (RTP, Real Time Pricing). Un número de residencias en un barrio podría participar localmente para reducir el pico de demanda con un mínimo nivel de instrucciones de la distribuidora.

Palabras claves:

Demand Side Management, Smart Grids, Demand Response, Multilevel Optimization, Genetic Algorithm, Indirect control.

Referencias:

[1]       M. Subasic, «Advanced state estimation in distribution systems», Ph.D, Polytechnic of Milan, Italy, 2015.

[2]       S. N. Bragagnolo, J. C. Vaschetti, F. Magnago, y J. C. Gomez Targarona, «Gestión de la demanda en las redes inteligentes, perspectiva y control desde el usuario y la distribuidora», Inf. Tecnológica, vol. 31, n.o 3, 2020.

[3]       F. Gardumi, «A multi-dimensional approach to the modelling of power plant flexibility», Ph.D, Polytechnic of Milan, Italy, 2016.

[4]       J. G. Kassakian et al., «The future of the electric grid: An interdisciplinary MIT study», URL Httpenergy Mit Eduresearchfuture-Electr.-GridAccessed 16 Aug 2018, 2011.

[5]       A. Molderink, V. Bakker, M. G. Bosman, J. L. Hurink, y G. J. Smit, «Management and control of domestic smart grid technology», IEEE Trans. Smart Grid, vol. 1, n.o 2, pp. 109-119, 2010.

[6]       S. N. Bragagnolo, J. C. Vaschetti, F. Magnago, y J. C. Gomez Targarona, «Gestión de la Demanda en las Redes Inteligentes, Perspectiva y Control desde el Usuario y la Distribuidora», presentado en Congreso Internacional de Distribución Eléctrica (CIDEL 2018), Buenos Aires, Argentina, sep. 2018.

[7]       M. Alonso, H. Amaris, y C. Alvarez-Ortega, «Integration of renewable energy sources in smart grids by means of evolutionary optimization algorithms», Expert Syst. Appl., vol. 39, n.o 5, pp. 5513-5522, 2012.

La temperatura de un transformador puede ser muy elevada en caso de sobrecargas. Por eso, es preciso acotar la cuantía y la duración de las cargas y/o sobrecargas en transformadores en condiciones de parámetros fuera de la Calidad de Potencia Eléctrica, las que se puede dar en ciertos equipos en períodos de consumo, o en momentos como puede ser una ola de calor/frío de gran intensidad. Por último, errores en la planificación del crecimiento de la red pueden provocar que ciertos equipos queden parte del tiempo con sobre temperaturas excesivas acortando su vida útil.

El objetivo del presente Proyecto es Estudio y Análisis de la Cargabilidad de Transformadores de Distribución (MT/BT), incidencia en la Vida Útil, las Pérdidas de Energía y la Condiciones Operativas ante la presencia simultánea de Factores de Desclasificación y que abarca a los siguientes aspectos:

• Analizar los principales factores de desclasificación y magnitudes en los que repercuten las temperaturas de los transformadores.
• Cuantificar mediante las ecuaciones reflejadas en la normativa técnica, el grado de envejecimiento sufrido por un transformador en caso de la presencia simultánea de factores de desclasificación, y con ello poder cuantificar el riesgo de fallo en la vida del transformador.
• Desarrollar una aplicación para el cálculo de la temperatura más caliente de arrollamiento y envejecimiento de acuerdo a la normativa IEC vigente por la simultaneidad de factores de desclasificación.
• Predecir las cargas futuras para un escenario de incertidumbre, teniendo en cuenta las predicciones climáticas, para una adecuada gestión de la energía en presencia de las variaciones de la Calidad de Potencia.
• Desarrollo de sistemas inteligentes para el monitoreo, almacenamiento de datos y la gestión de una subestación que pueda integrase a inteligencias superiores de gestión y para el manejo de las SET y su mantenimiento.

Bibliografía:

[1] Internacional Electrotécnico Comisión.
[2] ANSI/IEEE Std. - Transformer Capability when Supplying Non-Sinusoidal Load Currents. IEEE Standards.
[3] Aponte, G., Cadavid, H., Burgos, J. & Gómez-Luna, E. (2012). A methodology for obtaining by measurements the transformer physical-circuital model parameters. Electrical and Review Poland, 9, a, 12 - 15.
[4] García-González, G. & De Armas, M. (Julio - Diciembre, 2009). Selección Eficiente de Bancos de Transformadores. Revista Energética, 42, 29 - 38.
[5] González, G., Quispe, E. C. & Rivas, E. (Agosto, 2003). Selección Eficiente de Bancos de Transformadores. Revista Científica, 1, 5, 219 - 227. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia.
[6] Merritt, S. Y. & Chaitkin, S. D. (2002). Trans- former Losses Part of the Purchasing Decision. IEEE Pulp and Paper Industry Technical Con- ference, 175 - 180. Ontario, Canada.
[7] Quispe, E. C. & Aguado, J. (Noviembre, 2002). Conceptualización para la estimación de la potencia reactiva, incluyendo el efecto de los armónicos de tensión y corriente. El Hombre y la Máquina, 18, 48 -55. Universidad Autónoma de Occidente, Colombia.
[8] Santos, R. E., Palacios, J. A & Quispe, E. C. (Octubre, 2003). Estado del arte en el concepto de la potencia eléctrica en el dominio del tiempo bajo condiciones no sinusoidales. En Memorias II Simposio Internacional sobre la Calidad de la Energía Eléctrica. Universidad Nacional de Colombia.

El presente proyecto de investigación tiene por Objetivo General elaborar un procedimiento de coordinación de protecciones contra sobretensión y sobrecorriente del esquema compuesto por cargas específicas (cargadores de baterías y equipos de frío), generación distribuida renovable y el sistema de distribución, todos ellos interconectados vía inversor.

Con el fin de desarrollar el objetivo general enunciado, se planean los siguientes objetivos específicos:

• Estudio de los antecedentes.
• Analizar las características de los inversores (en cargas y generadores) y de los equipos localizados en el sistema de distribución industrial, comercial y doméstico, contra sobretensiones.
• Ídem punto anterior respecto a las características de los equipos involucrados, contra sobrecorrientes.
• Estudiar la coordinación selectiva entre equipos protegido-protector a fin de evaluar el cumplimiento de premisas tales como evitar daño, permitir aprovechamiento de las capacidades de sobrecarga, usar plenamente su vida útil, reducir pérdidas económicas por detención de producción, etc.
• Estudiar la coordinación de los equipos sensibles, fundamentalmente aquellos que poseen inversores (cargas y generadores) con las características del sistema de distribución, a fin de lograr su utilización óptima.
• Como resultado del trabajo se espera elaborar una metodología, cuya aplicación mejore el comportamiento conjunto de los equipos actuales incluyendo inversores con alta sensibilidad a perturbaciones con los sistemas de distribución tradicionales y robustos de baja tensión.

Palabras claves:
 
Overvoltage and overcurrent protection, Inverter, Distribution system protection, Protection coordination, Fuses.

Referencias:

[1] S. R. Choudhury, A. Gupta, S. Anand; ?Simulation of low voltage ride through scheme for inverters connected to distribution systemas with high R/X ratio?; 10th International Conference on Compatibility, Power Electronics and Power Engineering (CPE-POWERENG), 2016.
[2] T. S. Ustun, M. T. Khan, S.M. S. Hussain; ?Modeling Smart Inverters for Hardware-in-the-loop tests in Low-Voltage Distribution Systems?; 2019 IEEE Region 10 Conference (TENCON), 2019.
[3] X. Pei, Z. Chen, S. Wang, Y. Kang; ? Overcurrent protection for inverter-based distributed generation system?; IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 2015.
[4] Y. Wang, Z. Xu, D. Wu; ?Coordination between inverter short-circuit characteristics and overcurrent protection for shipboard electrical systems?; IEEE 2nd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), 2017.
[5] A. Rocks, V. Hinrichsen; Overvoltage protection of inverter-fed drives with the help of energy varistors, dimensioning and lifetime considerations; Twenty-Third Annual IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition, 2008.
[6] A. Rocks, V. Hinrichsen; ?Effect of varistors for overvoltage protection in inverter-fed drives on the voltage distribution in the stator winding?; IEEE International Symposium on Electrical Insulation, 2008.
[7] M. Bello, A. Maitra; ?Lessons Learned on Protection Coordination Considerations Within Inverter-Based Microgrids?; IEEE PES/IAS PowerAfrica, 2018.
[8] L. F. de F. Gutierres, L. Mariotto, G. Cardoso, F. Loose; ?Recloser Fuse coordination protection for inverter-based distributed generation systems?; 50th International Universities Power Engineering Conference (UPEC), 2015.
[9] Y. Wang, Z. Xu, D. Wu; ?Coordination between inverter short-circuit characteristics and overcurrent protection for shipboard electrical systems?; IEEE 2nd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), 2017.
[10] H. Zhaoqing, M. Chengxiong, L. Jiming, F. Shu; ?Fuse protection of IGCTs against rupture in three-level commutated inverter?; Proceedings. International Conference on Power System Technology, Vol 1, 2002.

Los Sistemas Eléctricos de Potencia, como el Sistema Argentino de Interconexión (SADI), son sistemas complejos y altamente no lineales, los mismos se encuentran sometidos a perturbaciones de distinta índole, dependiendo del punto de operación y de la magnitud de la perturbación pueden inestabilizarse. El Control Automático de Tensión (AVR, Automatic Voltage Regulator) contribuye a estabilizar el sistema, bajo ciertas situaciones no resulta suficiente debiendo agregarse un lazo suplementario denominado Estabilizador de Potencia (PSS, Power System Stabilizer). El PSS amortigua las oscilaciones de potencia de baja frecuencia que se producen entre áreas, entre plantas y aún entre generadores de una misma planta. En su configuración más simple, denominada Convencional, resulta una compensación lineal en atraso-adelanto, diseñada para pequeña perturbación mediante linealización del sistema, utilizando técnicas clásicas del Control Lineal o empleando Espacio de Estado. El ente regulador del SADI, la Compañía Administradora del Mercado Mayorista Eléctrico Sociedad Anónima (CAMMESA) suministra el Procedimiento Técnico Nº 4 y sus Anexos "C" y "F", los cuales describen los ensayos que se deben realizar para el ajuste del PSS, este mecanismo es seguido por otros operadores internacionales con algún grado de detalle complementario. De cualquier modo resulta en un diseño lineal de pequeña señal para un problema no lineal, esto trae aparejado problemas de robustez asociados a la sintonización de los parámetros del PSS, del tipo de perturbación y del punto de operación del sistema. En este proyecto nos proponemos diseñar un Controlador Neuro Difuso con el objeto de proveer un control robusto capaz de amortiguar las oscilaciones de pequeña y gran perturbación, adaptable a distintos estados de operación del sistema de potencia. La aplicación de las Técnicas de Inteligencia Artificial a este problema, permiten suponer la posibilidad de alcanzar un controlador adaptable y robusto para la supresión de las oscilaciones de baja frecuencia.

Referencias:

Abido M. A., Simulated Annealing Based Approach to PSS and FACTS Based Stabilizer Tuning, Int. J. of Electrical Power and Energy Systems, Vol. 22, No. 4, pp. 247-258 (2000).

Abido M. A., and Abdel-Magid Y. L., A Tabu Search Based Approach to Power System Stability Enhancement via Excitation and Static Phase Shifter Control, Int. J. of Electric Power Systems Research, Vol. 52, No. 2, pp. 133-143 (1999).

Agnihotri P., Dwivedi J. K. and Mishra V. M., Stabilization Of Power System Using Artificial Intelligence Based System, International Journal of Advance Research, Vol. 3, No 1, pp. 966-973 (2017).

El-Razaz Z. S., and Ali E. S., Design of An Adaptive PSS Using FLC For Multi-Machine Power System, Proceedings of the Universities Power Engineering Conference 36, UPEC 2001, Swansea, September 12-14, pp. 1833-1838 (2001).

El-Zonkoly A. M., Khalil A. A. and Ahmied N.M., Optimal Tuning of Lead-Lag and Fuzzy Logic Power System Stabilizers Using Particle Swarm Optimization, Int. J. of Expert Systems with Applications, Vol. 36, pp. 2097- 2106 (2009).

Hassan L. H., Moghavvemi M., Almurib H. A. F., Muttaqi K. M., and V.G. Ganapathy, Optimization of Power System Stabilizers Using Participation Factor and Genetic Algorithm, Int. J. of Electrical Power and Energy Systems, Vol. 55, pp. 668-679 (2014).

Hussein T., Saad M.S., Elshafei A.L. and Bahgat A., Robust Adaptive Fuzzy Logic Power System Stabilizer, Int. J. of Expert Systems with Applications, Vol. 36, pp. 12104-12112 (2009).

Hussein T., Saad M.S., Elshafei A.L., and Bahgat A., Damping Inter- Area Modes of Oscillation Using an Adaptive Fuzzy Power System Stabilizer, Int. J. of Electric Power Systems Research, Vol. 80, pp.1428-1436 (2010).

Jalilvand A., and Khalkhali R. A. E., Optimal Design of PID Power System Stabilizer in Multimachine Power System Using PSO and Genetic Algorithm, Int. Review of Electrical Engineering, Vol. 6, No. 2, pp. 907-912 (2011).

Mahabuba A., and Khan M.A., Small Signal Stability Enhancement of A Multi-Machine Power System Using Robust and Adaptive Fuzzy Neural Network Based Power System Stabilizer, European Transactions on Electrical Power, Vol.19, No. 7, pp. 978-1001 (2009).

Ramirez-Gonzalez M.,Malik O., Self-tuned Power System Stabilizer Based on a Simple Fuzzy Logic Controller. Electr, Power Compon. Syst., Vol. 38, No. 4, pp. 407-423 (2010).

Segal R., Sharma A., and Kothari M. L., A Self-Tuning Power System Stabilizer Based on Artificial Neural Network, Int. J. of Electrical Power and Energy Systems, Vol. 26, No. 3, pp. 423-430 (2004).

Shah B. and Vaghamhsi A., Comparative Analysis of Power System Stabilizer using Artificial Intelligence Techniques, International Journal for Scientific Research & Development, Vol. 1, No 3, pp. 432-435 (2013).

Toliyat H. A., Sadeh J., and Ghazi R., Design of Augmented Fuzzy Logic Power System Stabilizers to Enhance Power Systems Stability, IEEE Transactions on Energy conversion, Vol. 11, No. 1, pp. 97-103 (1996).

Ye H., and Liu Y., Design of Model Predictive Controllers for Adaptive Damping of Inter-Area Oscillations, Int. J. of Electrical Power and Energy Systems ,Vol. 45, No. 1, pp. 509-518 (2013).

Yee S. K. and Milanovic J. V., Fuzzy Logic Controller for Decentralized Stabilization of Multimachine Power Systems, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 16, No. 4, pp. 971-981 (2008).

Yousefpour B., Tabar M. B., Nikzad M., Farahani S. S. S., and Tourang H., “Fuzzy Scaled Power System Stabilizer In Multi Machine Power System”, Life Science Journal, Vol. 9, No. 4, December 2012, pp. 5924-5928 (2012).

Zhang Y., Chen G. P., Malik O. P. and Hope G. S., An Artificial Neural Network Based Adaptive Power System Stabilizer, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 8, No. 1, pp. 71-77 (1993).

La necesidad cada vez mayor de energía en general y de energía eléctrica en particular, conjuntamente con los requerimientos ecológicos y de sustentabilidad con una mejora de la calidad del producto y la confiabilidad del suministro, conduce a que se tienda a optimizar la energía eléctrica y que se traten de explotar eficientemente todas las fuentes posibles de energía, independientemente de su tamaño y de donde éstas se encuentren (Fox-Penner, P. S., 2010) No puede olvidarse que nuestro país todavía posee una gran dependencia en lo que se refiere a combustibles fósiles, que puede reducirse con el ahorro energético y la explotación inteligente de las fuentes alternativas. Además es bien conocido (Momoh, J.A., 2012) que la disponibilidad de energía eléctrica por parte de los habitantes de un país es uno de los principales vectores de la inclusión social. Debe recordarse que la energía eléctrica como se la usa hoy, posee la característica de requerir su consumo al mismo tiempo que se la genera. La energía que se encuentre disponible instante a instante, podrá transformarse en energía eléctrica utilizable, siempre y cuando se la pueda consumir o almacenar eficientemente, lo que requiere de elementos de control distribuidos en el sistema eléctrico con la posibilidad de comunicarse, recibiendo y/o emitiendo instrucciones. En pocas palabras, la crisis energética y ambiental complica en gran medida al sistema eléctrico, principalmente en la distribución, lo que obliga a incorporar nuevas tecnologías de potencia o energía, de monitoreo, control y de comunicaciones. A estos sistemas eléctricos de flujos energéticos variables en dirección y magnitud, con control individual localizado y general centralizado, ambos intercomunicados, se los denomina Redes Inteligentes (Smart Grids) (Sorebo y Echols, 2011) (Iniewski, K., 2012). Si bien la aplicación de tales tecnologías, para transformar el sistema eléctrico tradicional en una red inteligente, se viene aplicando en forma gradual, no cabe la menor duda que la red eléctrica del futuro será mayormente inteligente. Una manera de ir aproximándose y ganar experiencia en tales tecnologías, es mediante el estudio, el desarrollo y la experimentación de nuevas tecnologías que nos proporcionen eficiencia y control en la distribución. Este proyecto se orienta al desarrollo de un sistema de monitoreo, supervisión y gestión (primer paso a la Red Inteligente) a escala piloto para Sub Estaciones Transformadoras (SET) de Energía Eléctrica de Distribución (MT/BT) enfocado a tres aspectos fundamentales de las SET, los cuales son: 1) Vida útil de los Transformadores. 2) Monitoreo del Producto Técnico. 3) Monitoreo del Servicio Técnico. Estos tres pilares fundamentales para la compañía eléctrica se basan en la carga y sobrecarga de las máquinas transformadoras de distribución adoptando como marco a la normativa IEC 60076, ? Loading Guide for Oil-immersed Power Transformers?, control del Producto Técnico en base al estándar IEEE 1159 o a la normativa EN 50160, a la determinación del punto más caliente de los transformadores basado en la IEEE 57.110-2008 y la IEEE 519, rendimientos cíclicos de las máquinas y a normativas de los entes reguladores para el servicio técnico. El estudio será multidisciplinario lo que incluye técnicas de monitoreo, supervisión, análisis, gestión, sistemas eléctricos de potencia, comunicaciones e inteligencia artificial. Además, se propone usar el monitoreo con sus datos históricos de una SET del sistema de distribución provincial de la EPEC y la creación, en el GECAP, de un modelo y simulador del sistema, con fines de entrenamiento y capacitación. Obviamente, las citadas instalaciones serán campos de pruebas de nuevas tecnologías, por lo cual será bienvenida la participación de los fabricantes nacionales de equipos de medición, maniobras, de monitoreo y de sistemas de comunicaciones. La innovación en el proyecto, se centra en los siguientes aspectos fundamentales: - Darle un fuerte sentido social a la distribución de energía, fomentando la inclusión y la activa participación del usuario (o cliente). - El cambio en el concepto de la carga en los sistemas, proponiéndose el seguimiento de su estado de carga y del consumo de vida útil de las máquinas, de tal manera que las previsiones, las protecciones y la gestión del sistema confluyan. - La utilización al máximo de las capacidades del sistema, tanto eléctrico como térmico. - El desarrollo de sistemas inteligentes para el monitoreo, almacenamiento de datos y la gestión de una subestación que pueda integrase a inteligencias superiores de gestión. - Gestión de la SET en base a previsiones meteorológicas (escenarios de incertidumbre), registros históricos de consumos, demandas, crecimientos y el envejecimiento acumulado de la máquina eléctrica. El aspecto de la seguridad pública se tendrá especialmente en cuenta, ya que la optimización y el ahorro energético (Sioshansi, F.P., 2011) de ninguna manera podrán atentar contra la mencionada seguridad.

Referencias:

Fox-Penner, Peter S., Smart Power: Climate Change, the Smart Grid, and the Future of Electric Utilities, ISBN-13: 978-1597267069, 2010. IEC 60076-7 (2005)

Power transformers - Part 7: Loading guide for oil-immersed power transformers. IEC 60076-2:2011

Power transformers - Part 2: Temperature rise for liquid-immersed transformers. IEEE Standard - 1159-2009

IEEE Recommended Practice for Monitoring Electric Power Quality. IEEE Standard - 519-2014

IEEE Recommended Practice and Requirements for Harmonic Control in Electric Power Systems. IEEE C 57.110:2008

Establishing liquid-filled and dry-type power and distribution transformer capability when supplying nonsinusoidal load currents. Iniewski Krzysztof, Smart Grid Infrastructure & Networking, Mc Graw Hill, ISBN-13: 978-0071787741, 2012.

Momoh, James A., Smart Grid: Fundamentals of Design and Analysis, IEEE Press Series on Power Engineering, ISBAN 9781118156117, pag 217-218, 2012.

Sorebo, Gilbert N. y Echols, Michael C., Smart Grid Security: An End-to-End View of Security in the New Electrical Grid, CRC Press, ISBN 9781439855874, 2011.

Sioshansi, Fereidoon P., Smart Grid: Integrating Renewable, Distributed & Efficient Energy, Elsevier, ISBN 9780123864536, 2011.

UNE-EN 50160:2011 - Características de la tensión suministrada por las redes generales de distribución.

La carencia energética actual que sufre el mundo en general y nuestro país en particular, conduce a la tendencia de usar cuanta energía esté disponible y donde se la encuentre, independientemente de su tamaño y origen. Esta situación conduce a que la conexión de estos generadores al sistema eléctrico se produce fundamentalmente a nivel de sistema de distribución, lo que recibe el nombre de “Generación Distribuida”. Por otra parte la conciencia ambiental y el seguro agotamiento cercano de la energía a partir de recursos fósiles, fomenta en gran medida el uso de las fuentes renovables. Las tres fuentes renovables de mayor difusión y con grandes posibilidades actuales son las energías eólicas, fotovoltaicas e hidroeléctricas de pasada. Tales fuentes sufren de falta de constancia o de no ser despachables, ya que no se puede controlar la disponibilidad de viento, sol ni agua (sin embalse o sea de pasada), lo que requiere de estructura de almacenamiento de tal energía para dosificar su utilización. Tanto las fuentes renovables mencionadas como los almacenadores son asincrónicos, cuyo significado es que no pueden entregar la energía directamente en la forma en que se la usa, o sea en forma de corriente alterna, 220/380 V y 50 Hz. Para poder adaptar la manera en que se dispone tal energía eléctrica a su posible utilización en la red eléctrica, requiere de un equipo que permita tal interconexión, equipo denominado “inversor”, equipo con electrónica de potencia que convierte la energía recibida a cualquier frecuencia (incluso corriente contínua) y tensión en los valores de tales parámetros adecuados para su uso. Además, ciertas fuentes que tradicionalmente pueden considerarse como sincrónicas, brindan mejor rendimiento o alguna ventaja adicional si se las hace trabajar en forma asincrónica (generador síncrono de imanes permanentes), resolviendo el problema mediante la intercalación del citado inversor. Lo expresado pone de manifiesto la presencia cada vez mayor de inversores en nuestros sistemas eléctricos, lo que incrementa el porcentaje de energía eléctrica que llega al usuario a través de elementos con electrónica de potencia.
Debido a que una de las principales limitaciones de los sistemas eléctricos, se encuentra hoy en los sistemas de distribución, independientemente si existe disponibilidad de energía eléctrica a nivel de generación, hay restricciones en el monto de energía que puede alcanzar al usuario. Por ello, naturalmente se conectan estas fuentes en sistemas de distribución, ya sea en carácter de generador independiente o de usuario-generador, donde las características de la fuente o las del usuario que desea generar puede ser usuario tipo domiciliario o sea con alimentación y por lo tanto generación monofásica.
El inversor representa para el sistema eléctrico una interface que modifica completamente el comportamiento de la fuente vista desde el sistema, tanto bajo régimen transitorio como permanente.

Las modificaciones más importantes en la operación de los sistemas de distribución frente a la presencia cada vez mayor de inversores son:

-    Aleatoriedad de la disponibilidad de la energía de estos tipos de fuente,

-    Generación de potencia activa y reactiva,

-    Comportamiento particular de los inversores frente a la presencia de fallas: bajas corrientes de cortocircuito,

-    Cambio en la filosofía de las protecciones: Coordinación de protecciones, direccionalidad, recierres, etc.,

-    Importantes diferencias si opera en isla o conectado a la red,

-    Pérdidas y perfil de voltaje,

-    Impacto sobre la calidad de potencia,

-    Presencia de transitorios particulares de conexión y desconexión.

-    Operación en isla (intencional o no),

-    Desbalance en la generación (debido a fuentes monofásicas), 

-    Efecto del uso a nivel piloto de micro-redes de corriente contínua.

Este efecto sobre el sistema requiere de su cuidadoso estudio, a fin de eliminar los recelos y temores que actualmente se tiene sobre estas fuentes y este tipo de inyección, permitiendo así el ingreso masivo al sistema de distribución, de la energía eléctrica que puede obtenerse de estas numerosas fuentes renovables 

Referencias:

Mozina Ch., Impact of green power inverter-based distributed generation on distribution systems, 67th Annual Conference for Protective Relay Engineers, pp. 264-278, (2014).

Paál E., Weitzl Z., Choi C. S., Grid management functions built in PV inverters for distributed power generation, IEEE 8th International Conference on Power Electronics and ECCE Asia (ICPE & ECCE), pp. 2637-2644, (2011).

Tan K. T.,  So P. L., Chu Y. C., Chen M. Z. Q., Coordinated Control and Energy Management of Distributed Generation Inverters in a Microgrid, IEEE Transactions on Power Delivery, pp. 704-713, Vol. 28, Issue: 2, (2013)

Wall S. R., Performance of inverter interfaced distributed generation, IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition, pp. 945-950, Vol. 2, (2001).

Winternheimer S., Ames M., Igel M., The challenge to replace synchronous generators by inverter based distributed generation systems, IEEE 6th International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems (PEDG), pp. 1-6, (2015).

Debido a la presente tendencia de los Sistemas Eléctricos de Potencia a operar en los límites de la estabilidad por razones económicas, largas distancias desde los centros de generación a los centros de consumo, altas capacidades de transmisión, y presencia de carga industrial, la necesidad de mejorar los mecanismos de control se vuelve prioritaria.

La etapa de mejora se lleva a cabo utilizando un control automático de emergencia. Como método estabilizante se selecciona la Desconexión Automática de Generación (DAG), seguido de una Desconexión Automática de Carga (DAC), si ésta es necesaria (Abbas et. al., 2002).

La creciente competencia en el campo de la generación en los Sistemas Eléctricos de Potencia ha incrementado fuertemente la presión sobre el sistema de transmisión. Ante ocurrencias de grandes perturbaciones, como son las fallas en el sistema de transmisión de alta tensión, se llega a la inestabilidad transitoria. La estabilidad transitoria puede ser mejorada si se dispone de un control de emergencia apropiado, existen varios mecanismos como son: control de la excitación, desconexión de generación, freno dinámico, despeje rápido de la falla, operación rápida de las válvulas de alimentación, y deslastre de carga. Entre los métodos mencionados anteriormente, la Desconexión Automática de Generación (DAG) resulta uno de los más eficiente (Karady et. al., 2002a).

Cuando una línea de transmisión es desconectada debido a una falla, el exceso de generación en un área local puede llevar a los generadores restantes a un estado de inestabilidad transitoria. Desconectando uno o más generadores, de un grupo que opera en paralelo en una barra en común, es una medida simple y efectiva para recuperar el estado de estabilidad y recuperar así el sincronismo de los restantes.

Existen dos tipos de mecanismos para efectuar una DAG: En línea, si la desconexión es fruto de un cálculo en el momento y fuera de línea si la desconexión proviene de una tabla construida previamente como resultado de estudios de flujo de potencia (Karady et. al., 2002a).

Una de las causas que conducen a apagones generalizados es la falla de una línea sobre cargada, la pérdida de esta línea implica la transferencia de flujo a otra que se encuentra en idénticas condiciones a la primera, esto no hace sino agravar el problema creando un efecto cascada. Como prevenir efectivamente la sobre carga que nos lleva al colapso, es una de las tareas importantes a realizar en un Sistema Eléctrico de Potencia. Por lo tanto es muy importante desarrollar un método de control que pueda analizar la operación en línea y que pueda valorar el monto óptimo de la DAG / DAC a realizar, ya que una DAG sobre dimensionada conduce al incremento de los costos, mientras que una DAC, también sobredimensionada, deteriora la calidad del servicio (Jun et al., 2013).

Por otra parte los estudios con técnicas deterministas, flujo de potencia, solo contemplan los escenarios más desfavorables y en un número limitado del total de casos. Así las tablas de configuración resultan no óptimas respecto al número de unidades a desconectar y al bloque de potencia por unidad a deslastrar (Huang et al., 2003).

Se debe tener presente que interrumpir el servicio tiene unos costos asociados muy elevados, por una parte se deja de vender la energía que se corta (se pierde el beneficio), por otra es necesario pagar las indemnizaciones y demandas de los clientes afectados y finalmente se produce un deterioro significativo de la calidad del servicio y la imagen corporativa de la empresa suministradora.

El Control Automático de Emergencia debe actuar antes que lo haga el Esquema Especial de Protecciones (Esquema de Relay por Sub-frecuencia) el cual sirve de respaldo al sistema (Potenzoni et al., 2009).

En el presente proyecto nos proponemos investigar y desarrollar un Sistema Experto que permita realizar una DAG / DAC óptima, el cual debe resultar adaptable a los cambios topológicos de la red, permitiendo la operación en línea y no dependiendo del escenario de operación. Como mínimo el proyecto debe entregar un mecanismo de estudio automatizado y general, independiente de la topología del Sistema de Potencia, el cual debe permitir definir los niveles óptimos de DAG y DAC.

Se podrá apreciar en la síntesis sobre el estado actual del conocimiento, que resulta razonable intentar la aplicación de éstos sistema en el control en línea de la DAG / DAC. En el esquema de estación maestra y esclava, queda para las segundas la acción de monitoreo y mando, mientras que para la primera se reserva la tarea de control basada en un paradigma experto ejecutado por un lenguaje específico (CLIPS), combinado con uno basado en procedimientos (Matlab) el cual soporta los cálculos, mientras que el experto implementa la lógica del controlador (Potenzoni et al., 2009).

Referencias:

Abbas A. A., Morsy M. S., Talaat H. E. and El-Hawary M. E., A Generator Tripping Emergency Control Strategy for Dynamic Security Enhancement Using Rule Based Fuzzy Assessment, IEEE MELECOM, 137-141, El Cairo, Egipto, 7 al 9 de Mayo (2002)

Huang J. A., Harrison S., Vanier G., Valette A. and Wehenkel L., Application of Data Mining Techniques for Automat Settings in Emergency Control at Hydro-Quebec, IEEE Power Energy Society Meeting, Vol. 4, 2037-2044, Toronto, Canadá, 13 al 17 de Julio (2003).

Jun Y., Xinyi W., Qiuye S. and Qingqi Z., A Multi-Agent Technology Based Predictive Control Strategy in Cascading Fairules of Large Power Grids, Chinese Automation Congress (CAC), 900-905, Changsha, China, 7 al 8 de Noviembre (2013).

Karady G. and Gu J., A Hybrid Method for Generator Tripping, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 17, Nº 4, pp. 1102-1107, Noviembre (2002a).

Potenzoni E., Alonso J. L. y Rodríguez Saa E., Aplicación de un Dispositivo de Desconexión Automática Adaptivo en un Sistema de Suministro de Energía Eléctrica Aislado, CIGRE XIII ERIAC, 1-8, Puerto Iguazú, Argentina, 24 al 28 de Mayo (2009).

En un Sistema Eléctrico de Potencia existen tres controles básicos, el control carga-frecuencia, el control reactivo-tensión y el control del ángulo de la máquina generadora. Dos de estos controles se encuentran totalmente automatizados, los referidos a la frecuencia y al ángulo, no así el de la tensión (Kundur, 1994).

Existen dos corrientes principales con respecto al control de tensión, la europea liderada por la escuela francesa e italiana y la americana por Estados Unidos. Con respecto a la primera se trata de un control automático estructurado en forma jerárquica con lazos PID en cascada separados temporal y espacialmente, en cuanto a la escuela americana el control de la tensión se basa en un conjunto de normas operativas las cuales deben ser cumplidas en forma estricta por los distintos operadores del sistema, quedando a cargo de estos la ejecución y coordinación de las mismas (Corsi et al., 2004; Marques et al., 2005; AESO, 2012).

A comienzo de los años noventa el Mercado Eléctrico entró en una fase desregulatoria dejando que las fuerzas del mercado arbitraran la oferta y la demanda, esto llevó a los Sistemas Eléctricos de Potencia a que operaran permanentemente en el límite de sus posibilidades, a este problema se le sumó el cuidado del medio ambiente lo cual ocasionó dificultades a la hora de realizar inversiones en el transporte que impidieron el tendido de líneas de alta tensión. Restricciones en la disponibilidad del capital y maximización de la rentabilidad demoraron y aún dejaron de lado obras de infraestructuras necesarias para la correcta operación del sistema (Ilic and Wu, 2004; Ilic, 2007).

Todo lo anterior a llevado a los Sistemas de Potencia a operar en un estado crítico ocasionándose apagones generalizados con grandes inconvenientes para los usuarios y con grandes pérdidas para las economias, dentro del grupo de recomendaciones que siguieron a estos eventos se encuentran las de monitorizar y automatizar la operación para evitar este tipo de sucesos, reconociendose como una de las principales causas de estos apagones a la ineficiencia en la gestión y control del reactivo (Ilic et al., 2005; U.S.-Canada, 2004).

Los Sistemas Eléctricos de Potencia presentan las siguientes características (Azmy, 2007; Ramos and Liu, 2011):

• Son sistemas de grandes dimensiones, tanto en la cantidad de componentes como en la cantidad de variables a controlar.
• Altamente no lineales.
• Presentan controles continuos y discretos.
• Existen límites y prioridades en los elementos que se operan.
• Presentan contingencias severas que hacen que el sistema se desplace en forma extrema del punto de operación.
• Se toman decisiones en base a aspectos económicos con un alto grado de incertidumbre.
• Se establecen de contratos entre demandante y oferente por fuera de la estructura operativa.
• Inclusión de generación distribuida como consecuencia de la escasez en la oferta y/o por cuestiones ambientales y de ahorro energético.
• Implementación de esquemas inteligentes en los sistemas de distribución que tienden a aumentar los índices de calidad los cuales gestionan en forma dinámica la demanda.

Las características mencionadas anteriormente hacen dificultoso sino imposible la formulación de un controlador en los términos clásicos, aún en el caso Italiano el control automático se restringe al manejo del reactivo por medio de la excitación del generador, es por ello que en el presente proyecto nos proponemos investigar la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en el diseño de un controlador para el perfil de tensiones en régimen quasi estacionario, dejando el control del transitorio bajo la órbita de la dupla AVR-PSS (Automatic Voltage Regulator - Power System Stabilizer).

El controlador deberá ser capaz de manejar no solamente la excitatriz del generador sino también los recursos estabilizantes disponibles en un Sistema Eléctrico de Potencia tales como: Rechazo de carga, banco de capacitores, banco de reactores, conmutación de líneas y toma de transformadores.  Deberá ser capaz también de gestionar el reactivo y el perfil de tensiones en un sentido óptimo con respecto a las pérdidas activas y a los factores de participación de los generadores (Kundur, 1994; Warwick et al., 1997; Ilic and Wu, 2004; Corsi et al., 2004; Marques et al., 2005; Saxena et el., 2010).

Referencias:

AESO, Operating Policies and Procedures: Routine System Operations OPP 702 Voltage Control, http://www.aeso.ca/rulesprocedures/9073.html, Acceso: 19 Enero (2012).

Azmy A. M., Optimal Power Flow to Manage Voltage Profiles in Interconnected Networks Using Expert Systems, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 22, Nº 4, pp. 1622-1628, November (2007).

Corsi S., Pozzi M., Sabelli C. y Serrani A., The Coordinated Automatic Voltage Control of the Italian Transmission Grid-Part I: Reasons of the Choice and Overview ot The Consolidated Hierarchical System, IEEE Transaction on Power Systems: 19(4), 1723-1732 (2004).

Ilic M. and Wu F., Research an Applications on Real-Time Control of Power Grids: Past Successes and Future Opportunities, Bulk Power System Dynamics and Control – VI, Cortina D'Ampezzo, pp. 758-769; August 2004.

Ilic M., Allen E., Chapman J. J., King C. A., Lang J. H. and Litvinov E., Preventing Future Blackouts by Means of Enhanced Electric Power Systems Control: From Complexity to Order, Proceedings of the IEEE, Vol. 93, Nº 11, November (2005).

Ilic M., From Hierarchical to Open Access Electric Power Systems, Proceedings of the IEEE: 95(5), 1060-1084 (2007).

Kundur P., Power System Stability and Control, Edición EPRI (Electric Power Research Institute), 627-631, McGraw-Hill, New York, USA (1994).

Marques A. B., Taranto G. N., and Falcão D. M., A Knowledge-Based System for Supervision and Control of Regional Voltage Profile and Security, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 20, Nº 4, pp. 400-407 (2005).

Ramos C. and Liu C., AI in Power Systems and Energy Markets, IEEE Intelligent Systems, Vol. 26, Nº 2, pp. 5-8 (2011).

Saxena D., Singh S. N. y Verma K. S., Application of computational intelligence in emerging power systems, International Journal of Engineering, Science and Technology: 2(3), 1-7 (2010).

U.S.-Canada Power System Outage Task Force, Final Report on the August 14, 2003 Blackout in the United States and Canada: Causes and Recommendations, https://reports.energy.gov/, Acceso: 11 de Mayo 2012 (2004).

Warwick K., Ekwue A. O. and Aggarwal R., Artificial Intelligence Techniques for Voltage Control, IEE Power Engineering Series 22, Stevenage-U.K. (1997).

En el presente proyecto nos proponemos investigar la influencia que tiene en la calidad de potencia la conexión de distintos tipos de generadores eólicos con la grilla de potencia, asi como los resultados arrojados por distintos paquetes y modelos de simulación eléctrica.

Los sistemas de generación basados en energías renovables resultan cada vez más trascendentes para nuestra sociedad, particularmente los generadores eólicos llevan una electrónica de potencia asociada la cual causa efectos que deben ser estudiados cuando se interconectan con la grilla de potencia.

La energía primaria de la cual se alimentan, el viento, tiene sus particularidades, ráfagas, turbulencias, calma, tempestad, sobre todo cuando se consideran granjas de generadores distribuídos en entornos geográficos grandes, y por lo tanto su influencia en la red eléctrica adquiere particular importancia.

En este contexto nos proponemos realizar simulaciones de distintas configuraciones de generadores eólicos y las perturbaciones que estas pueden ocasionar a la red de energía eléctrica así como las condiciones que estos deben cumplir para su interconexión.

Es de vital importancia la selección del paquete de simulación, este debe contar con todos los modelos posibles de aerogeneradores disponibles, sincrónicos, asincrónicos, de velocidad fija, de velocidad variable, con dispositivos conversores ac-dc-ac, módulos de control, modelos adecuados de vientos, simulación de transitorios electromecánicos y electromagnéticos, con capacidad para realizar estudios de estabilidad permenente y transitoria.

Cabe destacar que la red eléctrica tiene sus propios inconvenientes, cortocircuitos, variaciones de demanda, desconexión y conexión de dispositivos, ante estas perturbaciones el sistema de generación reacciona de distintas formas, en el caso de la aerogeneración y debido a sus particularidades debe analizarse la mejor configuración para una operación segura, tanto en régimen permanente como transitorio.

En vista de lo expuesto y dadas las posibilidades de control que presentan los aerogeneradores, adquiere suma importancia la estrategia de control que se implemente para operar los mismos, más aún, si se tiene en cuenta que rara vez operan en forma aislada, siendo su modo natural la disposición en granjas, la cual conlleva necesariamente a un control jerárquico tipo multimáquina.

Se puede apreciar por lo tanto que la conexión de un aerogenerador a la red eléctrica tiene implicancias en ambos sentidos, siendo necesario investigarlas a las dos, generador-red, red-generador.

En la presente investigación, se propone determinar la factibilidad técnica existente, para la realización de un simulador para entrenemiento de operadores de centro de control de energía, basado en "software libre".

La experiencia ganada con el proyecto de investigación anterior, "Control en Tiempo Real de Sistemas de Energía Eléctrica mediante Inteligencia Artificial", UTN-PID25/E090 (2005/2007), objeto de los convenios de Investigación y Desarrollo firmados con la Empresa Provincial de Energía Córdoba, adjuntados a la presente, estableció la necesidad de contar con una plataforma de simulación para sistemas de potencia basada en "software libre", se ha preseleccionado SCILAB/SCICOS del Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA, Francia), es necesario ahora determinar, y evaluar, si cumple con las pautas requeridas para desarrollar un simulador de estas características.

Se evaluarán los siguientes puntos: Lenguaje utilizado, interface gráfica de desarrollo, métodos de resolución de ecuaciones diferenciales, representación de sistemas continuos, discretos, no lineales, mecanismos de extensión del lenguaje, posibilidad de ejecución distribuída, ejecución en tiempo real, interconectividad con otros paquetes, soporte a nivel internacional, garantía de continuidad, existencia de paquetes científicos acoplables, plataforma para su ejecución, y otras variadas características.

Un aspecto importante a tener en cuenta para este tipo de simuladores, es la interface gráfica, la HMI (Human Machine Interface) es de suma importancia a la hora de representar un sistema, debe permitir una flexible comunicación entre el operador del modelo, el entrenador, y el modelo simulado; en caso de no poseerla debe permitir construirla, o permitir la intercomunicación con una HMI dedicada.

Por último es necesario contar con un paquete de rutinas, o modelos, exclusivamente referidos a la parte eléctrica, generadores, controles, líneas de transmisión, interruptores, cargas, en caso de no tenerlo debe ser factible su desarrollo; debe contar con métodos de resolución temporal y fasorial adecuados, sabemos yá a estas alturas que esta plataforma no cuenta con un "toolbox" de estas características, lo que de por sí dota de originalidad a un futuro desarrollo basado en esta plataforma.

A los fines de llevar a la práctica las pautas de análisis propuestas anteriormente, se desarrollará un modelo Generador - Barra infinita, basado en un generador sincrónico simplificado que responda a norma IEEE Order II, y IEEE Order III.

Sobre la base de la realización de una tésis doctoral, la existencia de un Grupo de Investigación asociado al tema, y el relevamiento realizado en la Empresa Provincial de Energía Eléctrica de Córdoba, se propone el desarrollo de un “Control en Tiempo Real del Sistema de Generación y Transmisión de Energía Eléctrica, mediante técnicas de Inteligencia Artificial”, aplicado a la restauración del sistema a un estado de operación seguro ante múltiples contingencias.

Actualmente los sistemas EMS-SCADA [1] (Energy Management System) cuentan con paquetes de aplicaciones entre las cuales se encuentra el manejo de contingencias, sucede que la programación de los casos y sus soluciones quedan librados a los Expertos que poseen un conocimiento reducido al ámbito de acción en el que se desenvuelven; si esto se potencia con la manera en que éstos sistemas expresan las alarmas, al grado de interconexión con otros operadores, las situaciones cambiantes en la grilla de generación-transmisión, la calidad del entrenamiento del personal de la sala de control, la posibilidad de desactivar el “remedial action”, nos conduce a que situaciones no contempladas puedan producir una reacción en cadena de acontecimientos, que lleven la grilla al estado de “blackout” (apagón) [2].

Como primera etapa, y antes del Control Automático, se proyecta el desarrollo de un algoritmo inteligente de filtrado para las alarmas que genera el sistema SCADA, presentando además opciones de solución que alivien la tarea del operador, también se propone en el proceso el diseño de un Simulador en tiempo real para entrenamiento de operadores en el manejo de contingencias, como paso final se propone el diseño del Control Automático para operación segura de la grilla de energía.