proyecto de grado 1 - uniandes

Proyecto de Grado 1

N° tesis: jcb

PROYECTO FIN DE CARRERA

Presentado a

LA UNIVERSIDAD DE LOS ANDES

FACULTAD DE INGENIERÍA

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA

Para obtener el título de

INGENIERA ELÉCTRICA

por

Yessica Andrea Africano Rodríguez

Co-simulación de la integración de paneles solares fotovoltaicos a un

sistema de distribución aplicando un análisis estocástico

Sustentado el día 9 de diciembre de 2015 frente al jurado:

Composición del jurado

- Asesor: Gustavo Ramos López, Profesor Asociado, Universidad de Los Andes

- Jurados : Mario Ríos, Profesor Asistente /Universidad de Los Andes

Proyecto de Grado 2

Contenido 1 INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 3

2 OBJETIVOS ...................................................................................................................... 3

2.1 Objetivo General ...................................................................................................... 3

2.2 Objetivos Específicos ............................................................................................... 3

2.3 Alcance y productos finales ..................................................................................... 4

3 DESCRIPCIÓN DE LA PROBLEMÁTICA Y JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO .......................... 4

4 MARCO TEÓRICO, CONCEPTUAL E HISTÓRICO .............................................................. 5

4.1 Marco Teórico .......................................................................................................... 5

4.2 Marco Conceptual .................................................................................................... 6

4.3 Marco Histórico........................................................................................................ 6

5 DEFINICION Y ESPECIFICACION DEL TRABAJO ................................................................ 7

5.1 Definición ................................................................................................................. 7

5.2 Especificaciones ....................................................................................................... 8

6 METODOLOGÍA DEL TRABAJO ........................................................................................ 9

6.1 Plan de trabajo ....................................................................................................... 13

6.2 Búsqueda de información ...................................................................................... 14

6.3 Alternativas de desarrollo ...................................................................................... 14

7 TRABAJO REALIZADO .................................................................................................... 15

7.1 Descripción del Resultado Final ............................................................................. 15

7.1.1 Sistema IEEE de 13 nodos modificado. ........................................................... 15

7.1.2 Sistema IEEE 34 nodos modificado. ................................................................ 18

7.2 Trabajo computacional .......................................................................................... 21

8 VALIDACIÓN DEL TRABAJO ........................................................................................... 22

8.1 Metodología de prueba ......................................................................................... 22

8.2 Validación de los resultados del trabajo ................................................................ 22

8.3 Evaluación del plan de trabajo ............................................................................... 22

9 DISCUSIÓN .................................................................................................................... 23

10 CONCLUSIONES ............................................................................................................. 23

11 AGRADECIMIENTOS ...................................................................................................... 24

12 REFERENCIAS ................................................................................................................ 24

13 APENDICES .................................................................................................................... 25

13.1 Propuesta inicial del proyecto. ........................................................................... 25

13.1.1 Caracterización del problema (Justificación): ................................................ 25

13.1.2 Marco teórico: Similar al del documento anterior ......................................... 26

13.1.3 Caracterización del proyecto .......................................................................... 26

13.1.4 Contexto del proyecto y tratamientos ........................................................... 26

13.1.5 Cronograma .................................................................................................... 26

Proyecto de Grado 3

1 INTRODUCCIÓN

En los últimos años se ha visto cómo la necesidad de cambiar las fuentes de energía ha incrementado. Sin embargo, para lograr este cambio es preferible tener la posibilidad de aprovechar la infraestructura ya construida. Para lograrlo, es imperativo realizar diferentes estudios que soporten ideas como la de permitir a los usuarios instalar paneles solares fotovoltaicos o cualquier otra fuente de energía como ellos deseen, por supuesto con el objetivo de ser renovable, y que se sepa en qué medida afecta al sistema o hasta qué punto se permite el ingreso de pequeños generadores nuevos.

Entonces, al tener lo anterior en mente se pensó que hacer el análisis del impacto de la integración de paneles solares fotovoltaicos a diferentes sistemas de distribución podría ser beneficioso para la situación actual. También este proyecto puede ser favorable porque no es solo que los usuarios salgan del sistema y utilicen su energía, sino que la idea es que tengan la posibilidad de entregar su energía sobrante al sistema y así cobrar por ella al operador.

Pero el hecho de integrar esos paneles, genera cambios en el sistema, lo desestabiliza. Valores como el voltaje, las pérdidas, diseño de protecciones se verán modificados basándose en la capacidad instalada de paneles [1]. Realmente, la integración aleatoria podría poner en riesgo a cualquier sistema de distribución, es por eso que tener estudios respecto al límite en el que un sistema soportaría tal situación permitiría que las energías renovables se vuelvan viables en términos técnicos.

En el documento a continuación, se plantea un proceso de búsqueda de información que llevó al planteamiento de una metodología basada en variables como: el voltaje, la irradiancia, el perfil de carga y la potencia instalada de la fuente renovable; analizadas a través de DSSim-PC y Matlab. Esa metodología utilizará inicialmente un sistema IEEE de pocos nodos, para comprender el funcionamiento del software y de los sistemas de distribución con paneles solares fotovoltaicos, luego avanzará queriendo mostrar un análisis similar en otros sistemas IEEE para ver qué tan extrapolable puede ser hacia sistemas de mayor capacidad.

2 OBJETIVOS

2.1 Objetivo General

Analizar el impacto de la integración de paneles solares fotovoltaicos a un sistema de distribución afectado por diferentes variables aleatorias definidas a través de este trabajo.

2.2 Objetivos Específicos

- Realizar la caracterización del problema que se genera al incluir PV en los sistemas de distribución.

Proyecto de Grado 4

- Plantear una metodología de análisis basada en simulaciones computacionales

usando DSSIM-PC y Matlab.

- Analizar el impacto en casos específicos de estudio tipo IEEE definidos.

2.3 Alcance y productos finales

El compromiso adquirido fue lograr encontrar las variables adecuadas que hablen de la estabilidad de un sistema frente a cambios definidos en diferentes momentos del día. Luego, con un análisis de esas variables mostrar resultados sobre el impacto en un sistema de distribución.

Ahora, lo que se logró fue encontrar las variables que con el software usado digan qué tan afectado se podría ver el sistema con integración de nuevos y pequeños generadores. Los cambios durante los momentos del día son la irradiancia, factor clave cuando se habla de paneles solares fotovoltaicos, la temperatura y el perfil de carga, ya que lo mas realista es que durante el día la carga varíe. El análisis de esas variables es realizado a través de graficas que tienen en cuenta los comportamientos diarios del sistema y por supuesto el voltaje, la variable mas aprovechada durante este trabajo. El producto final de este trabajo es el esperado, de todas maneras se puede continuar explorando en este tema.

3 DESCRIPCIÓN DE LA PROBLEMÁTICA Y JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO

En los últimos años la integración de fuentes de energías renovables ha sido considerada como una meta de los países que desean y pueden colaborar con el medio ambiente. Para lograrlo, se deben realizar estudios y análisis de todo tipo para poder asegurar que tal meta no afecte sistemas previamente instalados y de esta manera la viabilidad de este tipo de proyectos aumente y se pueda progresar hacia un futuro con energías limpias. El problema es que al integrar paneles solares fotovoltaicos de forma aleatoria, que es la manera cómo los usuarios de un sector residencial podrían adquirir o no su panel, el sistema se podría ver afectado, ya que en su diseño inicial no se tuvo en cuenta la posibilidad de la integración.

La solución planteada se basa en la idea de que sin necesidad de modificar un sistema de distribución determinado, los usuarios puedan conectarse con su fuente de energía renovable a él, con el valor agregado de saber con exactitud cuál es el límite de integración sin poner en riesgo el sistema. Es importante saberlo porque esto podría fomentar que por ejemplo en el país, se permita mas ágilmente el ingreso de paneles sabiendo hasta qué punto los usuarios pueden seguir conectándose sin necesidad de invertir nada mas allá de los paneles en infraestructura.

Actualmente, en Colombia, la Ley 1715 de 2014 dice: “la ley tiene por objeto promover el desarrollo y la utilización de las fuentes no convencionales de energía, principalmente aquellas de carácter renovable, en el sistema energético nacional, mediante su integración al mercado eléctrico…” [2]. Con esto, se puede ver que puede ser beneficioso para el país

Proyecto de Grado 5

analizar sistemas de distribución de la manera más rápida posible, y con la metodología aquí planteada esto podría ser una realidad muy cercana. No solo en Colombia se está desarrollando sobre el tema, alrededor del mundo hay varios estudios y noticias, sobre lo que se ha observado, hecho y probado incluso durante el 2015 [3]. En cuanto a la aplicabilidad se puede decir que serviría como un método de planeación, con el cual se puede saber a través de simulaciones de escenarios críticos y posibles futuros comportamientos del sistema de distribución que se quiera analizar.

4 MARCO TEÓRICO, CONCEPTUAL E HISTÓRICO

4.1 Marco Teórico

Para estudiar el problema, es importante notar que hay muchas variables que pueden modificar el sistema cuando paneles solares fotovoltaicos (PV) son integrados. Sin embargo, para hacer posible el análisis, se pensó en escoger no más de tres variables que hablen sobre la estabilidad del sistema. Entonces, el voltaje en p.u. es el mejor candidato, porque según la norma ANSI C84.1 [4] se estableció un límite de seguridad entre 0.95 p.u. y 1.05 p.u. Adicionalmente, hay documentos donde la primera variable que se analiza es el sobre voltaje [1], [5], [6], además de ser la medición más práctica y más probable de tener disponible para cada sistema.

También, se tiene como tal el método utilizado. El primer ítem es Nodos Débiles, el cual se refiere a la metodología utilizada para encontrar los nodos que presentan mayor sensibilidad en el voltaje por cambios en el sistema. Estos nodos son importantes para el análisis porque son los lugares donde se quiere poner paneles y mirar el comportamiento de todo el sistema. Además son los nodos donde se mirará con mas atención el voltaje por ser los mas predispuestos a cambios. El segundo ítem es Análisis Estocástico [1], el cual genera escenarios lo mas aleatorios posibles para mirar el límite en el cual los sistemas no pueden permitir mas integración de PV. El tercer ítem, es Co-Simulación, el cual utiliza DSSim-PC para simular el comportamiento de un sistema de distribución en un tiempo determinado mientras que Matlab adquiere datos y modifica el sistema para generar los escenarios.

Nodos débiles

Primero, en [7] se expande el índice de voltaje V/Vo del texto en [8] y basandose en eso, se define un nuevo índice PVR:

𝑃𝑉𝑅𝑖 =𝑉𝑐𝑜𝑙𝑙𝑎𝑝𝑠𝑒

𝑉𝑛𝑜 𝑙𝑜𝑎𝑑 (1)

Donde Vcollapse es el voltaje a plena carga, y Vno load es el voltaje cuando la carga tiende a cero, para reconocer los nodos débiles y críticos. Se aplicó este índice en el sistema IEEE 13 nodos, y se encontró que en esos nodos débiles se podía poner bancos de condensadores y generación distribuida para mejorar el factor de potencia, todas esas pruebas y conclusiones sacadas del sistema desbalanceado [7]. Sin embargo, la aplicación

Proyecto de Grado 6

aprovechada de ese documento para este proyecto de grado es usar el índice PVR, ya que con este se encontró que esos nodos débiles con PV afectan el voltaje en cada nodo del sistema mucho más que otros nodos mas estables, esta afirmación será validada en la parte de trabajo realizado.

Análisis Estocástico

Esta segunda parte es importante porque es necesario observar diferentes escenarios lo suficientemente aleatorios para ver de manera progresiva cómo los voltajes en p.u. del sistema se ven afectados, y cómo se apartan del límite permitido de acuerdo a la norma. Entonces, se requiere de un análisis que pueda generar escenarios aleatorios dependiendo de la capacidad en Watts de todos los PVs instalados y de la distribución en el sistema de cada panel. En [1], se plantea el uso de un análisis estocástico, Monte Carlo, el cual tiene una matriz que genera escenarios que varían dependiendo de la ubicación de cada panel en el sistema y la capacidad en kW de todos los sistemas PV que se agregaron. Con esto se garantiza que se apreciarán al final N2 escenarios, donde N es el número de nodos del sistema a evaluar.

4.2 Marco Conceptual

El software de EPRI, OpenDSS [9] será usado para desarrollar el modelo eléctrico del sistema IEEE de 13 nodos con PVs. Además, este trabajo utiliza el software DSSim-PC [10], una versión no determinista de DSSim-RT simulator, basado en OpenDSS y usado como interfaz gráfica para ello. Teniendo esto en cuenta, los sistemas IEEE de 13 y 34 nodos son implementados en DSSim-PC modificados para incluir PVs.

Adicionalmente, este estudio usa co-simulación entre DSSim-PC y Matlab, desarrollando las simulaciones eléctricas primero, y la metodología "hosting capacity" con el análisis estocástico después. Las variables de entrada fueron modelos planteados previamente como: temperatura, perfiles de carga y la irradiancia que están asociados con los elementos eléctricos en DSSim-PC. Ya que es un software de libre distribución, ha sido una gran herramienta para un amplio rango de estudios de algoritmos de ubicación de la falla [11], estudios de impacto de vehiculos eléctricos [12], pruebas de tiempo real [13], etc. Las librerías de Matlab y LabVIEW hacen de DSSim-PC una herramienta poderosa y versátil para diferentes aplicaciones.

4.3 Marco Histórico

Este proyecto de grado se plantea con la idea obtenida de EPRI (Electric Power Research Institute), en cual en su texto "Stochastic Analysis to Determine Feeder Hosting Capacity for Distributed Solar PV" [1] hace un análisis sobre los aspectos más importantes a tener en cuenta cuando se conecta al sistema de distribución unidades de generación tales como los paneles solares fotovoltaicos, los cuales pueden generar problemas de perfil de voltaje y de carga, protecciones, calidad de la potencia y control.

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Al realizar investigaciones sobre situaciones similares a la descrita en el numeral 1 se encontró que España tiene varios documentos al respecto, por tanto, parece razonable tener en cuenta una tesis de doctorado [14], la cual presenta una metodología para diseño de planificación óptima de Generación Distribuida teniendo en cuenta la aleatoriedad que pueden tener las energías renovables. Es importante este documento porque a través de un modelo probabilístico realiza su análisis, y esto es realmente lo que se quiere en este proyecto de grado, tener en cuenta aleatoriedad que sea capaz de solucionar este problema de manera satisfactoria y en la medida de lo posible, de manera óptima.

Así mismo, la IEEE presenta en su documento "Large-Scale Photovoltaic Solar Power Integration in Transmission and Distribution Networks." [6] situaciones relacionadas con sistemas de gran escala y con la integración de específicamente paneles solares fotovoltaicos, lo cual resulta conveniente ya que describen el hecho de que está aprobado un proyecto considerable en Canadá y que tiene el potencial de tener excelentes resultados a través de una planeación realizada por dos Universidades. Se obtuvo que el proyecto es viable eléctricamente, pero que las políticas y normativas del país son quienes necesitan de una gran modificación para que el proyecto sea viable económicamente, lo cual soporta la idea de continuar incentivando investigaciones de este tipo, y por supuesto desarrollarlas en Colombia, quien si bien tiene muchas fuentes de energía, usar renovables le daría energías limpias.

En el documento llamado “Integración de sistemas fotovoltaicos a la red de distribución” [15] que es una tesis de grado de la Universidad de los Andes, se realizó un estudio de estado estable sobre un sistema IEEE de 123 nodos, el cual podría de ser de gran ayuda ya que fue presentada durante el presente año y tiene en cuenta escenarios de penetración de energía solar fotovoltaica.

En otro artículo, encontrado en IEEExplore y titulado “Voltage Stability Enhancement for Unbalanced Multiphase Distribution Networks” [7], hacen un análisis al sistema IEEE de 13 nodos en el que se pudo observar como con un indicador llamado PVR, que depende del voltaje en cada nodo cuando está a plena carga y cuando su carga es baja, se hallaban los nodos más débiles del sistema, en los que sugerían que el análisis de integración de paneles solares fotovoltaicos fuera exhaustiva respecto a los otros nodos, ya que en esos nodos débiles los voltajes solían ser más variables, y por tanto ponen en riesgo al sistema al tener el voltaje en p.u. por encima o por debajo de la norma ANSI C84.1 [4], es decir 1.05 p.u. y 0.95 p.u.

5 DEFINICION Y ESPECIFICACION DEL TRABAJO

5.1 Definición

El problema es realizar un análisis de diferentes sistemas de distribución, en el que con parámetros disponibles de ellos se pueda decir de qué manera el sistema estudiado se ve afectado. Para lograrlo se debía plantear una metodología que permitiera analizar los

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sistemas de distribución, teniendo en cuenta la cuestión de la aletoriedad que tiene el ingreso de PVs y las variables mas relevantes que podrían afectar a los paneles y por supuesto el sistema. Si bien se podría modelar, el hecho de la capacidad económica y factores sociales puedan influir en la adquisición de paneles se ve cubierto por la aletoriedad desarrollada.

5.2 Especificaciones

Tabla 1. Especificaciones del proyecto de grado

Funciones Nivel

Se quiere alcanzar un alto nivel de caracterización para entregar un análisis confiable y preciso con un margen de error acorde con un estudio primario.

Deseado

Se quiere utilizar una metodología de análisis compatible con DSSIM-PC.

Deseado

Se espera que el análisis tenga la posibilidad de acoplarse, con ciertos cambios a sistemas de similar magnitud respecto al caso de estudio tipo IEEE.

Deseado

Restricciones

Se supone que se tiene el caso de estudio con datos sobre su funcionamiento y operación

Deseado

Capacidad de procesamiento de datos podría no ser la suficiente. Su manipulación también podría complicar su aprovechamiento

Aceptable

Energía renovable que se use debe ser solar fotovoltaica Deseado

Caracterización a través de parámetros técnicos de ingeniería, aunque factores económicos y sociales puedan influir.

Deseado

En la Tabla 1 se pueden ver las especificaciones hechas para este proyecto. Esas consideraciones que se escogen son necesarias porque al delimitar el proyecto es más factible encontrar soluciones puntuales para problemas puntuales. Se quiere un alto nivel de caracterización porque de esta manera el análisis se hace mas realista y podría ser mas posible que sea utilizado. Por otro lado la idea era aprovechar el software libre DSSim-PC, por lo cual para procesamiento de información se requería un software compatible. Ahora, la escalabilidad de una metodología de análisis hace que el proyecto se pueda llevar a la industria.

Respecto a las restricciones, se asumen cosas como la disponibilidad de información sobre los sistemas a estudiar porque cualquier cuestión en este tema está fuera del alcance. Se esperaba desde el comienzo del proyecto que la información no resultara tan fácil de manejar, sin embargo para poder continuar con esta idea es necesario buscar maneras más óptimas computacionalmente hablando de manipularla. Se debía aclarar que este trabajo está orientado a aprovechamiento de energía solar fotovoltaica y no a ninguna

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otra. Y finalmente, si bien no se debe olvidar que procesos de este tipo podrían tener un alto impacto en la sociedad, la cuestión es centrarse en la parte técnica.

6 METODOLOGÍA DEL TRABAJO

Al tener las especificaciones iniciales se continúa con la metodología propuesta por este proyecto de grado. Ya que se había mencionado en marco teorico el hecho de que se usará el sobre voltaje por conveniencia, entonces se propone un método con dos partes que se complementan, y esas dos partes usan el voltaje en p.u. para determinar el límite en el cual el sistema alcanza un escenario crítico. Entonces, se hará uso de un diagrama de caja negra que se muestra en la Figura 1 para explicar la manera en que funciona el proceso desarrollado.

Figura 1. Diagrama de flujo. Descripción general de la metodología.

Primero, en la Figura 1 se tienen las entradas, las cuales son los perfiles de cada carga del sistema a analizar, la irradiancia, la temperatura, información sobre cargas puntuales y distribuidas y las magnitudes de los voltajes de cada nodo. Primero, los perfiles son necesarios para darle un enfoque realista y aplicable a las simulaciones obtenidas, ya que en un sistema real las cargas están variando durante el día. De manera similar ocurre con la irradiancia y la temperatura. Respecto a la información sobre las cargas es necesario tener en cuenta la potencia y las fases de cada una porque con base a esto se pondrá un panel de igual capacidad en el nodo al que pertenezca. Por último, se tienen las magnitudes de los voltajes de cada nodo, a plena carga y con carga casi nula, con el fin de obtener el índice PVR [7] que será explicado más adelante.

Finalmente, se tienen las salidas las cuales son el índice PVR, curvas de comportamiento del Voltaje en p.u. en un día y el límite de la integración dependiendo del Voltaje en p.u. y de la potencia de los PVs. La primera salida hace referencia al índice calculado a partir de los nodos débiles, el segundo a gráficas que se pueden obtener para cada escenario sobre

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el voltaje en p.u. dependiendo de irradiancia, temperatura, carga variable y por supuesto el sistema. La última salida hace referencia al límite de la integración en el cual el voltaje de algún nodo del sistema está por encima de 1.05 p.u. para cada escenario de los estudiados, es decir los escenarios en los cuales el sistema no debe permitir el ingreso de mas PV. A continuación se describirá con más cuidado el método utilizado.

Nodos débiles

Teniendo en cuenta lo mencionado en el marco teorico sobre el índice PVR, para este proyecto se calculó y utilizó ese índice como lo indica la Figura 2. Después de tener la información sobre las cargas, se realiza la medición con el software DSSim-PC del voltaje a plena carga y del voltaje con carga que tiende a cero del sistema elegido, se toman los datos con Matlab y se hace el cálculo de PVR. Luego, se podría graficar los resultados o solo realizar una comparación entre todos los nodos de su respectivo PVR, para luego escoger el 30% de todos los nodos que tengan el índice más bajo. Después, el paso a seguir es a través de Matlab generar el escenario donde los nodos débiles tienen PVs y simular. Finalmente, se espera que el escenario anteriormente descrito sea de los peores escenarios posibles para el sistema, ya que los nodos débiles son los que tienden a variar su voltaje con mayor facilidad frente a cambios en las condiciones del sistema.

Figura 2. Algoritmo de ubicación de Nodos Débiles

Análisis Estocástico

Para empezar, se tiene en la Figura 3 un diagrama de flujo del análisis realizado. Para llevar a cabo este análisis fue necesario hacer en Matlab un programa que generara una matriz NxN, con filas que contenían los números del 1 a N, donde N es el número total de nodos del sistema. Este conjunto de nodos está aleatoriamente distribuido, por tanto cada fila se generó por aparte. Luego se toma cada uno de esos vectores, se hace una validación en la que se garantiza que no hay repetición en los vectores que se usaron con


anterioridad. Asegurando el proceso anterior, se suma una unidad a un contador llamado n, y se procede a generar los escenarios.

Ya que cada celda de la matriz es un escenario, para generarlos resultó más práctico usar cada fila por separado. Entonces, cada componente de la fila es incluida una a una en un nuevo vector de ceros llamado Ven cero que se reinicia cuando se cambia de fila. Esto se hace porque en cada inclusión de un nuevo componente al vector Ven cero, se simula el escenario con ese nuevo switch encendido. Finalmente, se verifica que se hayan generado los suficientes escenarios con contadores.

En cada generación de escenario se tomaron datos sobre los voltajes en p.u. durante un día de simulación. Así que cada posición de la matriz NxN genera una matriz, llamada B, de dimensiones:

𝐷𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑧 𝐵: (𝑘1 ∙ 𝑁)𝑥𝑘2

Donde k1 es el número de datos que se genera por nodo, N es el número de nodos del sistema y k2 es el número de datos que se generó por cada paso de la simulación especificado en el panel “Simulation Parameters” en DSSim-PC. Los parámetros descritos anteriormente son constantes una vez que se define el sistema. Primero, k1 es constante porque Matlab siempre entrega siete datos por nodo: el nombre del nodo, y los voltajes y ángulos en p.u. por cada fase. Segundo, N es el número de nodos que se debe tener desde un comienzo ya que es una de las entradas. Tercero, k2 siempre es 241 porque por cuestiones de estabilidad del sistema lo datos correctos están desde el día cuatro de simulación. Entonces para tener un día se simula hasta el quinto día en pasos de media hora, con lo que se obtiene 241.

Con los datos obtenidos, es posible graficar varias curvas de voltaje en p.u. respecto a los minutos en un día para cada escenario por cada nodo. También, se podría llegar a obtener una gráfica de voltaje en p.u. máximo de todos los escenarios respecto a la potencia de todos los PVs integrados.


Figura 3. Análisis estocástico.


6.1 Plan de trabajo

Tabla 2. Plan de trabajo desarrollado para el proyecto

2015-1 2015-2

Tareas Mayo (12 –

23) Julio (28)-Agosto (7)

Agosto (11)-Sept(4) Sept. (7-

18)

Planteamiento de la propuesta

Caracterización del problema R R

Averiguar cómo lo han hecho otras personas

Identificar el sistema de nodos

Comprender comportamiento de PV

Aprender a manipular DSSIM-PC

Definir variables aleatorias

Plantear metodología basada en DSSIM

R R

Plantear posibles metodologías

Desarrollar la base de cada metodología

Escoger metodología

2015-2

Sept. (21)-

Oct(2) Oct (5-30) Nov(2 - 13) Nov(16 - 27)

Plantear metodología basada en DSSIM

R

Simular metodología

Analizar impacto en caso de estudio

R POSTER

Curvas de Nodos Débiles

Curvas Voltaje p.u. en el día

Detalles finales

Presentación poster

Escritura y revisión de documento

R


Para este proyecto, se planteó un plan de trabajo mostrado en Tabla 2, donde cada columna implica una semana, cada R de color rojo implica revisión con el asesor y con los compañeros, poster indica la semana en que se hizo socialización de proyectos de grado, lo que está en verde fue lo que se hizo antes de empezar formalmente, y lo que está en azul lo que se hizo durante los cuatro meses aproximados estipulados para este fin.

6.2 Búsqueda de información

Primero, se utilizó de fuente base el documento de EPRI [1], ya que fue el documento más aproximado a lo que se quería hacer, por supuesto guardando las proporciones. Luego, se hizo búsqueda en línea acerca de lugares del mundo que habían hecho análisis de sus propios sistemas de distribución, esto con la intención de saber si había funcionado. Al tener esto se utilizó la herramienta IEEExplore para continuar con la consulta, se encontraron cuestiones valiosas como la manera de hallar los nodos débiles [7]. Finalmente, se consultó en línea sobre cómo hacer pequeñas partes del código en Matlab y sobre la manipulación de DSSim-PC.

Ahora, respecto a la formación académica fue importante ya que a través de distintas materias se discutía la importancia de realizar avances que ayudaran a la sociedad con mitigación de daños al medio ambiente. Además, sin toda la parte teórica y técnica que se aprendió no hubiera sido posible desarrollar una metodología pensada de la manera en que se hizo. Ahora, el asesor Gustavo Ramos fue quien primero mencionó la posibilidad de desarrollar un proyecto de grado como este, después de hacerle saber los intereses de la autora. También, insentivó a sus estudiantes con el desarrollo de una exposición cada quince días, orientada a la preparación de la sustentación y a mejorar en cada entrega el contenido y la forma de expresarse. Por otro lado, el estudiante de doctorado David Celeita siempre estuvo disponible para aclarar dudas técnicas, de contenido y de presentación, haciendo una retroalmentación clara que igual que el asesor buscaba constante mejoras y avances en el proyecto.

6.3 Alternativas de desarrollo

Inicialmente se pensó que el análisis estocástico sería sufciente para desarrollar una buena metodología. Sin embargo, como la idea era aportar a los avances ya hechos, se pensó en agregar otro parámetro o factor al análisis estocástico para lograr hacerlo más claro y visible, esto por que son demasiados los escenarios posibles. Entonces, al hacer las primeras simulaciones, como por ejemplo poner un panel de gran capacidad en un nodo cercano a la fuente, se notó que realmente no había un cambio significativo en los voltajes en p.u. del sistema, lo que casi hace que se desista del análisis del sistema IEEE de 13 nodos. Pero, al consultar características de este sistema se encontró que habían nodos muy estables y otros que no.

Así fue cómo se encontró la importancia del índice PVR, explicado en el marco teórico, ya que hablaba sobre la sensibilidad de un nodo frente a cambios en el sistema, y en efecto al agregar PVs de diferentes capacidad en diferentes lugares el voltaje en p.u. cambia en


diferente medida incluso aunque sea de la misma capacidad. Con este método no solo se garantizaba le generación de escenarios, sino que se podía saber con anterioridad en que tipos de escenarios el voltaje se iba a ver más críticamente afectado.

7 TRABAJO REALIZADO

7.1 Descripción del Resultado Final

Después de ver cómo se planteó la metodología, se mostrará las etapas diferenciadas en casos de estudio, en los que ese proceso se aplicó.

7.1.1 Sistema IEEE de 13 nodos modificado

Inicialmente se pensó en definir un sistema pequeño para poder entender cada cosa que le sucedía, plantear una metodología y así poder probarla en un sistema más grande. Así que se escogió el sistema IEEE de 13 nodos mostrado en la Figura 4. En él, se entendió el funcionamiento de un sistema en DSSIM – PC, el modelamiento que se le hacía a los paneles solares para su correcto funcionamiento y la manera en que se adquirían datos en la co-simulación con Matlab. A continuación, se describirá primero los parámetros escogidos para los paneles, segundo la aleatoriedad desarrollada y finalmente consideraciones sobre la simulación.

Figura 4. Sistema IEEE de 13 nodos modificado.


Acerca del modelamiento para los paneles, se tuvo que ver con qué parámetros se hace en DSSim. Las curvas de irradiancia, temperatura y perfil de las cargas, mostradas en la Figura 1, las trae DSSim como valores típicos precargados para la simulación. El valor que realmente sería variable es el de la capacidad del panel. Este se determinó teniendo en cuenta las condiciones que se podrían dar en una situación real y sobre todo una situación para evaluar al sistema en el límite. Este valor será el de la potencia máxima que utilizan las cargas en cada nodo, de acuerdo a la información en [16]. Sin embargo, en el sistema de 13 nodos existen aquellos que no tienen carga, y para esos nodos se tuvo la consideración de pensar que podría ser un posible parque solar de 500kW.

Como se mencionó anteriormente, se encontraron los nodos débiles del sistema a través del índice PVR, los cuales fueron mostrados en [7], y comprobados aquí como los nodos 634, 675, 611 y 684. Ahora, respecto a la simulación resulta provechoso mostrar que el perfil de carga resultó ser determinante en los resultados arrojados por el software. Inicialmente se quiso observar el comportamiento del voltaje durante el día teniendo las cargas al máximo, esto con el fin de hacer un análisis más que nada teórico sobre lo que sucede en ese límite. Para lograr un análisis más práctico, se mostrarán tres escenarios claves: el caso base sin PV, el caso nodos débiles con PV y el caso todos los nodos con PV. Con la carga al máximo se alcanzó a observar cambios en el voltaje para los dos últimos casos, sin embargo el análisis de mayor interés, y el de cambios más abruptos, es el de la carga variable.

El siguiente paso fue relacionar las cargas con un perfil que venía precargado en el sistema de DSSim-PC. Hay tres perfiles de carga ya asignados a cada una de las cargas, estos son perfiles por minuto durante un día. Uno de ellos se muestra en la Figura 1, no se consideró necesario mostrar los otros dos ya que son muy similares. La importancia de tener en cuenta estos perfiles es que si realmente se quiere ver un comportamiento posible para un sistema de distribución se tiene que ver que las cargas estarán variando constantemente durante el día, y que la variabilidad de cada usuario puede ser tenida en cuenta por ejemplo de este modo.

En la Figura 5, Figura 6 y Figura 7 se puede ver la medición del voltaje en los nodos débiles y dos nodos medidos adicionalmente: el 632 por ser el nodo más cercano al transformador y el 652 por la idea de monitorear uno de los nodos no débiles. Esas tres figuras representan los tres escenarios clave mencionados con anterioridad.

Primero, con la intención de tener un marco de referencia se simuló el sistema sin PVs y con carga variable, el cual se puede ver en la Figura 5. Segundo, la idea de ver a los nodos débiles con generación surge de la necesidad de saber el impacto de estos nodos en un sistema tan estable como el de 13 nodos. Como se puede ver en la Figura 6, el impacto es muy grande, ya que el voltaje después de tener generación durante el día disminuye su valor en p.u. haciendo que quede por debajo del límite de 0.95 p.u. mencionado en el marco teórico. Finalmente, en la Figura 7, se puede ver como el voltaje sube un poco, pero presenta cambios mas abruptos en los momentos del día donde hay cambio en la


presencia o no de luz solar. Esto se da por cambios en el perfil de carga, cuando las cargas están consumiendo poco respecto a su máximo se eleva el voltaje, esto también sucede cuando entran los paneles. Es por eso que al comienzo y al final del día el voltaje se eleva tanto, también se da esto cuando la irradiancia empieza a aumentar y la carga todavía no es máxima.

Figura 5. Carga variable. Caso de estudio sin PV 13 nodos. Voltajes en p.u.

Figura 6. Carga variable. Caso nodos débiles con PV 13 nodos. Voltajes en p.u.


Figura 7. Carga variable. Caso todos los nodos con PV 13 nodos. Voltajes en p.u.

7.1.2 Sistema IEEE 34 nodos modificado

El siguiente sistema analizado es el sistema IEEE de 34 nodos mostrado en la Figura 8. Se prosiguió con este por que el caso base ya está muy cerca de los límites permitidos, lo cual lo hace interesante para un estudio basado en llevar a un sistema más allá de lo que puede soportar. Para la simulación se tuvo en cuenta el hecho de que tiene cargas distribuidas, cargas puntuales y los niveles de voltaje en cada ramal.

Respecto a los nodos que tendrán PVs se escogieron los que están “aguas abajo” del nodo N_812, es decir, el nodo anterior a la entrada a la subestación. Lo anterior con el fin de darle una perspectiva mas realista en la que se pondrá la generación distribuida en la parte de distribución del sistema y algunos parques de PVs con potencias de 50kW. Además, se descartaron los nodos con generadores eólicos porque ya utilizan una fuente de energía renovable. Entonces, se encuentran 27 nodos que tienen PVs para este análisis.


Figura 8. Sistema IEEE de 34 nodos modificado.

Ya que hay cargas distribuidas se necesitó plantear una manera de conectar paneles que se acercaran lo mas posible a la realidad. Primero, en los casos donde dos nodos compartieran cargas se dio 50% de la potencia activa de las cargas a cada nodo. Estas potencias de las cargas están descritas en [17]. Segundo, ya que un nodo puede compartir cargas con dos o mas nodos se pusieron paneles independientes para cada conexión entre nodos. Sin embargo, para ver simulaciones de nodos débiles se encenderán todos los paneles relativos a esos nodos. La distinción de paneles independientes para cargas distribuidas se hizo pensando mas en el análisis estocástico.

También, para retomar lo aplicado en el caso 13 nodos, los nodos sin cargas, como en el caso del nodo 864, se les pone un PV de 50kW, con el fin de simular un parque generador, lo cual es un escenario posible. En el nodo 888 aunque no tenía cargas no se le colocó el parque generador por su cercanía con el nodo más débil del sistema. En los nodos de salida de los transformadores no se colocaron parques. En el nodo 824, ya que había una potencia de 4kW fluyendo por la tercera fase y una de 5kW por la segunda fase, se podía unificar en un PV bifásico con esas potencias en sus respectivas fases.

Para el cálculo de PVR, se realizó el procedimiento indicado en metodología de trabajo, y se encontraron los nodos débiles como los resaltados en rojo en la parte de la salida de la Figura 1. Estos nodos son: 812, 814, 852, 890. Aunque se esperaba encontrar 8 nodos débiles, correspondientes al 30% del número total de nodos, se vió que estos cuatro nodos tienen el índice PVR tan bajo que serían más que suficiente para poner en riesgo el sistema.


En cuanto a la simulación, se hizo el análisis con las cargas variables para los tres escenarios clave: caso base sin PVs, caso nodos débiles con PV, caso todos los nodos con PV. El resultado del primer caso se ve en la Figura 9, ya se puede observar cómo el sistema está por fuera de los dos límites establecidos, primero por el nodo 890 que está en baja tensión y que inclusive a plena carga está con un voltaje bajo, segundo por los dos nodos, 858 y 840 que tienen un voltaje muy por encima de los esperado. Sin embargo, al revisar sus PVR se encontró que están relativamente desviados del 1 que es el PVR ideal. Por esa razón fueron escogidos para ser medidos pero sin catalogarlos como nodos débiles.

Figura 9. Carga variable. Caso de estudio sin PV 34 nodos. Voltajes en p.u.

En la Figura 10 se ve el caso en el que los nodos débiles tienen PV. Se ve como las curvas son menos suaves, los cambios en los voltajes son mas abruptos. También, se ve que los voltajes que estaban por encima del 1.05 p.u. en el caso de no PV ahora se mantienen durante mas tiempo fuera del rango permitido o en el límite. Para terminar, en la Figura 11 se puede decir que no hay tantos nodos fuera de los rangos como en el caso anterior. Sin embargo, tres de los cuatro nodos definidos como débiles están aun mas lejos del rango permitido, lo cual permite afirmar que es el índice PVR quien permite tener un conocimiento más acertado sobre los nodos que necesariamente generarán problemas cuando se integran sistemas fotovoltaicos a un sistema.


Figura 10. Carga variable. Caso nodos débiles con PV 34 nodos. Voltajes en p.u.

Figura 11. Carga variable. Caso todos los nodos con PV 34 nodos. Voltajes en p.u.

7.2 Trabajo computacional

Tal como se mencionó en la metodología, el software utilizado fue DSSim-PC y Matlab. La co-simulación lograda entre ellos permitió hacer un análisis estocástico en el que se generaron muchos escenarios aleatorios y se obtuvieron curvas como las de la Figura 11 para cada escenario. Sin embargo, presentar todas estas curvas no tiene ningún sentido, es por eso que se escogieron las gráficas mostradas en descripción del resultado final, ya


que son los momentos más críticos y los que podría resultar mas beneficioso analizar. Fue importante manipular muy bien DSSim-PC, porque se debía manipular parámetros de elementos eléctricos a través de la asociación de archivos externos. También fue importante entender cómo funcionaba la conexión entre los dos programas, ya que como se manejan tiempos y se controla la simulación en DSSIm-PC a través de Matlab, se necesitó utilizar tiempos de espera para que los dos software empezaran y terminaran determinados procesos al mismo tiempo. Se utilizó DSSim-PC Versión 1.5 y Matlab 2013, no se garantiza que funcione en otras versiones de alguno de los dos programas por cuestiones de librerías y actualizaciones.

8 VALIDACIÓN DEL TRABAJO

8.1 Metodología de prueba

La forma de validar este proyecto es finalmente lograr que la metodología al ser aplicada a diferentes sistemas funcione. Como se pudo ver en el anterior ítem en efecto, al ser la metodogía aplicada a dos sistemas que tienen una relación en número de nodos de casi el doble, funciona. Se encuentran los nodos débiles, se hace el escenario de nodos débiles con PV y se observa el cambio y sobre todo la salida del voltaje de los límites permitidos. Mas al detalle, primero, cuando solo se estaba probando el sistema de 13 nodos, la forma de validarlo fue observar diferentes escenarios, es por esto que se presentan las 3 curvas por sistema, el caso base, el caso crítico y el caso con todos los nodos con PV.

8.2 Validación de los resultados del trabajo

Como se presentó en trabajo realizado, las gráficas que se obtuvieron después de realizar la co-simulación se encuentran las Figura 5, Figura 6, Figura 7, Figura 9, Figura 10 y Figura 11. En ellas se pudo observar la manera en que la integración de paneles solares fotovoltaicos afectan a su respectivo sistema, más aun cuando aparece un escenario en el que los nodos débiles entran a generar potencia con sus PVs. Se pudo ver que ese es de los peores casos, y pone el sistema en riesgo porque sale del límite permitido de voltaje de más de 0.95 p.u. y menos de 1.05 p.u. El análisis con mayor detalle de cada caso se encuentra en trabajo realizado.

8.3 Evaluación del plan de trabajo

Las actividades realizadas comparadas con las descritas en la propuesta inicial de tesis son muy parecidas, el uso de un cronograma junto con las reuniones periódicas ayudó mucho a mantenerse a tiempo con máximo una semana de retraso. Aunque resultó muy útil al comienzo, en las últimas semanas resultó muy complejo mantenerse al día. Hubo retrasos por la manera en que DSSIm-PC entrega los datos, no se esperaba que resultara tan engorrosa su manipulación, al menos nada más allá de tener mucha información. Para terminar, un muy buen comienzo para cualquier proyecto es tener un cronograma realista y un poco detallado.


9 DISCUSIÓN

En este proyecto se buscaba desarrollar una metodología práctica y escalable que al basarse en variables de entrada disponibles para cualquier sistema, pudiera dar información sobre cuál sería el límite del sistema en el cual la integración adicional de PVs pusiera en riesgo la estabilidad del mismo. Así que se utilizó el método de nodos débiles y el análisis estocástico para realizar una co-simulación entre DSSim-PC y Matlab como base para la metodología principal que permite analizar el impacto en determinado sistema. Hubo un buen desempeño de manera general, sin embargo para continuar haciendo que esta metodología sea viable hay que cambiar pocas cosas.

Estas cosas incluyen el hecho de tal vez tener más librerías entre los dos programas para que la manipulación de los datos pueda hacerse de manera más eficaz y se pueda avanzar más rápidamente en análisis con co-simulación de DSSim-PC y Matlab. Esto porque el primer programa le entrega al segundo los datos organizados de una manera muy poco manejable, requería manipular los datos ya entregados, y al ser una gran cantidad de datos, esta situación consume mucha memoria. También, está la posibilidad de que haya maneras más eficientes de programar el análisis estocástico, lo que reduciría tiempos y agilizaría los análisis.

En cuanto al trabajo futuro se plantean dos cuestiones principalmente. La primera es que para mostrar los datos de una manera más cómoda se podría hacer la curva que realizó EPRI en [1], la cual es una curva de voltaje en p.u. y capacidad total de PVs instalados en el sistema. En este proyecto de grado se propone como el siguiente trabajo lograr poner es esa curva una dispersión de puntos que tenga en cuenta por cada escenario del análisis estocástico generado dos puntos: el mayor y el menor valor de voltaje en p.u. En esa gráfica se mostraría para qué potencia instalada de PVs el sistema no entra en riesgo. Esto se intentó realizar pero por la cantidad de información y la manera en que esta es entregada no se alcanzó a realizar.

El otro trabajo futuro que se podría realizar es el análisis del sistema IEEE de 123 nodos, o de cualquier otro sistema de mayor número de nodos que el IEEE de 34 para continuar haciendo la metodología más escalable.

10 CONCLUSIONES

La implementación de una metodología de co-simulación fue implementada y validada en dos sistemas IEEE de distribución. La metodología define de manera existosa la afectación en los sistemas analizados cuando se integran paneles solares. Esta metodología tiene 4 entradas adecuadamente modeladas y que pueden ser obtenidas de cualquier sistema real. Además, seguir explorando posibles nuevas aplicaciones entre Matlab y DSSim-PC, sobre todo esta que podría ser tan beneficiosa para la sociedad, resulta en más avances y un mayor conocimiento que es en definitiva lo que se quiere.


La primera contribución de este trabajo es el aprovechamiento de una metodología de ubicación de nodos débiles junto con un análisis estocástico para darle más peso y relevancia al análisis. La segunda es el uso de co-simulación entre los dos programas ya mencionados anteriormente, con las librerías originales, ya que esto podría llevar a crear tal vez nuevas librerías específicamente orientadas a “hosting capacity”. Por último, haber planteado una metodología que actualmente de información sobre el comportamiento de un sistema frente a PVs y que tenga el potencial de generar una curva de voltaje en p.u. y capacidad total de PVs instalados en el sistema delimitada por los rangos superior e inferior de voltajes en p.u., resulta muy positivo para continuar con análisis de sistemas de mayor tamaño.

11 AGRADECIMIENTOS

Primero, quisiera agradecer a mis padres por darme la posibilidad de pertenecer a la Universidad de los Andes en la carrera que quise desarrollar. Sin su apoyo y constante dedicación este sueño no se hubiera hecho realidad. También a mi hermano por recordarme cada día la importancia de la perseverancia.

Por supuesto, a mi asesor Gustavo Ramos, quien con paciencia aportó a este proyecto de grado todas las sugerencias y mejoras que requería para continuar o retomar el camino que se esperaba de este trabajo. También, a mi coasesor David Celeita, sin su apoyo en las dificultades técnicas y de contenido que tuve no hubiera sido posible haber llevado a buen término este proyecto de grado.

12 REFERENCIAS

[1] J. Smith, «Stochastic Analysis to Determine Feeder Hosting Capacity for Distributed Solar PV,» 2012.

[2] Congreso de Colombia, «upme.gov.co,» 13 Mayo 2014. [En línea]. Available: http://www.upme.gov.co/Normatividad/Nacional/2014/LEY_1715_2014.pdf. [Último acceso: Noviembre 2015].

[3] «National Renewable Energy Laboratory,» Mayo 2015. [En línea]. Available: http://www.nrel.gov/solar/news/. [Último acceso: Noviembre 2015].

[4] Nema, «Nema.org. ANSI C84.1,» [En línea]. Available: https://www.nema.org/Standards/ComplimentaryDocuments/Contents-and-Scope-ANSI-C84-1-2011.pdf. [Último acceso: Enero 2015].

[5] T. Walla, «“Hosting capacity for photovoltaics in swedish distribution grids,» 2012.

[6] R. Varma y M. Salama, «Large-scale photovoltaic solar power integration in transmission and distribution networks,» 2011.

[7] P. Juanuwattanakul y M. Masoum, «Voltage stability enhancement for unbalanced multiphase distribution networks,» 2011.

[8] O. Obadina y G. Berg, «Identifying electrically weak and strong segments,» 1990.

[9] EPRI, «OpenDSS,» 2013. [En línea]. Available:


http://sourceforge.net/projects/electricdss/.

[10] D. Montenegro, «Sourceforge,» 2013. [En línea]. Available: https://sourceforge.net/projects/dssimpc/. [Último acceso: Octubre 2015].

[11] D. Celeita, S. Zambrano y G. Ramos, «Fault location framework for distribution systems with DG using DSSim-PC,» 2014.

[12] D. Fernandez, S. Pedraza, D. Celeita y G. Ramos, «Electrical vehicles impact analysis for distribution systems with thd and load profile study,» 2015.

[13] D. Celeita, M. Hernandez, G. Ramos, N. Penafiel, M. Rangel y J. Bernal, «Implementation of an educational real-time platform for relaying automation on smart grids,» Electric Power Systems Research, 2015.

[14] C. Ponce Corral, «Planificación óptima de la generación distribuida en redes de distribución de energía eléctrica,» 2010.

[15] C. O. Fonseca Cruz, «Integración de sistemas fotovoltaicos en la red de distribución,» Bogotá, 2014.

[16] IEEE Power and Energy Society. Distribution System Analysis Subcommitee, «IEEE 13 Node Test Feeder».

[17] IEEE Power and Energy Society. Distribution System Analysis Subcommitee, «IEEE 34 nodes Test Feeder».

13 APENDICES

13.1 Propuesta inicial del proyecto.

13.1.1 Caracterización del problema (Justificación):

En los últimos años la integración de fuentes de energías renovables ha sido considerada como una meta de los países que desean y pueden colaborar con el medio ambiente. Para lograrlo, se deben realizar estudios y análisis de todo tipo para poder asegurar que tal meta no afecte sistemas previamente instalados, para que así la viabilidad de este tipo de proyectos aumente y se pueda progresar hacia un futuro con energías limpias. Este proyecto de grado se plantea con la intención de realizar un análisis del impacto de la conexión de paneles solares fotovoltaicos teniendo en cuenta la posibilidad de ver el problema desde la perspectiva de diferentes variables aleatorias por definir a través del desarrollo de este trabajo.


13.1.2 Marco teórico: Similar al del documento anterior

13.1.3 Caracterización del proyecto

13.1.3.1 Objetivo general:

Analizar el impacto de la integración de paneles solares fotovoltaicos a un sistema de distribución afectado por diferentes variables aleatorias por definir a través de este trabajo.

13.1.3.2 Objetivos específicos:

Realizar la caracterización del problema que se genera al incluir PV en los sistemas de distribución.

Plantear una metodología de análisis basada en simulaciones computacionales usando DSSIM-PC.

Analizar el impacto en un caso específico de estudio tipo IEEE por definir.

13.1.3.3 Alcance (compromisos):

Se quiere alcanzar un alto nivel de caracterización para entregar un análisis confiable y preciso con un margen de error acorde con un estudio primario.

Se quiere utilizar una metodología de análisis compatible con DSSIM-PC.

Se espera que el análisis tenga la posibilidad de acoplarse, con ciertos cambios, a sistemas de similar magnitud respecto al caso de estudio tipo IEEE.

13.1.4 Contexto del proyecto y tratamientos

Suposiciones: Se supone que se tiene el caso de estudio con datos sobre su

funcionamiento y operación. También, se supone la disponibilidad del software

DSSIM-PC. Se supone tener cuatro meses para la realización del proyecto.

Restricciones: La energía renovable que se usará es solar fotovoltaica. Un análisis de un gran número de nodos no sería viable porque no se cuenta con un gran procesador.

Factores de Riesgo: Pérdidas de algún documento, o de información. Dejar de tener la disponibilidad del software. No tener la información necesaria para realizar el análisis. Que el Hardware disponible no tenga la capacidad suficiente para procesar la información.

13.1.5 Cronograma

13.1.5.1 Identificación y descripción de hitos:

Caracterización del problema (un mes): Si bien ya se tienen varias referencias en las que se han hecho procedimientos similares al que se quiere desarrollar


aquí, se va a consultar a profundidad los métodos, análisis y procedimientos que se siguieron en cada antecedente y que podrían ser aplicables a este proyecto. Al mismo tiempo, se deberá identificar el sistema de nodos en el que se va a trabajar para luego comprender el comportamiento de PV en sistemas de distribución. Luego, con todo lo anterior definido se procederá a definir las variables aleatorias. Así mismo, durante las primeras tres semanas se aprenderá a manipular DSSIM-PC.

Plantear metodología de análisis basada en DSSIM-PC (mes y medio): Inicialmente, se plantean unas dos o tres metodologías posibles de las cuales se escogerá una, por supuesto la que luzca más viable y manejable, para finalmente simular la metodología y pasar a recoger datos.

Analizar impacto en caso de estudio: Aun no se han definido los hitos de este ítem, pero en general se espera seguir con simulaciones y adquisición de datos para proceder a observar patrones y describir lo que le sucede al sistema.

13.1.5.2 Plan de trabajo