Load ManagerLoad Manager

DescripciónDescripción

El Load Manager es un software que integra todas las etapas necesarias para la obtención de modelos de carga de un sistema en estudio de manera automatizada

Consta de un conjunto de módulos integrados entre los que se destacan:

- Gestión de todos los datos a través de una Base de Datos MySQL

- Interfaz de visualización de registros

- Nucleo de cálculo que implementa todos los algoritmos necesarios para obtener los modelos de carga parametrizados.

- Importación y Exportación de las bases de datos (PSS/E o DigSILENT)

- Librerías de modelos con sus respectivos parametros

Confiabilidad de resultados en los estudios de sistemas eléctricos depende fundamentalmente de

correcta modelación

adecuada parametrización

diferentes componentes del sistema eléctrico

transmisión & distribución

cargasgeneración

¿El Por qué de la necesidad del Load ¿El Por qué de la necesidad del Load Manager?Manager?

- Imposibilidad de utilización de modelo únicomodelo único

debido a gran diversidad e incertidumbre en la composición de los consumos

variabilidad diaria

variabilidad estacional

¿El Por qué de la necesidad del Load ¿El Por qué de la necesidad del Load Manager?Manager?

- Elaborar y parametrizar modelos de cargamodelos de carga que representen adecuadamente las cargas o consumos del sistema en estudio, tal que permita reproducir el comportamiento del mismo, a través simulaciones dinámicassimulaciones dinámicas y en el cálculo de flujos de flujos de potencia de régimen permanentepotencia de régimen permanente

- Los modelos finales de carga pueden ser

directamente implementados en el ambiente PSS o

DigSILENT a partir de las herramientas de importación y

exportación

de bases de datos incluídas en el programa

ObjetivosObjetivos

1) Caracterización de los consumos: a través de encuestas realizadas a Distribuidores y Clientes Libres del sistema se realiza una clasificación y agrupamiento de los consumos sistémicos.

2) Monitoreo de Consumos “Claves”: a partir del análisis de la Etapa 1 se

determinan los consumos claves a ensayar de los cuales se derivarán los

modelos puros. Estos modelos puros permitirán la extrapolación de los

resultados a todo el sistema.

3) Modelos de consumos ensayados: se determinan los modelos y parámetros de

los consumos ensayados en la Etapa 2.

Etapas del EstudioEtapas del Estudio

Etapas del Estudio (cont)Etapas del Estudio (cont)

4) Modelos de consumos no ensayados: a partir de los modelos puros obtenidos en la Etapa 3 se extrapolan los resultados automáticamente al resto de los consumos del sistema.

5) Exportación a DigSilent: una vez identificados la totalidad de los consumos del

sistema, el Load Manager permite exportar la base de datos original incluyendo

los nuevos modelos de carga parametrizados.

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

Se encuestan los consumos del sistema subdiviéndolos primeramente en

DISTRIBUIDORES CLIENTES LIBRES

Se subclasifican según el área a la cual pertenezcan y el tipo de tarifa adoptado

Ejemplo:

Área 1

Distros

ResidencialComercialIndustrial

Área 2ResidencialComercialIndustrial

Área 3ResidencialComercialIndustrial

Se subclasifican según los tipos que define el usuario y los que se agrupan mediante técnicas de clustering.

Ejemplo:

Tiposdefinidospor el usuarioClientes

Libres

Tipos resultantesdel clustering

PapelerasMinerasSiderurgicas

Tipo CL1Tipo CL2Tipo CL3

- Instalación de registradores en los puntos

candidatos a ser monitoreados (determinados en la etapa 1)

- Señales a registrar

- Se deben registrar variaciones normalesvariaciones normales así como también

variaciones forzadasvariaciones forzadas de la tensión y la frecuencia para

parametrizar un modelo mixto de carga

2) Monitoreo de los consumos2) Monitoreo de los consumos

tensión (V) frecuencia (f) potencia activa (P) potencia reactiva (Q)

tensión (V) frecuencia (f)

potencia reactiva (Q) potencia activa (P)

son registradas

- Método de estimación de mínimos cuadrados LSE →

el juego de parámetros β minimizaminimiza la función S(β)

OBJETIVO: encontrar conjunto de parámetros que minimicen el error entre la potencia activa y reactiva real y las estimadas por el modelo matemático

3) Modelo de los consumos ensayados3) Modelo de los consumos ensayados

3) Modelo de los consumos ensayados (cont)3) Modelo de los consumos ensayados (cont)

Modelo matemático

ZIP

ZIP+MOTOR

donde:

o

P=P 0⋅ p 1⋅V pu2 p2⋅V pup3⋅1K pf⋅ f

Q=Q0⋅q 1⋅V pu2q2⋅V puq 3⋅1K qf⋅ f

CARGAESTAT. MOTOR

%S %M

3) Modelo de los consumos ensayados (cont)3) Modelo de los consumos ensayados (cont)

Resultados sobre un Distribuidor (MODELO ZIP)

Variación de Tensión Variación de Frecuencia

Parámetros encontrados

Resultados sobre un Cliente Libre (MODELO ZIP+MOTOR)

Variación de Tensión Variación de Frecuencia

Parámetros encontrados

3) Modelo de los consumos ensayados (cont)3) Modelo de los consumos ensayados (cont)

Capturas de Pantalla del Load Capturas de Pantalla del Load ManagerManager

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

Configuracion de Encuestas y Base de DatosConfiguracion de Encuestas y Base de Datos

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

Configuración Clasificación y AgrupamientoConfiguración Clasificación y Agrupamiento

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

Generación de ReportesGeneración de Reportes

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

ResultadosResultados

1) Caracterización de los consumos1) Caracterización de los consumos

2) Monitoreo de los consumos2) Monitoreo de los consumos

Filtrado Banda HorariaFiltrado Banda Horaria

3) Modelos de consumos ensayados3) Modelos de consumos ensayados

Filtrado Potencia ActivaFiltrado Potencia Activa

3) Modelos de consumos ensayados3) Modelos de consumos ensayados

Detección de variacionesDetección de variaciones

3) Modelos de consumos ensayados3) Modelos de consumos ensayados

Identificación Parametros (ZIP)Identificación Parametros (ZIP)

3) Modelos de consumos ensayados3) Modelos de consumos ensayados

Identificación Parametros (ZIP)Identificación Parametros (ZIP)

3) Modelos de consumos ensayados3) Modelos de consumos ensayados

Asignación de ResultadosAsignación de Resultados

3) Modelos de consumos ensayados3) Modelos de consumos ensayados

4) Modelos Finales4) Modelos Finales

5) Modelos DigSilent5) Modelos DigSilent

6) Librería de Modelos6) Librería de Modelos

7) Interfaz Gráfica para gestión de la 7) Interfaz Gráfica para gestión de la Base de DatosBase de Datos

Herramientas ComputacionalesHerramientas Computacionales

Lenguaje de programación Python (www.python.org)

Módulo de cálculo numérico para Python (www.numpy.org )

Módulo de computación científica para Python (www.scipy.org)

Base de datos MySQL (www.mysql.com)

Módulo de interfaz gráfica para Python (www.wxpython.org)

Módulo de vinculación entre Python y MySQL (mysql-python)

Módulos desarrollados por Estudios Eléctricos