revisiÓn crÍtica del uso de las tÉcnicas de control
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REVISIÓN CRÍTICA DEL USO DE LAS TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO APLICADAS EN LA OPERACIÓN DE REDES ELÉCTRICAS DE
DISTRIBUCIÓN
CARLOS ALBERTO JARAMILLO LOZANO
UNIVERSIDAD DEL VALLE FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA. SANTIAGO DE CALI
2020
REVISIÓN CRÍTICA DEL USO DE LAS TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO APLICADAS EN LA OPERACIÓN DE REDES ELÉCTRICAS DE
DISTRIBUCIÓN
CARLOS ALBERTO JARAMILLO LOZANO
Trabajo de grado para optar a título de INGENIERO ELECTRICISTA
DIRECTORES:
ING. EDUARDO GOMEZ LUNA, PhD.
Potencia y Tecnologías Incorporadas S.A. (PTI)
ING. EDUARDO MARLES SAENZ, MSc.
Universidad del Valle
UNIVERSIDAD DEL VALLE FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA. SANTIAGO DE CALI
2020
AGRADECIMIENTOS
A mi familia por ser el pilar fundamental de apoyo para mis estudios, a mis padres Carmen y Alberto que con amor han motivado este esfuerzo siendo pacientes y comprensivos, a mis hermanos Juan y Viviana que han sido una fuente de fortaleza y apoyo durante toda mi carrera universitaria.
A mi novia Brillyth quien ha estado a mi lado en cada etapa de este proceso dándome amor, apoyo y motivación, a mis amigos quienes son como hermanos y siempre estuvieron en los buenos y no tan buenos momentos, a mi compañero de estudios Paul con quien afronte este proceso y ha sido un gran apoyo y amigo.
A mis directores Eduardo Marlés Sáenz y Eduardo Gómez Luna por ser los gestores de este trabajo de grado y dar siempre su acompañamiento, disponibilidad y paciencia para sacar este logro adelante.
A la Universidad del Valle que me brindo todas las herramientas para formarme como un excelente profesional.
RESUMEN
El sistema eléctrico de potencia se encuentra en una transición energética acelerada; la aparición de redes inteligentes (RI´s) y microrredes (MR´s), la inclusión masiva de generación distribuida (GD), la digitalización de la infraestructura, la inclusión de prosumidores en el sistema y los nuevas tecnologías de la información y comunicación, requieren que las redes eléctricas del futuro adquieran nuevas arquitecturas y técnicas de control que le permitan acercarse a la automatización avanzada (ADA) y dar una operación óptima a la estabilidad del sistema de potencia, gestión económica y medioambiental, cumpliendo con los objetivos del ADA: telemando, reconfiguración automática, gestión de activos, localización de fallas y autosaneamiento.
Por lo tanto, este documento presenta un panorama general sobre las técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución, seleccionando referencias relevantes, estableciendo los desafíos y requerimientos técnicos, así como, ventajas, desventajas y retos que presenta la implementación de técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución.
Palabras clave: Control Distribuido en la Operación de Redes Eléctricas de Distribución (CDORED), Redes Inteligentes (RI´s), Microrredes (MR´s), Generación Distribuida (GD), Dispositivos Electrónicos Inteligentes (IED´s), Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), Automatización Avanzada de la Red de Distribución (ADA).
ABSTRACT
The electrical power system is in an accelerated energy transition; the emergence of smart grids (IRs) and microgrids (MRs), the massive inclusion of distributed generation (GD), the digitalization of infrastructure, the inclusion of prosumers in the system and the new information and communication technologies , require that the electrical networks of the future acquire new architectures and control techniques that allow it to approach advanced automation (ADA) and give optimal operation to the stability of the power system, economic and environmental management, meeting the objectives of the ADA : remote control, automatic reconfiguration, asset management, fault location and self-management.
Therefore, this document presents an overview of distributed control techniques in the operation of distribution electricity networks, selecting relevant references, establishing technical challenges and requirements, as well as advantages, disadvantages and challenges of implementing techniques of distributed control in the operation of electrical distribution networks.
Keywords: Distributed Control in the Operation of Distribution Electric Networks (CDORED), Smart Grids (RIs), Microgrids (MRs), Distributed Generation (GD), Intelligent Electronic Devices (IEDs), Technologies of the Information and Communication (ICT), Advanced Automation of the Distribution Network (ADA).
NOMENCLATURA
RI: Red Inteligente
MR: Microrred
GD: Generación Distribuida
AMI: Infraestructura de Medición Avanzada
DER: Recursos Eléctricos Distribuidos
VE: Vehículos Eléctricos
ADA: Automatización Avanzada de la red de Distribución
IED: Dispositivo Electrónico Inteligente
CDORED: Control Distribuido en la Operación de Redes Eléctricas de Distribución
FLISR: Sistema de Localización de Fallas y Autosaneamiento
PCC: Punto de Interconexión Común
TIC: Tecnologías de la Información y Comunicación
MCP: Modelos de Control Predictivo
SMA: Sistemas Multiagentes
TR: Tiempo Real
DC: Corriente Continua
AC: Corriente Alterna
P: Potencia Activa
Q: Potencia Reactiva
CONTENIDO
INTRODUCCIÓN .................................................................................................. 13
OBJETIVOS ......................................................................................................... 15
OBJETIVO GENERAL ......................................................................................... 15
OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................ 15
1. CAPÍTULO 1: CONCEPTOS DE CONTROL DISTRIBUIDO Y SELECCIÓN DE
TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN DE REDES
ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN…………………………………………………… 16
1.2 REDES INTELIGENTES, MICRORREDES Y AUTOMATIZACIÓN
AVANZADA DE LA RED DE DISTRIBUCIÓN (ADA)…………………………....17
1.2.1 Redes inteligentes……………….……………………………………..17
1.2.2 Microrredes ................................................................................... 18
1.2.3 Automatización Avanzada de la red de Distribución (ADA)….…19
1.2.4 Localización de fallas, aislamiento y restauración del sistema
(FLISR) ...................................................................................................... 20
1.3 CONCEPTOS DE CONTROL PARA REDES INTELIGENTES………..…23
1.3.1 Control local……………………….……………………………….…...24
1.3.2 Control centralizado………….………………………………………..24
1.3.3 Control distribuido……………..………………………………………25
1.3.4 Control descentralizado……………..………………………………..25
1.3.5 Control jerárquico de microrredes………………………………….25
1.3.6 Infraestructura de comunicaciones………………………………...26
1.3.7 Dispositivos Electrónicos Inteligentes (IED)………………..……27
1.3.7.1 Relés IED............................................................................ 29
1.3.7.2 Medidor IED ....................................................................... 30
1.3.7.3 Grabador IED ..................................................................... 30
1.3.7.4 Controlador de bahia (IED) ............................................... 30
1.3.7.5 Unidades terminales remotas (RTU) ................................ 30
1.4 SELECCIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA
OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN…………………..31
2. CAPÍTULO 2: DESCRIPCIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO
EN LA OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN………….….32
2.1 TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN CONSENSO Y
DESCOMPOSICIÓN…………………………………………………………………33
2.2 TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN MODELOS DE
CONTROL PREDICTIVO………………...…………………………………………. 40
2.3 TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN SISTEMAS
MULTIAGENTE……………………………………………………………………….43
2.4 TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN COOPERACIÓN
DISTRIBUIDA………………………………………………………………………… 49
2.5 SEGURIDAD CIBERNÉTICA (CIBERSEGURIDAD) Y ESTÁNDARES.. 53
2.6 NORMATIVA Y PROTOCOLOS DE COMUNICACIÓN PARA EL
INTERCAMBIO DE INFORMACIÓN EN CDORED……………………………… 54
2.6.1 IEC 61850………………………………………………………………..56
3. CAPITULO 3: DESAFIOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS DEL CONTROL
DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN DE REDES ELÉCTRICAS DE
DISTRIBUCIÓN…………………………………………………………………………. 58
3.1 DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS
EN CONSENSO Y DESCOMPOSICIÓN………………………………………….. 62
3.2 DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS
EN MODELOS DE CONTROL PREDICTIVO……………………………………. 63
3.3 DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS
EN SISTEMAS MULTIAGENTES…………….…………………………………….63
3.4 DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS
EN COOPERACIÓN DISTRIBUIDA…………………………….………………….64
3.5 GENERALIDADES EN DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS
PARA EL USO DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA
OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN………………… 65
4. CAPÍTULO 4: VENTAJAS, DESVENTAJAS Y RETOS DEL CONTROL
DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE
DISTRIBUCIÓN…………………………………………………………………………. 67
4.1 GENERALIDADES EN VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LAS
TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN DE REDES
ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN………………...……………………………… 69
4.2 RETOS DE LAS TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA
OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN………...………. 71
5. CAPÍTULO 5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES…………...……...72
5.1 CONCLUSIONES……………………………………………………………... 72
5.2 RECOMENDACIONES……………………………………………………….. 74
6. REFERENCIAS……………………………………………………………………. 75
LISTA DE FIGURAS Figura 1. Funcionalidades para el desarrollo de RI. .............................................. 17
Figura 2. Composición general de una microrred. ................................................ 18
Figura 3. Detección de falla del FLISR.................................................................. 20
Figura 3.1. Ubicación de falla del FLISR. .......................................................... 21
Figura 3.2. Aislamiento de falla del FLISR. ....................................................... 21
Figura 3.3. Restauración del servicio del FLISR. .............................................. 22
Figura 4. Arquitecturas de control aplicables a RI. ................................................ 23
Figura 5. Esquema de control jerárquico de MR’s. ............................................... 26
Figura 6. Sistemas de comunicaciones en MR’s. .................................................. 28
Figura 7. Flujo de datos en una MR. ..................................................................... 28
Figura 8. Configuración típica de un Relé IED. ..................................................... 29
Figura 9. Número de citaciones por referencia descrita en la sección 2................ 32
Figura 10. Capa cibernética de la RI planteada en [41]. ....................................... 35
Figura 11. Capa física de la RI planteada en [41]. ................................................ 35
Figura 12. Capa física de la RI hipotética planteada en [38]. ................................ 36
Figura 13. Estructura de control distribuido planteado en [43]. ............................. 38
Figura 14. Arquitectura de control distribuido para MR´s aisladas planteado en
[43]. ...................................................................................................................... 39
Figura 15. Descripción general del control secundario basado en MCP propuesto
en [44]. ................................................................................................................. 40
Figura 16. Diagrama de algoritmo del control secundario basado en MCP
propuesto en [44]. ................................................................................................. 41
Figura 17. Diagrama de bloques del MCP propuesto en [45]. ............................... 42
Figura 18. Algoritmo de adquisición de datos para cada agente del sistema. ....... 44
Figura 19. Algoritmo de asignación de potencia real y reactiva a agentes. ........... 45
Figura 20. Arquitectura de SMA jerárquico basada en un sistema de control híbrido
[50]. ...................................................................................................................... 47
Figura 21. Diagrama de MR propuesta en [51]. .................................................... 48
Figura 22. Arquitectura genérica de operación de un agente en un SMA. ............ 48
Figura 23. Diagrama de bloques del funcionamiento del control de voltaje
distribuido presentado en [53]. .............................................................................. 50
Figura 24. Diagrama del esquema de control cooperativo distribuido basado en
control droop presentado en [54]. ......................................................................... 51
Figura 25. Diagrama esquemático de la MR aislada planteada en [55]................. 52
Figura 26. Diagrama de control secundario distribuido planteado en [55]. ............ 53
Figura 27. Arquitectura para medición inteligente básica ANSI C12.22. ............... 55
Figura 28. Aplicación del protocolo Modbus [36]. .................................................. 55
Figura 29. Estructura de manejo de datos del IEC 61850 [36]. ............................. 57
LISTA DE TABLAS Tabla 1. Diferencias entre la red eléctrica actual y la red inteligente. .................... 22
Tabla 2. Capítulos IEC 61850. .............................................................................. 56
Tabla 3. Resumen de desafíos técnicos y requerimientos de cada una de las
técnicas y referencias de CDORED descritas en la sección 2. ............................. 58
Tabla 4. Ventajas y desventajas de las técnicas de CDORED descritas en la
sección 2. ............................................................................................................. 68
13
INTRODUCCIÓN
Actualmente el sistema eléctrico está basado en grandes centrales de generación de energía alejados de los centros de consumo, estos esquemas de generación tradicional se caracterizan por ser centralizados y tener un flujo de potencia unidireccional, donde estos buscan satisfacer la demanda diaria del sistema; pero esta forma tradicional de generar, transmitir y distribuir energía es poco eficiente ya que se presentan grandes pérdidas en las líneas de transmisión y distribución [1]. La demanda de energía eléctrica cada día es mayor, y para la red eléctrica tradicional tratar de atender a futuro esta demanda será un reto, y sumado a esto se debe tener en cuenta que gran parte de la generación eléctrica mundial actualmente es atendida con centrales de generación térmica, es decir, con combustibles fósiles, donde estos eventualmente en los próximos años se irán agotando, y el precio de estos se disparara, volviendo la generación por medio combustión económicamente inviable, además que estas fuentes de generación son altamente contaminantes y contribuir al cuidado del medio ambiente es una necesidad, así entonces, se hace imperativo un cambio en la red eléctrica actual y para ello hoy en día se ha propuesto como solución la integración de red inteligentes (RI´s) y con ellas las microrredes (MR´s), donde la generación con fuentes de energía no convencionales de carácter estocástica (Solar, Eólica, Etc.) hacen parte de la generación distribuida (GD), la cual va a tener un gran impacto en la red eléctrica de distribución, y esto generará grandes cambios en todo el sistema eléctrico como lo conocemos actualmente. La implementación de RI´s, deben estar encaminadas a lo siguiente [2]:
● Permitir la integración de fuentes de energía renovable con características intermitentes y ayudar a descarbonizar los sistemas de energía.
● Permitir flujos de información fiable en doble sentido.
● Permitir eficiencia energética, la gestión de la demanda efectiva y elección de los clientes.
● Proporcionar la autorrecuperación de los eventos de perturbación de energía.
● Permitir la operación de forma elástica contra los ataques físicos y cibernéticos.
Es por esto, que la transición de las redes eléctricas convencionales a redes inteligentes (RI´s) requiere nuevas herramientas y arquitecturas de control que integren en su funcionamiento las nuevas características de la red inteligente y le permitan acercarse a la automatización avanzada de la red de distribución (ADA) y dar una operación óptima a la estabilidad del sistema de potencia, gestión económica y medioambiental, cumpliendo con los objetivos del ADA: telemando,
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reconfiguración automática, gestión de activos, localización de fallas y autosaneamiento. Por lo anterior, este documento presenta un panorama general sobre las técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución, seleccionando referencias relevantes, estableciendo los desafíos y requerimientos técnicos, así como, ventajas, desventajas y retos que presenta la implementación de técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución. La estructura que se plantea para este documento es: Capitulo 1: en esta etapa se presentan los conceptos de redes inteligentes (RI´s), microrredes (MR´s), automatización avanzada de la red de distribución (ADA), conceptos de control para redes eléctricas, control centralizado, control descentralizado y control distribuido; control jerárquico de microrredes, conceptos de infraestructura de comunicaciones y dispositivos electrónicos inteligentes (IED´s). finalmente se seleccionan 4 técnicas de control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución. Capitulo 2: en esta etapa se describen cada una de las técnicas seleccionadas de control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución, así como se seleccionan y describen 13 referencias relevantes sobre las distintas técnicas de control distribuido que se abordan en este documento. Finalmente se establecen de manera breve los conceptos de ciberseguridad y estándares para el intercambio de información en el control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución. Capitulo 3: en esta etapa con base en las descripciones establecidas en el capitulo 2, se determinan los desafíos técnicos y requerimientos de cada una de las técnicas de control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución y finalmente se establece de manera general que desafíos técnicos y requerimientos tiene la aplicación del control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución. Capitulo 4: en esta etapa con base en las descripciones establecidas en el capitulo 2 y los desafíos técnicos y requerimientos del capitulo 3, se determinaron las ventajas y desventajas de cada una de las técnicas de control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución y finalmente se establece de manera general que ventajas, desventajas y retos tiene la aplicación del control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución.
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OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Realizar revisión crítica del uso de las técnicas de control distribuido aplicadas en la operación de redes eléctricas de distribución.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
● Seleccionar las técnicas utilizadas para el control distribuido en la operación de las redes eléctricas de distribución según casos evidenciados.
● Describir las técnicas seleccionadas para el control distribuido en la
operación de las redes eléctricas de distribución.
● Determinar los desafíos técnicos y los requerimientos para implementación de las técnicas de control distribuido aplicadas en la operación de redes eléctricas de distribución.
● Identificar las ventajas, desventajas y retos que presenta el control distribuido
en las redes eléctricas de distribución.
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1. CAPÍTULO 1: CONCEPTOS DE CONTROL DISTRIBUIDO Y SELECCIÓN
DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN DE REDES
ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN
En este capítulo se presentan los conceptos de redes inteligentes (RI´s), microrredes (MR´s), automatización avanzada de la red de distribución (ADA), conceptos de control para redes eléctricas, control centralizado, control descentralizado y control distribuido; control jerárquico de microrredes, conceptos de infraestructura de comunicaciones y dispositivos electrónicos inteligentes (IED´s). finalmente se seleccionan 4 técnicas de control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución.
El aumento global de la demanda, incluyendo el rápido aumento previsto en la transmisión de energía, dará lugar a nuevas e importantes cargas en las redes de distribución, muchos de los cuales son lamentablemente inadecuados cuando se trata de monitorización y automatización. En ese sentido, los sistemas de control pueden ayudar significativamente a contrarrestar un gran número de estos desafíos, y esto es posible dado a los avances en las tecnologías de detección, que permiten tener nueva información disponible sobre diversos aspectos de la red; adicionalmente, los avances en las tecnologías de las comunicaciones les permiten tener disponibilidad de la información en los lugares pertinentes [2].
La toma de decisiones de manera automatizada es cada vez más factible, lo que facilita de esta manera una variedad de oportunidades para controlar el consumo y permite lograr un mejor aprovechamiento de las fuentes renovables, al igual que aumentar la fiabilidad y el rendimiento de las redes de transmisión y distribución. En cuanto a las tecnologías de almacenamiento de energía, estimuladas por los proyectos experimentales y comerciales a gran escala, se están convirtiendo rápidamente en alternativas viables a las reservas rodantes basadas en combustibles fósiles convencionales. Cada uno de estos factores genera información que debe estar disponible en lugares pertinentes para que se tomen decisiones con respecto al funcionamiento de la red, donde los sistemas de control y automatización desempeñan un papel fundamental en este nuevo escenario [2].
El control distribuido es un concepto que nació en la industria en los años 90 para la automatización de procesos industriales, con el fin de mejorar la eficiencia y confiabilidad de los procesos. Este concepto nos dice que tenemos subconjuntos de control sectorizados en todo un proceso industrial capaces de comunicarse entre sí para así optimizar el proceso, y ante una falla poder actuar de manera que afecte una pequeña porción del proceso y no se detenga la producción. El control distribuido es una herramienta que aplicada a las redes eléctricas de distribución presenta una opción para abordar el reto del control de la red dado por la transición de las redes eléctricas convencionales a redes eléctricas inteligentes (RI´s).
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Es por ello que en la futura implementación de RI´s es importante plantear a continuación los conceptos de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución (CDORED) considerando este como una herramienta que permite la transición del esquema de control de las redes convencionales a redes inteligentes.
1.2 REDES INTELIGENTES, MICRORREDES Y AUTOMATIZACIÓN
AVANZADA DE LA RED DE DISTRIBUCIÓN (ADA)
1.2.1 Redes inteligentes. El concepto de Red Inteligente o Smart Grid se define como un sistema de distribución de electricidad capaz de integrar la generación (generación centralizada a través de grandes plantas generadoras, con la generación distribuida en pequeña escala de energías renovables), usuarios conectados a ella (quienes generan electricidad, quienes consumen y quienes realizan ambas acciones) y demás componentes del sistema eléctrico de forma inteligente (sistemas de control, ordenadores, comunicación, nuevas tecnología y equipos trabajando en conjunto) con el fin de proporcionar un suministro de electricidad seguro, económico y sostenible [3] [4] [5] [6].
Las RI también presentan nuevas funcionalidades (desafíos) específicas, como el surgimiento de la creciente penetración de generación estocástica (Solar, Eólica, Etc.), los múltiples puntos de inserción y control de energía renovables y almacenamiento, la participación activa de los usuarios como prosumidores, la automatización completa de la red y la electrificación del transporte, a continuación, se muestra estos ejes para el desarrollo de RI como se plantean en SMART GRIDS COLOMBIA VISIÓN 2030.
Figura 1. Funcionalidades para el desarrollo de RI.
Fuente: [5]
18
1.2.2 Microrredes. La definición de MR parte del concepto de una RI ya que pertenecen a estas; una MR es un sistema de energía integrado que consiste en cargas interconectadas y generadores distribuidos, el cual, como sistema, puede operar en paralelo con la red o intencionalmente en modo isla. El poder operar dinámicamente en modo isla es una de las claves del desempeño de MR’s [Smart distribution: Coupled microgrids]. Este aislamiento intencional de generación y cargas tiene el potencial de proveer una mayor confiabilidad local que el sistema como un todo [2].
Figura 2. Composición general de una microrred.
Fuente: Propia
Teniendo en cuenta lo anterior, las MR's no solo tienen la ventaja de poder conectarse o desconectarse de la red eléctrica de potencia (macrorred), sino que también permiten la integración de generación distribuida, sistemas de almacenamiento “plug and play” como los vehículos eléctricos (VE), sistemas de localización de fallas y autosaneamiento (FLISR por sus siglas en inglés), control activo de cargas, coordinación del control, la estabilidad, el manejo de potencia bidireccional y mayor confiabilidad, flexibilidad y eficiencia en general; todo esto nos permite integrar las MR’s como eje fundamental del estudio SMART GRIDS COLOMBIA VISIÓN 2030 y más específicamente afín a este trabajo de grado al ADA (automatización avanzada de la red de distribución).
19
1.2.3 Automatización Avanzada de la red de Distribución (ADA). El objetivo del ADA es mejorar la confiabilidad y la calidad de la energía, así como hacer más eficiente el sistema eléctrico en general, por medio de la automatización de los procesos de distribución, ejecutando análisis y toma de datos lo más cercano posible al tiempo real, es decir, la red hará uso de infraestructura de medida y las tecnologías de información y comunicaciones además de optimizar la toma de decisiones y controlar las operaciones de distribución, todo esto en coordinación con los sistemas de generación y transmisión [7] [5].
Las funcionalidades consideradas para esta tecnología son las siguientes:
● Telemando (control remoto): la capacidad de operar de forma remota sobre elementos de corte y maniobra de la red de distribución permitirá reducir de forma significativa los tiempos de reposición de suministro en caso de incidencias en la red, mejorando como resultado la continuidad de suministro.
● Localización de fallas: El desarrollo y optimización de métodos de
localización de fallas contribuye a la mejora de la continuidad del suministro, reduciendo los tiempos de reposición del servicio en caso de falla. Los métodos comprenden desde detectores de paso de falla hasta complejos métodos de localización basados en inyección de ondas de alta frecuencia dependiendo la característica aérea o subterránea de la red.
● Self-Healing (Autosaneamiento): es la función más avanzada de la tecnología ADA. Esta consiste en la automatización total del proceso de detección y localización de fallas y reposición de suministro, lo cual minimiza el tiempo de interrupción de suministro.
● Reconfiguración automática: esta funcionalidad avanzada implica el desarrollo de algoritmos de reconfiguración óptima que hacen uso de la información del estado de la topología de la red, obtenida a partir de los distintos elementos de la tecnología AMI instalados en líneas, subestaciones, sistemas de generación y en los propios CI (Contador Inteligente) instalados en el lado del usuario. La optimización de la configuración de red permite la mejora de la eficiencia energética (balanceando flujos de energía) y el aumento de la vida útil de sus elementos al evitar/disminuir sobrecargas en dichos elementos de la red.
● Gestión de activos: Prácticamente todas las tecnologías y funcionalidades de las RI (Redes Inteligentes) pueden aportar beneficios a la optimización del CAPEX y OPEX. Desde este punto de vista, la gestión de activos no se enmarca en la exclusiva en ninguno de los bloques tecnológicos de las RI
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(Redes Inteligentes). En este informe se ha asociado a la tecnología ADA por ser la más cercana al operador de red. La gestión de activos comprende todas aquellas actividades destinadas a mejorar el mantenimiento, alargar la vida útil y a planificar las inversiones de los elementos clave de la red, con el objeto de optimizar el CAPEX y OPEX de los operadores de red.
Unas de las funciones más importantes del ADA es la localización de fallas y el Self-Healing (autosaneamiento), que son características las cuales utilizarán al máximo las tecnologías disponibles para la automatización, y al ser estas aplicaciones distribuidas, es decir, que su operación no depende un mando central, sino de datos locales, podemos relacionar directamente esta función con el CDORED, este conjunto de funciones se conoce como localización de fallas, aislamiento y restauración del sistema (FLISR por sus siglas en inglés).
1.2.4 Localización de fallas, aislamiento y restauración del sistema (FLISR). La localización de fallas, aislamiento y restauración del sistema (FLISR), es una función del ADA, ubicada en las redes eléctricas de distribución que restaura rápida y automáticamente el servicio a la mayor cantidad posible de usuarios luego de una falla de gran duración en las líneas de distribución. Se tiene previsto que el FLISR puede restaurar el servicio de energía en menos de un minuto después de iniciada la falla, lo que resulta en una mejora significativa en la confiabilidad del servicio [8].
El FLISR tiene un paso a paso a seguir para su correcto funcionamiento, para restaurar el servicio en el menor tiempo posible los cuales son:
I. Detecta que se ha producido una falla, Figura 3. Figura 3. Detección de falla del FLISR.
Fuente: [8]
21
II. Ubica la parte dañada de la línea de distribución entre dos interruptores de línea, Figura 3.1. Figura 3.1. Ubicación de falla del FLISR.
Fuente: [8]
III. Aísla la parte en falla de la línea de distribución abriendo los interruptores de
línea adyacentes a esta, Figura 3.2.
Figura 3.2. Aislamiento de falla del FLISR.
Fuente: [8]
IV. Se energizan las partes no dañadas de la línea de distribución a través del
alimentador principal y una o más fuentes de respaldo, Figura 3.3.
22
Figura 3.3. Restauración del servicio del FLISR.
Fuente: [8]
Teniendo en cuenta todo lo descrito en esta sección 1.2 podemos establecer las diferencias de la red eléctrica actual y la red eléctrica inteligente (RI):
Tabla 1. Diferencias entre la red eléctrica actual y la red inteligente.
CARACTERÍSTICAS RED ELÉCTRICA ACTUAL RED INTELIGENTE (RI)
CONTROL E
INTELIGENCIA
Sistema independiente. Toma de decisiones mediante operación
manual (carencia de inteligencia).
Infraestructura de Medición Avanzada (AMI). Capaz de ofrecer información en
tiempo real mediante sistemas inteligentes, plataformas operativas y software potentes, flexibles e intuitivas
AUTOMATIZACIÓN Escaso nivel de automatización. Carencia de elementos para la
supervisión del sistema
Automatización Avanzada de Distribución (ADA). Maximiza la
integración de los recursos energéticos distribuidos (DER)
CONSUMIDOR
La relación entre el sistema y los consumidores es nula, sin presentar
participación de la generación eléctrica del sistema
Participación dinámica de los usuarios debido a que son capaces no sólo de
consumir potencia sino también de producirla (prosumidor)
FLUJO DE ENERGÍA Caracterizado por la presencia de
flujo unidireccional desde la generación hasta el usuario final
Presenta flujo bidireccional producido por la incorporación de unidades de GD en
la distribución del sistema
AUTOAJUSTE Considera la protección de los
dispositivos ante afectaciones en el sistema
Realiza detección automática de fallas y responde a problemas de distribución.
Busca la prevención. Minimiza el impacto en el consumidor
GENERACIÓN Y
ALMACENAMIENTO
Grandes exigencias en el sistema ante la interconexión de nuevos
generadores de electricidad
Recursos Energéticos Distribuidos (DER). Permite la integración rápida y
eficiente de fuentes no convencionales y los sistemas de almacenamiento a la red
VEHÍCULOS
ELÉCTRICOS Desafíos técnicos para la carga y descarga de baterías de vehículos
Vehículo eléctrico (VE) participan activamente con la red (cargando o
descargando) las baterías por medio del sistema eléctrico. Se convierten en
generadores eléctricos
Fuente: adaptado de [9][10]
23
1.3 CONCEPTOS DE CONTROL PARA REDES INTELIGENTES
El control de las redes eléctricas tradicionales se realiza por medio de sistemas SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) que son sistemas centralizados y se ubican en centros de control, pero ante la integración de RI donde estas tienen una gran proporción de GD con fuentes renovables de energía y conceptualmente tienen una topología distribuida; el manejo de información y la gran cantidad de dispositivos conectados a la red hacen que los controladores centralizados por sí solos no sean capaces de cumplir los requisitos que estas necesitan por limitaciones computacionales y de comunicación [11] [12], Así bien, se requiere un esquema de control de RI de tipo distribuido, local y adaptativo que sea capaz de tomar decisiones de forma autónoma [2] [13] [14] [15].
Así bien, es conveniente estudiar los conceptos que se han propuesto para el control de las RI y por consiguiente de las MR´s, ya que se busca la integración de los sistemas de control distribuidos, se hace una revisión al concepto de control jerárquico para las MR’s donde se busca sacar lo mejor de las diferentes arquitecturas de control, centralizado y distribuido [2] [16].
Figura 4. Arquitecturas de control aplicables a RI.
Fuente: [16]
24
1.3.1 Control local. Los controladores locales (Figura 4(a)) son dispositivos electrónicos inteligentes (IED por sus siglas en inglés) que se encuentran en los puntos de GD o en cargas, estos usan datos únicamente de su punto de acoplamiento a la red, este tipo de controladores tiene una muy rápida respuesta ante la variabilidad de la GD o de las cargas, además de no verse afectados por fallas en la comunicación pero al no tener coordinación o comunicación con los demás IED´s del sistema estos no llevan a cabo el 100% de su capacidad como componentes de control, lo que puede llevar a que en un sistema no se llegue a una solución global óptima [16].
1.3.2 Control centralizado. En el control centralizado (Figura 4(b)) hay un controlador central (CC) que recibe todas las mediciones requeridas de la red, bien sea de los IED o de medidores inteligentes remotos, con estas medidas de la red en controlador central ejecuta las acciones de control necesarias, cabe resaltar que este controlador central es el único componente de la red que puede iniciar acciones de control en esta arquitectura de control [16] [17] [18].
El control centralizado es la forma más común de controlar sistemas. Consiste en medir todas las salidas del sistema en un punto común. El control centralizado está constituido por una computadora, una interfaz de proceso y una estación de operador (interfaz de operación). La principal ventaja es que su arquitectura facilita el flujo de información y se hace posible que los objetivos de optimización global del proceso puedan ser alcanzados [17] [19] [20].
El control centralizado presenta las siguientes desventajas:
● A medida que el sistema crece la cantidad de información que debe ser transmitida aumenta, lo que hace crecer considerablemente los requerimientos de comunicación en el sistema, así como volver el sistema poco confiable y susceptible a fallas en la comunicación.
● La implementación de este tipo de control requiere sistemas computacionales con elevadas capacidades.
● La expansión del sistema no es sencilla ya que cada nueva unidad debe conectarse al controlador central.
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1.3.3 Control distribuido. La búsqueda de un control en tiempo real para las RI ha motivado el desarrollo y aplicaciones de nuevas arquitecturas de control en las redes eléctricas de distribución futuras, entre ellas el control distribuido que busca repartir en sectores locales distintas tareas entre múltiples controladores [16].
En el control distribuido (Figura 4(c)) los controladores distribuidos cooperan de manera conjunta para tomar decisiones o acciones de control colectivas de acuerdo con objetivos establecidos (Estabilidad, Optimización, restauración de fallas, Etc.). Cada controlador puede solo comunicarse con nodos vecinos y por lo tanto no requieren información global del sistema para tomar una acción de control, sin embargo, también puede tener una visión global del sistema con los datos que recoge de los controladores vecinos y buscar soluciones a favor del estado global del sistema. El objetivo de una arquitectura de control distribuido es llegar a una red automatizada, que sea capaz de tener respuesta efectiva frente a problemas que puedan surgir en las interacciones locales además de ser sistemas flexibles y escalables [16] [17] [11].
1.3.4 Control descentralizado. El control descentralizado (Figura 4(d)) es una estado intermedio entre el control centralizado y distribuido, lo que significa que este para tomar decisiones de control toma en cuenta órdenes locales y globales de un sistema, para esta arquitectura de control el sistema o la red se divide en áreas o zonas, donde cada zona está equipada con un controlador central y estos a su vez están coordinados con los demás controladores de cada zona para lograr un objetivo específico en semejanza con el control distribuido [16] [17] [21] [22] [23].
Las arquitecturas de control descentralizadas y distribuidas pueden aportar un control robusto para la integración de RI es por ello por lo que se busca integrar estas arquitecturas en el desarrollo de las RI.
1.3.5 Control jerárquico de microrredes. Para las MR´s se ha propuesto una arquitectura de control que saque provecho de las ventajas de esquemas de control centralizado y distribuido, eso es el control jerárquico de microrredes [2] [24] [25], el cual se basa en tres niveles de control, que se describen a continuación:
● El control terciario: es el que se encarga del control global del sistema, controla el flujo de potencia entre la micro red y la red, ya sea de importación o de exportación, así como, la optimización económica. En este nivel de control se expone llevar el control por medio de sistemas de gestión de la energía (EMS) [13] [26] [27].
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● El control secundario: es el que se encarga de la calidad de la energía, restablece la frecuencia y el voltaje a los valores nominales. También puede incluir la sincronización con la red para conectarse y desconectarse de esta por medio del punto de interconexión común (PCC) [13] [28].
● El control primario: es el encargado del control local, cuando hay GD con energías renovables que tengan inversores este se encarga de simular comportamientos físicos de las máquinas síncronas en los inversores de modo de mantener el sistema estable (control de estatismo) [13], además de monitorear y controlar la red de distribución adyacente a la fuente de GD donde esté ubicado [29] [30].
Figura 5. Esquema de control jerárquico de MR’s.
Fuente: Propia
1.3.6 Infraestructura de comunicaciones. La infraestructura de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (TIC) es de gran importancia y se considera uno de los pilares fundamentales en la operación de una RI. Sirve de enlace para transmitir la información y los datos de los distintos elementos presentes como fuentes de generación, sistemas de distribución, etc. A los bloques de gestión que aseguran la estabilidad para el buen funcionamiento de la RI. La infraestructura está muy ligada al tipo de algoritmos de control implementados, teniendo también aproximaciones o configuraciones típicas con arquitecturas centralizadas o distribuidas [31].
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Dependiendo del rango de aplicación, [32] presenta una clasificación de estructuras de redes de comunicaciones clasificadas en: redes de área doméstica HAN (Home Area Network), redes de área vecina NAN (Neighborhood Area Network) y redes de área extensa WAN (Wide Area Network) [31].
● HAN: Son redes bidireccionales de comunicación enfocadas en distancias cortas y al uso de aplicaciones y dispositivos al interior del hogar. Hacen uso de los medidores inteligentes que recolectan información en tiempo real para realizar un adecuado manejo de la energía utilizando variables de potencia, corriente, frecuencia y voltaje. Debido a sus características informativas no exigen velocidades de transmisión extremas lo que posibilita bajos costos y conexiones flexibles [33] [32].
● NAN: Tiene enlaces bidireccionales entre las estaciones de control y las de usuarios. Esta red está soportada sobre la infraestructura avanzadas de medición, él ADA y la integración de las fuentes renovables. Para el intercambio de información al exterior de una HAN es necesario implementar una interfaz de servicio de energía (ESI-Energy Service Interface) que en la FAN provee conexión externa con el resto de la red para el acceso a la información de la medición y las funciones de la respuesta de la demanda [34].
● WAN: Cualquier red más allá de una NAN o del último punto de agregación de información de medición pertenece a una WAN. Estos esquemas son de anchos de banda superiores a los de la NAN con comunicación bidireccional para largas distancias que tienen aplicaciones de monitoreo efectivo y aplicaciones de sensado. Es una red crítica para respuestas en tiempo real y cambios de modo seguro, especialmente cuando la microrred opera en modo interconectado a la red a través del punto de acoplamiento común (PCC-Point of common coupling) [35].
1.3.7 Dispositivos Electrónicos Inteligentes (IED). Los dispositivos electrónicos inteligentes IED´s comprenden un amplio rango de dispositivos que permiten una o varias funciones de protección, medida, grabación de fallas y control. Un IED consiste en una unidad de procesado de señal, un microprocesador con entradas y salidas y un interfaz de comunicaciones EIA 232/EIA 483, Ethernet, Modbus o DNP3 [36].
Los IED’s son los encargados de recibir información desde los sensores para emitir acciones de control sobre los dispositivos de almacenamiento, fuentes de energía distribuida, cargas etc [33]. La figura 10, ilustra de manera general un sistema de comunicación para una MR con los sistemas más relevantes como las fuentes de
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energía distribuida, elementos almacenadores, sistemas de monitoreo y registro. Todos enlazados por la red de interconexión [31].
Figura 6. Sistemas de comunicaciones en MR’s.
Fuente: [33]
Los IED’s se encargan de recibir los valores de las distintas variables de las fuentes de energía distribuida (Distributed Energy Resource-DER) transmitiéndolos al sistema de control de la MR, el cual basado en su arquitectura y en las referencias impuestas desde un sistema supervisor decide las acciones pertinentes convirtiéndolas en señales de control que retornan a los IED’s y se comunican a la respectiva fuente distribuida o carga [31], podemos observar en la siguiente ilustración (Figura 7) el flujo de información necesario en una RI.
Figura 7. Flujo de datos en una MR.
Fuente: [33]
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En la red eléctrica de potencia existen distintos dispositivos que pueden ser dotados con capacidades de IED, y se pueden distribuir en todo en área que ocupe la RI, los dispositivos que se tienen son:
1.3.7.1 Relés IED. Los Relés IED combinan sus funciones propias de protección con otras de medida, grabación y monitorización de la línea de transmisión, como muestra la Figura 8. Algunas funciones de protección son:
● Sobrecorriente instantánea trifásica: Tipo 50. ● Sobrecorriente temporizado trifásica: Tipo 51. ● Sobrecorriente temporizado o instantánea trifásica controlado por tensión o
de tensión moderada: Tipos 50V y 51V. ● Sobrecorriente temporizado o instantánea por falta de tierra: Tipos 50N y
51N. Las medidas tomadas localmente primero son evaluadas y después puestas a disposición de todos los procesadores en el IED de protección. Un usuario puede leer estas medidas digitalizadas mediante una pequeña pantalla del equipo, y además un teclado está disponible para introducir comandos o configuraciones. Varios algoritmos para diferentes funciones de protección son almacenados en una memoria ROM. Este tipo de IED´s tienen un contacto tipo relé que está cableado en serie con la bobina de disparo del interruptor y la orden de disparo completa el circuito, abriendo así el interruptor. Figura 8. Configuración típica de un Relé IED.
Fuente: [36]
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1.3.7.2 Medidor IED. Proveen un amplio rango de funciones y características para la medición de los parámetros de una línea trifásica o monofásica. Típicamente miden tensión, corriente, potencia, factor de potencia, energía consumida en un periodo, demanda máxima, valores máximos y mínimos, distorsión armónica total y componentes armónicos.
1.3.7.3 Grabador IED. Aunque muchos de los IED’s de protección y medida mencionados anteriormente disponen de capacidad de almacenamiento de datos, estos equipos son utilizados de forma adicional para monitorizar y grabar los cambios en la subestación y en los alimentadores de salida. Una grabación continua de eventos con una resolución mayor de 1 ms está disponible en algunos IED’s. Estas grabaciones pueden ser consultadas por expertos para hacer comprobaciones sobre eventos pasados, lo cual es de gran interés en situaciones de falla, las grabaciones nos permiten identificar el comportamiento del equipamiento primario y secundario de la red antes y durante la interrupción.
1.3.7.4 Controlador de bahía (IED). Este equipamiento es empleado para controlar y monitorizar los componentes del sistema de potencia, facilitando acciones de control remoto, ya sea desde el centro de control o de un punto de control en la propia subestación. Las funcionalidades de este dispositivo pueden variar, pero típicamente incluyen:
● Control de interruptores. ● Comprobación del bloqueo de equipos. ● Control de cambio del transformador. ● Control de secuencias automáticas programables.
1.3.7.5 Unidades terminales remotas (RTU). Los RTU son una denominación genérica de dispositivos de adquisición de datos (medidas y estados) utilizados en un sistema SCADA. Estos datos tomados por RTU´S situadas en diferentes partes de la red de distribución, denominadas RTU de campo, envían sus medidas a la RTU de la estación, situada en el interior de la subestación.
Los RTU´s de campo actúan como interfaz entre los sensores y la RTU de la estación, sus funciones principales son: monitorizar señales digitales y analógicas de los sensores (medidas) y de las señales de los actuadores (estados) y convertir las señales analógicas de los sensores y actuadores en formato digital. La RTU de la estación obtiene los datos mediante sondeo en intervalos predefinidos, sin embargo, cuando un estado cambia es comunicado inmediatamente sin esperar al intervalo.
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La última generación de RTU´s son capaces de ejecutar funciones de control además de procesado y comunicación. Los programas embebidos permiten incluir nuevas funcionalidades como modificar los parámetros de seguimiento, los tiempos de toma de muestras, ejecutar órdenes condicionadas, enviar acciones de control a los circuitos finales y configurar y comunicar diferentes tipos de alarmas.
Un concepto clave en las comunicaciones es la interoperabilidad que es un término que expresa la habilidad para el intercambio de información entre dos sistemas y el uso de esa información libre de restricciones o limitaciones. En el marco de las RI y MR’s, la necesidad de interconexión entre fuentes de generación, redes de distribución de energía y los consumidores exige a múltiples tecnologías y estándares convivir e integrar sin problemas todos los componentes del sistema (equipos de medida, monitoreo) existentes o futuros independiente del tipo de fabricante [32].
1.4 SELECCIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA
OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN
Para la selección de las diferentes técnicas de control distribuido nos basamos en diferentes referencias bibliográficas donde se pudo destacar 5 principales técnicas de control distribuido aplicadas a las redes eléctricas de distribución que se están estudiando actualmente, ellas son:
● Técnicas de control distribuido basados en consenso. ● Técnicas de control distribuido basados en descomposición. ● Técnicas de control distribuido basados en modelos de control predictivo. ● Técnicas de control distribuido basados en sistemas multiagente. ● Técnicas de control distribuido basados en cooperación distribuida.
Debido a que en el desarrollo de estas técnicas de control distribuido aplicadas a las redes eléctricas de distribución se usan las técnicas de consenso y descomposición de manera complementaria, podemos agrupar estas dos técnicas en un solo tipo de aplicación.
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2. CAPÍTULO 2: DESCRIPCIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO
EN LA OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN
En este capítulo se describen cada una de las técnicas seleccionadas de control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución, así como se seleccionan y describen 13 referencias relevantes sobre las distintas técnicas de control distribuido que se abordan en este documento. Se establecen de manera breve los conceptos de ciberseguridad y estándares para el intercambio de información en el control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución.
Describiremos a continuación las técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución de acuerdo con su enfoque de funcionamiento, las referencias a continuación descritas se seleccionaron teniendo en cuenta que son las más mencionadas en las diferentes bibliografías consultadas para este trabajo de grado respecto a control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución ver Figura 9 (Número de citaciones por referencia).
Figura 9. Número de citaciones por referencia descrita en la sección 2.
Fuente: Propia
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Como se mencionó en el capítulo anterior las técnicas de control que abordaremos se pueden categorizar en:
● Técnicas de control distribuido basados en consenso y descomposición. ● Técnicas de control distribuido basados en modelos de control predictivo. ● Técnicas de control distribuido basados en sistemas multiagente. ● Técnicas de control distribuido basados en cooperación distribuida.
2.1 TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN CONSENSO Y
DESCOMPOSICIÓN
El consenso es un enfoque de algoritmos para resolver problemas de optimización distribuidos y ofrece una formulación flexible que promete capacidad de ampliación y escalabilidad; el objetivo del consenso es lograr que los IED´s del sistema converjan a un estado común [16] [37]. Una aplicación importante de algoritmos distribuidos basados en el consenso es la optimización de sistemas a gran escala con un número muy alto de variables de control. En este marco, los algoritmos basados en el consenso proporcionan una plataforma en la que se evita la necesidad de un optimizador centralizado y el esfuerzo computacional se distribuye de manera uniforme entre varias entidades [38]. Los algoritmos basados en consenso se complementan con técnicas de descomposición que buscan descomponer problemas de optimización en una serie de subproblemas que se resuelven de forma iterativa hasta llegar a la convergencia. Muchos de estos métodos descomponen el problema de optimización en áreas, si bien proponen diferentes maneras de definir esas áreas como análisis de sensibilidad o capacidad de control de los nodos del sistema, en las RI´s se pueden definir basados en que haya disponibilidad de información, es decir, áreas donde existan IED´s comunicados entre sí [39].
Se han propuesto gran cantidad de estrategias distribuidas basadas en el consenso para abordar el problema de la optimización en tiempo real en las redes inteligentes teniendo en cuenta la disponibilidad de potencia reactiva de la GD [38] y se han aplicado algoritmos de consenso simple.
● En [40] se busca hacer frente al problema de control de voltaje en redes de
distribución ante la entrada de GD; aquí plantean que el problema de regulación de voltaje se puede ver como un problema de optimización cuyo objetivo es minimizar las pérdidas de la red, para esto proponen usar un método de programación semidefinida equivalente con arquitectura distribuida.
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Se considera una red de n nodos para el planteamiento del problema, esta red se considera radial, el objetivo es darle solución al problema de control de voltaje a las redes de distribución con gran penetración de GD, más específicamente cuando ocurre una variación de voltaje debido a los cambios rápidos de potencia activa generada o consumida. Este problema de optimización debe resolverse no más lento que la escala de tiempo en la que las inyecciones de potencia cambian significativamente y para eso se propone un algoritmo distribuido, esto quiere decir, que haya comunicación entre los IED´s vecinos. De esta manera se propuso un algoritmo en dos etapas, una de optimización local y la otra de consenso. En la etapa de optimización local, cada nodo resuelve su propia versión local del problema. En la etapa de consenso, los nodos vecinos intercambian los multiplicadores de Lagrange obtenidos de las soluciones a sus óptimos locales correspondientes, con el objetivo de igualar las diferencias de ángulo a través de una línea desde ambos extremos. Se verificó el funcionamiento de la metodología propuesta en dos redes, una de ellas la IEEE 34 y la otra IEEE 123.
● En [41] se consideró el problema de los microgeneradores dispersos en la
red de distribución de energía para proporcionar una compensación de potencia reactiva distribuida para la minimización de las pérdidas de potencia y la regulación de voltaje. En la estrategia propuesta, los microgeneradores poseen agentes inteligentes (IED´s) que pueden medir su voltaje de fasorial, compartir estos datos con los otros agentes en una capa cibernética y ajustar la cantidad de potencia reactiva inyectada en la red, por medio del consenso de acuerdo con una ley de control de retroalimentación que se basa en la dualidad. Métodos basados en el problema del flujo de potencia reactiva óptimo. La convergencia a la configuración de pérdidas mínimas y voltajes factibles se demuestra analíticamente tanto para una versión síncrona como para una versión asíncrona del algoritmo, donde los agentes actualizan su estado independientemente uno del otro. El algoritmo se verificó en la red IEEE 37.
Se planteó una RI de distribución como un sistema ciberfisico, donde, la capa física consiste en la infraestructura de distribución de energía, que incluye líneas eléctricas, cargas, microgeneradores y el punto de conexión a la red de transmisión; la capa cibernética consiste en agentes inteligentes (IED´s), dispersos en la red, y provistos de capacidades de actuación, detección, comunicación y computación.
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Figura 10. Capa cibernética de la RI planteada en [41].
Fuente: [41] Figura 11. Capa física de la RI planteada en [41].
Fuente: [41]
Se plantea un algoritmo con retroalimentación distribuida para resolver el problema de optimización, y se le aplica una herramienta de descomposición dual para derivar pasos de actualización para un algoritmo de ascenso dual que los agentes pueden implementar distributivamente y que se pueden usar como un control de retroalimentación de la ley de actualización.
La estrategia de control resultante es, por lo tanto, una estrategia de retroalimentación que necesariamente requiere la interacción en tiempo real del controlador (la capa cibernética) con la planta (la capa física). Esta estrecha interacción entre la capa cibernética y la capa física es la característica fundamental del enfoque propuesto, y permite que el sistema avance hacia la configuración óptima, que en principio depende de las demandas de potencia reactiva de las cargas, sin recopilar esta información
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de ellas. En cierto sentido, el algoritmo está infiriendo esta información oculta de la medición realizada en el sistema durante su ejecución.
● En [38] Se propone una técnica de inteligencia computacional distribuida por
dimensión basada en el consenso para el control óptimo en tiempo real en las RI´s en las que están presentes un gran número de GD y cargas controlables. El enfoque propuesto considera a cada GD o carga controlable como una entidad privada separada, lo que es más relevante desde la perspectiva de la optimización de la RI. En el marco de consenso propuesto, cada GD o carga controlable está asociado con un agente (IED), y cada agente tiene permitido comunicarse solo con sus agentes vecinos. La efectividad del enfoque propuesto en términos de convergencia, adaptabilidad y optimalidad con respecto a un algoritmo centralizado y un algoritmo de referencia se muestra a través de simulaciones en redes de prueba de IEEE 30 nodos y IEEE 119 nodos. Se planteó una RI hipotética con varias unidades de GD y cargas, en el que las líneas eléctricas están superpuestas con la infraestructura de comunicación, y cada nodo está siendo monitoreado y controlado por un agente (IED).
Figura 12. Capa física de la RI hipotética planteada en [38].
Fuente: [38].
Por lo tanto, las variables de control en [38] son la potencia activa y reactiva que pueden ser entregadas o consumidas por los distintos GD´s o cargas. Se tiene en cuenta que cada agente (IED) es solo capaz de comunicarse con
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sus pares vecinos. Las restricciones que se toman son: restricciones de voltaje y de potencia reactiva.
El algoritmo de inteligencia computacional distribuido basado en el consenso propuesto para el control óptimo en tiempo real de las RI se presenta en el contexto de un problema genérico de optimización global a gran escala. Primero, se discute el algoritmo de consenso, que es usado por los agentes para estimar los estados del sistema. En segundo lugar, se analiza un marco para un problema generalizado de optimización a gran escala.
● En [42] se propone una nueva estrategia de distribución de energía distribuida y escalable para administrar de manera efectiva los GD a nivel de distribución, aprovechando las crecientes operaciones de la red eléctrica de capacidad cibernética. Se demuestra cómo la separabilidad inherente del problema de despacho de energía permite el uso de la descomposición dual que permite a cada GD participante calcular localmente su estrategia de despacho basada en datos de difusión simples por parte de la empresa de servicios públicos. Los resultados y las comparaciones indican que las GD pueden converger rápidamente a un vector de despacho económico óptimo con un esfuerzo computacional y una sobrecarga de comunicación significativamente menor.
Se hace la descomposición del problema de despacho para proponer un algoritmo novedoso que cumple con las siguientes características, distribuido, los esfuerzos computacionales se descargan a los agentes locales de los GD que procesan su propio envío a través de comunicaciones livianas de la empresa de servicios públicos; tiempo real, los GD utilizan las condiciones actuales de generación local para el envío en lugar de los modelos de pronóstico; escalable, la adición o eliminación de GD tiene poco impacto en las propiedades de complejidad y convergencia del algoritmo; eficiente, solo se requiere comunicación de transmisión de utilidad unidireccional; las señales transmitidas por su utilidad permiten una rápida convergencia de despacho.
Como las funciones de costo son separables se puede descomponer como objetivo de cada uno de los subproblemas resueltos por un subagente de la GD para valores fijos.
Finalmente, en [42] se propone una estrategia de despacho distribuido escalable que converge rápidamente al vector de despacho óptimo en tiempo real, a la vez que conlleva una baja sobrecarga de comunicación e información, lo que lo hace una buena estrategia para los sistemas futuros que comprenden un gran número de GD.
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● En [43] hacen un enfoque en el control secundario distribuido mediante el cual la frecuencia, el voltaje y la potencia se pueden regular utilizando solo controladores de unidades locales en las MR´s. Este artículo presenta un nuevo algoritmo de comunicación robusto basado en tecnología inalámbrica para el control secundario distribuido de MR´s. El algoritmo combina estrechamente la funcionalidad de comunicación y control, de modo que los errores de transmisión se absorben a través de una operación de promedio realizada en cada controlador local, lo que resulta en una muy alta confiabilidad. Además, las transmisiones de cada GD son transmisiones periódicas y preprogramadas, y de esta manera, se evita la contención por el medio inalámbrico compartido.
En este artículo se presenta un esquema de control simple en red para el control secundario distribuido de MR´s. El esquema propuesto es de tiempo discreto y opera secuencialmente. En cada secuencia, un GD no transmisor intenta recibir el paquete de difusión, actualiza su registro local en los promedios de los parámetros y deriva la señal de control local en consecuencia, en el enfoque propuesto, la señal de control se actualiza localmente después de cada intercambio de datos, forzando a la MR hacia el punto de operación deseado. Además, el esquema propuesto está diseñado no solo para la regulación de la frecuencia y el voltaje, sino también para compartir carga entre las unidades, manteniendo la característica de compartir carga del controlador de caída primario. Figura 13. Estructura de control distribuido planteado en [43].
Fuente: [43]
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La solución propuesta en este documento también se incluye en la categoría de los algoritmos de promedio distribuido. Sin embargo, su enfoque es que combina estrechamente las capas de comunicación y control en el nivel secundario, en lugar de considerarlas por separado. Después de cada iteración, se actualizan tanto las estimaciones locales de los promedios globales de interés como las señales de control local correspondientes. Es decir, la capa de control no detiene su funcionamiento y espera a que la capa de comunicación proporcione estimaciones locales lo suficientemente cercanas entre sí, pero funciona en paralelo, en función de sus valores actuales. A medida que estas estimaciones comienzan a converger, la capa de control impulsa aún más el funcionamiento de cada GD en la "dirección" del promedio global, aumentando la tasa de convergencia del algoritmo. Figura 14. Arquitectura de control distribuido para MR´s aisladas planteado en [43].
Fuente: [43]
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2.2 TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN MODELOS DE
CONTROL PREDICTIVO
Los modelos de control predictivo (MCP) son un estándar en la industria para el control de grandes plantas de procesos, y ofrece unas muy buenas características como: el manejo de control multivariable, facilidad de coordinación y consideración explícita de restricciones [39].
El MCP es una estrategia de control de tiempo discreto en la cual la secuencia de control del sistema se determina minimizando una función de costo asociada con el rendimiento de un sistema. La función de costo es una combinación de términos correspondientes a minimizar la desviación de los estados del sistema y aquellos que reflejan la desviación de los puntos de ajuste [39].
● En [44] se propone un enfoque de consenso de seguimiento basado en el modelo de control predictivo (MCP) para regulación de voltaje. Al incorporar un mecanismo predictivo de manera totalmente distribuida, cada GD se comporta de acuerdo con sus propios movimientos previstos y los de sus vecinos utilizando la información en tiempo real. Por lo tanto, el control de voltaje secundario se convierte en un procedimiento de sincronización de MCP distribuido a través de la optimización continua y la retroalimentación no lineal, junto con una aceleración de convergencia de estados. Además, se presenta una condición de estabilidad suficiente y un estudio de parámetros para el controlador. Luego, se introduce un control de frecuencia integral proporcional distribuido combinado con un observador de tiempo finito para estimar la información de referencia global mientras se mantiene un intercambio de potencia preciso. Figura 15. Descripción general del control secundario basado en MCP propuesto en [44].
Fuente: [44]
41
En el enfoque propuesto se distribuye completamente cada DG tal que sólo intercambia información con sus vecinos inmediatos, eliminando el requisito de un controlador centralizado de supervisión. El modelo de control predictivo distribuido se propone primero en la restauración de voltaje secundario de MR aisladas y se proporciona la condición de estabilidad teórica relevante junto con un análisis de parámetros. La información predictiva contenida en la entrada de control secundario guía a los GD para rastrear la referencia de una manera acelerada. Además, la optimización progresiva que se basa en la última decisión de control y se repite en el siguiente intervalo de tiempo, puede abordar oportunamente las incertidumbres como las topologías de comunicación que varían en el tiempo, las perturbaciones de parámetros y las perturbaciones de carga. Figura 16. Diagrama de algoritmo del control secundario basado en MCP propuesto en [44].
Fuente: [44]
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● En [45] se propone un modelo de control predictivo (MCP) basado en el voltaje dinámico y el esquema de control de VAR, que incluye la dinámica de la microrred en la formulación de control V/VAR. El controlador basado en MCP utiliza un modelo de predicción de voltaje simplificado para predecir el comportamiento de voltaje del sistema para un horizonte de tiempo futuro. La ventaja de este método es que puede evitar condiciones de voltaje inestables en microrredes al predecir la inestabilidad con anticipación. Este método también puede evitar caídas o aumentos de voltaje en cualquiera de las fases del sistema, ya que el modelo puede predecir el voltaje de cada fase por separado. Además, el método presentado se puede implementar en línea para que pueda utilizar eficientemente las capacidades reactivas de los generadores distribuidos que varían en el tiempo para compensar las necesidades de potencia reactiva del sistema.
El método de control de potencia reactiva dinámica en línea considera la dinámica del sistema para controlar la potencia reactiva en microrredes no balanceadas. Primero, el modelo del sistema está simplificado para el control de voltaje y luego se linealiza y discretiza. Este modelo discreto simplificado, que sólo predice el comportamiento del voltaje del sistema en el futuro, se usa como modelo del sistema en el control predictivo del modelo (MCP). El enfoque de control de MCP utilizado en este documento utiliza una transformación llamada dinámica lógica mixta, que transforma las ecuaciones dinámicas y estáticas linealizadas en igualdad y desigualdades para poder resolver el problema en tiempo real. Una vez resuelto el problema de optimización las señales de control se envían a compensadores reactivos y GD para coordinar dinámicamente la generación de energía reactiva y el consumo. Figura 17. Diagrama de bloques del MCP propuesto en [45].
Fuente: [45]
43
2.3 TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN SISTEMAS
MULTIAGENTE
Los agentes son un componente de software asociado a un IED que tiene autonomía, además de tener la capacidad de compartir información con otros agentes y usarla para alcanzar objetivos comunes [14]. Las principales características de un sistema multiagente son:
● Escalabilidad: Cada agente existente no conoce que hay más allá de su entorno más próximo y es capaz de adaptarse a ello de forma dinámica. El agente es capaz de detectar cambios en el entorno y adaptarse a ellos instantáneamente sin necesidad de reiniciarlo o reconfigurarlo [14].
● Autonomía: Cada agente recibe estímulos de su entorno y responde a ellos
mediante acciones para la consecución de sus objetivos, y para esto el agente se pone en contacto con los demás agentes de su entorno [14].
● Distribuido: Cada agente recopila datos locales (estímulos) y los procesa el
mismo, decidiendo qué acción realizar en función de estos datos [14].
Los sistemas multiagente (SMA) son adecuados para grandes sistemas complejos, como los sistemas de energía eléctrica, en los que interactúan una gran cantidad de agentes de diferentes tipos y la mayoría de la información requerida está disponible localmente, así que, los SMA son ideales para el control de RI´s [39] [46] [47] [48].
● En [49] se propone una arquitectura descentralizada con un sistema multiagente (SMA) para una microrred con interfaces electrónicas de potencia, en el que todos los agentes son iguales y autónomos y sólo se comunican con sus vecinos para colaborar y lograr el equilibrio de potencia dentro del sistema, así se mantiene el voltaje en cualquier punto del sistema dentro de los límites requeridos y el sistema estable.
La arquitectura de control se basa en un sistema de múltiples agentes (SMA) en el que todos los agentes son jerárquicamente iguales y no hay un agente central. El SMA utiliza algoritmos de comunicación de tres pasos de vecino a vecino para determinar los desbalances de potencia real y reactiva y resolver el envío de potencia real y reactiva entre los agentes dentro de la MR.
Para una arquitectura descentralizada, todos los agentes son iguales. Por lo tanto, el algoritmo para que obtengan desbalances de energía dentro del sistema también debe ser idéntico en cada agente. El algoritmo para que
44
cada agente se coordine para obtener desajustes de potencia incluye tres pasos:
I. Procesamiento: Agregue la potencia del nodo actual a la falta de
coincidencia de potencia y marque el nodo actual como "procesado".
II. Próximo: Transmita el valor de desajuste de potencia al vecino que está marcado como "sin procesar".
III. Regreso: Si el nodo actual no tiene vecinos o todos los vecinos están
marcados como "procesados", devuelva el valor de desajuste de energía al último nodo, primero marque todos los agentes en el sistema como "sin procesar" y seleccione un agente como agente de inicio al azar.
Figura 18. Algoritmo de adquisición de datos para cada agente del sistema (agente (A), potencia activa (P) y potencia reactiva (Q)).
Fuente: [49]
Después de obtener la falta de coincidencia de potencia total, para estabilizar la microrred, se requiere una operación en línea en tiempo real para mantener el equilibrio de potencia instantáneo. En otras palabras, después de considerar las pérdidas de energía en la MR, la confiabilidad del sistema necesita un desbalance total de energía que se aproxima a cero. Para cumplir
45
con este requisito, los agentes no pueden generar o consumir energía a su capacidad nominal. En cambio, necesitan colaborar para obtener nuevas asignaciones de potencia activa (P) y potencia reactiva (Q). Por lo tanto, surge otro problema: cómo controlar en línea el sistema multiagente para hacer que los desbalances de potencia total dentro del enfoque de MR sean cero mediante la asignación de nuevas asignaciones de P y Q a cada agente; para ello se propone el siguiente algoritmo. Figura 19. Algoritmo de asignación de potencia real y reactiva a agentes.
Fuente: [49]
46
● En [50] se estudia el problema del control inteligente de una MR autónoma para mantener los voltajes seguros y maximizar los beneficios económicos y ambientales. Se propone un esquema de control denominado control híbrido jerárquico basado en SMA frente a los requisitos de control jerárquico y los comportamientos dinámicos híbridos de la MR. El esquema de control se compone de un agente de gestión de energía de nivel superior, varios agentes de control coordinado de nivel medio y muchos agentes de control de unidad de nivel inferior.
Primero proponen el diseño de un esquema de control híbrido jerárquico basado en SMA, que contiene un agente de nivel superior de forma centralizada, varios agentes de nivel medio de forma coordinada y muchos agentes de unidad de nivel inferior de forma descentralizada. Y los objetivos del control inteligente se logran mediante el diseño de estrategias de control en el sistema jerárquico de múltiples agentes, que contiene estrategias de control de unidades continuas, estrategias de control coordinado discreto, estrategias de gestión de optimización de energía y sus interacciones basadas en las comunicaciones. Junto con esto, se estudia el agente de gestión de energía de nivel superior. El agente es el principal responsable de la gestión energética de todo el sistema para maximizar los beneficios económicos y ambientales.
Posteriormente se propone un diseño de un control de nivel medio, donde, los agentes de control coordinado están diseñados por regiones. Es decir, hay un agente de nivel medio en cada región que es responsable del cambio de modo operativo de esta región para mantener voltajes seguros. Se centran principalmente en las estrategias de conmutación para el modo operativo, incluidas las estrategias coordinadas entre los agentes de la unidad y los comandos de control coordinado lógico entre los agentes de nivel medio y de nivel inferior.
Finalmente presentan las estrategias de control para los agentes de control de unidad de nivel inferior. Los agentes de cada unidad son los principales responsables de cumplir con los comandos de los agentes de nivel superior y de regular el rendimiento dinámico de la unidad respectiva. Las estrategias de control para los diferentes tipos de agentes de la unidad son muy diferentes, que dependen en gran medida de las características dinámicas y los modos operativos de los respectivos agentes de la unidad.
47
Figura 20. Arquitectura de SMA jerárquico basada en un sistema de control híbrido [50].
Fuente: [50]
● En [51] se presenta un sistema multiagente (SMA) para el funcionamiento óptimo de una MR aislada. Cada elemento autónomo en la MR se representa como un agente inteligente en SMA. El SMA está desarrollado de tal manera que maximiza la producción de energía de los generadores locales distribuidos y minimiza el costo operativo de la MR sujeta a restricciones del sistema y restricciones de unidades. Los agentes en el SMA interactúan entre ellos de manera cooperativa para optimizar el objetivo de la operación de la MR.
El sistema en estudio consta de un SMA y una red eléctrica de la MR. El SMA está desarrollado en JADE, que es una plataforma de múltiples agentes de código abierto compatible con los estándares de la fundación para agentes físicos inteligentes (FIPA) por sus siglas en ingles.
48
Figura 21. Diagrama de MR propuesta en [51].
Fuente: [51]
De acuerdo con la arquitectura de control propuesta, es necesario definir las funciones y roles de cada agente. Cada agente tiene la autonomía para realizar sus funciones, que se construye por el número de comportamientos. Un agente puede ejecutar varios comportamientos en paralelo o simultáneamente. La base de conocimiento de cada agente se implementa con reglas y la comunicación del agente se implementa de acuerdo con los estándares FIPA. Figura 22. Arquitectura genérica de operación de un agente en un SMA.
Fuente: [51]
49
2.4 TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN
COOPERACIÓN DISTRIBUIDA
En las MR´s se plantea comúnmente un control jerárquico donde un control secundario centralizado interactúa con un control primario distribuido (generalmente control de caída – control droop), lo que termina aportando un tipo de control cooperativo distribuido para la regulación de voltaje, frecuencia y el intercambio de potencia que se presente en la MR [16].
En el nivel de control primario de las MR´s se suele usar comúnmente el control de caída (control droop), el cual es un tipo de control tradicional que se usa en sistemas de generación con generadores síncronos. Hoy en día por medio de modelos matemáticos este tipo de control se ha adaptado para que funciones con GD´s que estén conectados a la MR por medio de inversores, este método permite que los diferentes GD´s trabajen en paralelo repartiéndose la carga de forma proporcional a su potencia nominal [52].
● En [53] se propone un control de voltaje distribuido basado en el consenso con compatibilidad con el control de caída de frecuencia habitual para inversores, que resuelve el problema del uso compartido de potencia reactiva en MR´s basadas en inversores con líneas de alimentación predominantemente inductivas y topología eléctrica arbitraria. El control presentado aquí garantiza una distribución de potencia reactiva deseada en estado estacionario, mientras que solo requiere comunicación distribuida entre inversores, es decir, no se necesita unidad central de comunicación ni unidad de comunicación. Para cargas de impedancia inductiva y bajo el supuesto de pequeñas diferencias de ángulo de fase entre los voltajes de salida de los inversores, se demuestra que la elección de los parámetros de control determina de manera única el punto de equilibrio correspondiente del voltaje de bucle cerrado y la dinámica de potencia reactiva. Adicionalmente, para el caso de constantes de tiempo uniformes de los filtros de medición de potencia, se da una condición necesaria y suficiente para la estabilidad exponencial local de ese punto de equilibrio.
El protocolo de consenso utilizado para diseñar el control de voltaje distribuido se basa en el protocolo de consenso promedio ponderado. Este protocolo se ha aplicado en MR´s basadas en inversores al problema del control de frecuencia secundario, así como el control de voltaje secundario.
50
Figura 23. Diagrama de bloques del funcionamiento del control de voltaje distribuido presentado en [53].
Fuente: [53]
Las simulaciones muestran una buena compatibilidad del control de voltaje distribuido propuesto con el control de caída de frecuencia típico para inversores. En general, la evaluación de los resultados de la simulación del control propuesto presenta que es un esquema de control adecuado para el control de voltaje y el uso compartido de potencia reactiva en MR´s basadas en inversores.
● En [54] se desarrolla un esquema de control cooperativo distribuido basado
en control droop para MR´s bajo una red de comunicación. Se diseñó un controlador de frecuencia / voltaje basado que contiene un observador de voltaje distribuido y luego se diseña un controlador de potencia activa / reactiva basado en consenso, que se emplea en la etapa de control secundario para generar los puntos de ajuste nominales utilizados en la etapa de control primario para diferentes GD´s. Con este enfoque, las frecuencias y el valor promedio ponderado de todos los voltajes de las GD se pueden fijar a los valores deseados mientras se mantiene la potencia compartida activa y reactiva precisa. Con el esquema propuesto, cada DG solo necesita comunicarse intermitentemente con sus vecinos, incluso si sus redes de comunicación son locales y varían en el tiempo. Se presentan condiciones suficientes sobre los requisitos para la conectividad de la red y el límite superior de retraso que garantizan la estabilidad y confiabilidad de la MR. La efectividad del esquema de control propuesto se verifica mediante la simulación de un sistema de prueba de MR´s.
51
Figura 24. Diagrama del esquema de control cooperativo distribuido basado en control droop presentado en [54].
Fuente: [54]
A diferencia del control secundario convencional con controladores centralizados, se propone un esquema de control cooperativo distribuido para cada GD. Se equipa a cada GD con un inversor que posee características de control de caída (Control Droop) y se permite comunicarse solo con sus vecinos. De esta manera, numerosas GD forman autónomamente un sistema de control cooperativo distribuido. Los puntos de ajuste nominales, Vnom y Wnom, de cada GD utilizada en la etapa de control primario se regulará gradualmente en cada ciclo del proceso de control secundario distribuido.
● En [55] se abordan las restauraciones para el voltaje y la frecuencia en una MR aislada basada en inversores y controlada por estatismo. Se utiliza un enfoque de control de tiempo finito distribuido en la restauración de voltaje que permite que los voltajes en todas los GD convergen al valor de referencia en tiempo finito y, por lo tanto, el diseño de control de voltaje y frecuencia se puede separar. Luego, se propone un control de frecuencia distribuido basado en el consenso para la restauración de frecuencia, sujeto a ciertas restricciones de entrada de control. Las estrategias de control se implementan en los GD locales y, por lo tanto, no se requiere un controlador central. Al permitir que estos controladores se comuniquen con sus controladores vecinos, La estrategia de control propuesta puede restaurar tanto el voltaje como la frecuencia a sus respectivos valores de referencia mientras se comparte la potencia real y precisa, bajo una condición de estabilidad local suficiente establecida.
52
En el caso de estudio se plantea una MR genérica aislada con N GD´s. Cada GD ha sido conectada con las respectivas cargas locales, por lo tanto, el modelo de MR en modo aislado consta principalmente de dos partes, es decir, el modelo de GD y el modelo de la MR.
Figura 25. Diagrama esquemático de la MR aislada planteada en [55].
Fuente: [55]
En el artículo se diseña un control de frecuencia distribuido basado en el consenso. En el caso de la restauración de frecuencia, este método de control estará ubicado en la capa de control secundario y se aplica de manera local por medio de comunicación con controladores vecinos. También existe el desafío de que las entradas de control deben ser iguales entre sí en su estado estable para cumplir con la propiedad de repartición de carga. Se propone un método proporcional e integral distribuido para manejar dicha restricción.
53
Figura 26. Diagrama de control secundario distribuido planteado en [55].
Fuente: [55]
2.5 SEGURIDAD CIBERNÉTICA (CIBERSEGURIDAD) Y ESTÁNDARES
Para el intercambio de datos en una RI, puede llegar a ser necesario en determinados entornos, cumplir con las siguientes características de seguridad:
● Privacidad: Solo el emisor y el receptor definido puedan conocer el contenido de un mensaje.
● Integridad: El mensaje que llega al receptor en tiempo y forma, es exactamente igual al que fue enviado.
● Autenticación del mensaje: El receptor puede confirmar la identidad del emisor y que el mensaje no proviene de un impostor.
● Trazabilidad: Un receptor es capaz de probar que un mensaje vino de un emisor en concreto y éste no puede negar que fue él, el que envió el mensaje.
Para ello se utilizan varios sistemas de seguridad y encriptación como pueden ser:
● Encriptación y desencriptación: La criptografía ha sido desde tiempo inmemorial la técnica más extendida de protección de información de adversarios.
● Autenticación: Es requerida para verificar la identidad de las partes que se comunican y evitar que impostores tengan acceso a la información.
● Firmas digitales: Una firma digital permite la firma de mensajes digitales por el emisor.
54
Hay varios estándares que pueden aplicarse a la seguridad del equipamiento de una subestación y muchas otras están en desarrollo. Actualmente las normas más utilizadas son:
● IEEE 1686: Estándar del IEEE para las capacidades de ciberseguridad en IED’s. Este estándar surge a partir de una propuesta de seguridad en los IED elaborada por la NERC (North American Electric Reliability Corporation – Corporación para la Fiabilidad Eléctrica en Norte América) [56] [36] [57].
● IEC 62351: Estándar del IEC para la gestión de los sistemas de energía y el
intercambio de la información asociada y comunicaciones seguras de datos. El IEC 62351 son una serie de documentos que especifican los tipos de medidas de seguridad a implementar en redes de comunicación y sistemas incluyendo varios perfiles como TCP/IP, MMS (Manufacturing Message Specification – Especificación de Mensajes de Fabricación) y el IEC 61850 [58] [36] [57].
2.6 NORMATIVA Y PROTOCOLOS DE COMUNICACIÓN PARA EL
INTERCAMBIO DE INFORMACIÓN EN CDORED
Para la implementación de técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución es esencial que exista un marco normativo y estándares que permitan por medio de protocolos de comunicación intercambiar información y datos entre diferentes sistemas y fabricantes (Interoperabilidad). Actualmente tanto el IEC 62056 como el ANSI C12.22 son dos normas que describen la forma de comunicación de los medidores inteligentes.
● El IEC 62056 define las capas de Aplicación y Transporte, mediante un conjunto de especificaciones denominadas COSEM (Companion Specification for Energy Metering) [59] [36] [57].
● Por otro lado, el ANSI C12.22 especifica la forma de envío y recepción de los datos de las mediciones hacia y desde sistemas externos, sobre cualquier tipo de red de comunicaciones. Su arquitectura se define a continuación [60] [36] [57].
55
Figura 27. Arquitectura para medición inteligente básica ANSI C12.22.
Fuente: [36]
Otro protocolo de mensajería de la capa de aplicación es el denominado Modbus, que facilita la comunicación entre dispositivos conectados sobre diferentes buses y redes [36] [57].
Figura 28. Aplicación del protocolo Modbus [36].
Fuente: [36]
El DNP3 (Distributed Network Protocol) es un conjunto de protocolos de comunicación desarrollado para interconectar varios tipos de dispositivos de adquisición de datos y control. Juega un papel crucial en los sistemas SCADA, donde es usado por los centros de control, los RTU´s y los IED’s [57].
56
2.6.1 IEC 61850. IEC 61850 es un estándar abierto para la comunicación de subestaciones mediante el protocolo Ethernet, asegurando de esta forma la interoperabilidad del equipamiento conectado a la subestación. Las funciones están divididas en [61] [62]:
● Funciones de soporte del sistema: gestión de la red, sincronización de tiempos y auto chequeo de dispositivos físicos.
● Funciones de configuración y mantenimiento del sistema: gestión del software, configuración, parametrización y modos de prueba.
● Funciones operativas y de control: configurar los parámetros del interruptor, gestión de alarmas y gestión de los eventos de fallas.
● Funciones de automatización de procesos: protección, bloqueo, y gestión de la demanda de cargas.
IEC 61850 utiliza un modelo orientado a objetos para describir la información disponible en las diferentes partes del equipamiento de la subestación y el controlador. La norma contiene 10 capítulos descritos a continuación [61] [62]:
Tabla 2. Capítulos IEC 61850.
Capítulo Descripción
1 Introducción y resumen
2 Glosario
3 Requisitos generales como requisitos de calidad, condiciones medioambientales incluyendo inmunidad a interferencias electromagnéticas y servicios auxiliares.
4 Definición de los requisitos de ingeniería como los tipos de parámetros (sistema, procesos y funcionales), herramientas de ingeniería (especificaciones del sistema, configuración del sistema y documentación y configuración de los IED) y aseguramiento de la calidad.
5 Requisitos de comunicación para funciones y modelos de dispositivos, incluyendo enfoque de nodo.
6 Substation Configuration Language – Lenguaje de Configuración de Subestaciones (SCL). Cada dispositivo en la subestación debe proveer su configuración conforme al SCL.
7
Estructura de comunicación para la subestación y equipamiento de suministro. Dispone de 4 partes definidas: el modelo de información para la automatización de la subestación, modelo de aplicación para nodos lógicos, el modelo de la estructura de la base de datos de dispositivos y las clases de nodos lógicos y clases de datos.
8 y 9
Definiciones para objetos de asignación y servicios para Manufacturing Mapping Specifications – Especificaciones Asignación para Fabricación (MMS) y Ethernet. Definiciones de asignación de mensajes GOOSE (Generic Object Oriented Substation Event – Evento de Subestación Orientado a Objeto Genérico) y GSSE (Generic Substation Status Event – Evento de Estado de Subestación Genérico) a Ethernet. Asignación de servicios usados para la transmisión de valores analógicos muestreados.
10 Test de conformidad.
Fuente: [62]
Además de definir los protocolos de comunicación, define una estructura de datos. El modelo de dispositivos comienza considerando un dispositivo físico y a continuación se definen los dispositivos lógicos de éste [36].
57
Cada dispositivo es entonces asignado a una de las 86 clases de nodos lógicos definidas en el IEC 61850, las cuales disponen cada una de su nombre. Finalmente, los datos relacionados con cada uno de los nodos lógicos se especifican individualmente [36].
En un IED se pueden encontrar dispositivos lógicos que realizan medidas, protección, monitorización, y registro de datos. Cada dispositivo lógico dispone de múltiples nodos lógicos reflejando sus funciones. Incluso los dispositivos lógicos asociados con dispositivos lógicos de protección están especificados como un único nodo y están divididos en 40 nodos lógicos que incluyen distancia, diferencias de potencial, sobre corrientes, y más [36].
Figura 29. Estructura de manejo de datos del IEC 61850 [36].
Fuente: [36]
58
3. CAPITULO 3: DESAFIOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS DEL
CONTROL DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN DE REDES ELÉCTRICAS DE
DISTRIBUCIÓN
En este capítulo con base en las descripciones establecidas en el capítulo 2, se determinan los desafíos técnicos y requerimientos de cada una de las técnicas de control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución y finalmente se establece de manera general que desafíos técnicos y requerimientos tiene la aplicación del control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución.
El determinar los desafíos técnicos y requerimientos para la implementación de control distribuido en redes eléctricas de distribución es de vital importancia ya que la transición de las redes eléctricas convencionales a RI´s presenta grandes retos, entre ellos, pasar del esquema convencional de control centralizado al control distribuido, este tipo de control trae consigo nuevas consideraciones, como, capas cibernéticas y físicas, tecnologías de información y comunicación, ciberseguridad, IED´s de alta complejidad tecnológica, aplicación de técnicas de control distribuido de gran complejidad algorítmica, entre otros. Así bien, estableciendo cuales desafíos técnicos y requerimientos presenta el control distribuido para ser aplicado a las redes eléctricas de distribución, podremos establecer un panorama de la complejidad que estas técnicas presentan para ser implementadas.
Se realizó una tabla resumen de desafíos técnicos y requerimientos de cada una de las técnicas y referencias de CDORED descritas en la sección 2 de este documento, donde recopilamos información sobre qué tipo de técnica se utiliza, variables de control, objetivo de control, capacidad tecnológica, complejidad algorítmica y particularidades.
Tabla 3. Resumen de desafíos técnicos y requerimientos de cada una de las técnicas y referencias de CDORED descritas en la sección 2.
Técnica Variable(s) eléctricas a controlar
Objetivo del control
Clasificación de la Red
Topología de la red de control Uso
de TIC Basado en IED´s
Basado en Inversores
Referencia Capa física
Capa cibernética
Consenso/Descompo
sición
Voltaje, potencia activa y reactiva de
GD
Minimizar pérdidas en
la red RI Si No Si Si No [40]
Consenso/Descompo
sición
Voltaje, potencia activa y reactiva de
GD
Minimizar pérdidas en
la red RI Si Si Si Si No [41]
Consenso/Descompo
sición
Voltaje, potencia activa y reactiva de
GD
Optimización de la red
RI Si Si Si Si No [38]
Consenso/Descompo
sición
Potencia activa y reactiva de GD
Optimización de la red
RI Si Si Si Si No [42]
59
Técnica Variable(s) eléctricas a controlar
Objetivo del control
Clasificación de la Red
Topología de la red de control Uso
de TIC Basado en IED´s
Basado en Inversores
Referencia Capa física
Capa cibernética
Consenso/Descompo
sición
Voltaje, frecuencia, potencia activa y reactiva de GD
Optimización de la red
MR Si Si Si Si No [43]
MCP Voltaje y
frecuencia
Regulación de voltaje en
la red MR Si No Si Si No [44]
MCP Voltaje, frecuencia y potencia reactiva
Regulación de voltaje en
la red MR Si No Si Si No [45]
SMA Voltaje, potencia
activa y reactiva de GD
Equilibrio de potencia
MR Si Si Si Si No [49]
SMA Voltaje, frecuencia,
potencia activa y reactiva de GD
Regulación de voltaje en
la red / Optimización de la red
MR Si Si Si Si No [50]
SMA Voltaje, frecuencia,
potencia activa y reactiva de GD
Optimización de la red
MR Si Si Si Si No [51]
Cooperación
distribuida
Voltaje, frecuencia, potencia activa y reactiva de GD
Regulación de voltaje en
la red MR Si No Si No Si [53]
Cooperación
distribuida
Voltaje, frecuencia, potencia activa y reactiva de GD
Regulación de voltaje en
la red / Equilibrio de
potencia
MR Si No Si No Si [54]
Cooperación
distribuida
Voltaje, frecuencia, potencia activa y reactiva de GD
Regulación de voltaje en
la red MR Si No Si No Si [55]
Fuente: Propia
Tabla 3. (Continuación) Resumen de desafíos técnicos y requerimientos de cada una de las técnicas y referencias de CDORED descritas en la sección 2.
Técnica
Capacidad de los IED´s / Inversores Complejidad en
desarrollo del
algoritmo de control
Topología del algoritmo
Particularidades Referen
cia Medición
Comunicación
Actuación (Control)
Computación en
TR
Interoperabilidad
Consenso/Descompo
sición Si Si Si Si Si Alta
Programación semidefinida
equivalente con arquitectura distribuida
Se plantea esta solución para RI´s con gran penetración de
GD´s
[40]
Consenso/Descompo
sición Si Si Si Si Si Alta
Aplicación de leyes de control
de retroalimentació
n basada en descomposición
dual
Se plantea esta solución para RI´s con gran penetración de
GD´s Se requiere de un
diseño robusto tanto de capa física como de la capa cibernética de
control
[41]
60
Técnica
Capacidad de los IED´s / Inversores Complejidad en
desarrollo del
algoritmo de control
Topología del algoritmo
Particularidades Referen
cia Medición
Comunicación
Actuación (Control)
Computación en
TR
Interoperabilidad
Consenso/Descompo
sición Si Si Si Si Si Alta
Algoritmo de inteligencia
computacional distribuido basado en consenso
Se plantea esta solución para RI´s con gran penetración de
GD´s y cargas controlables
[38]
Consenso/Descompo
sición Si Si Si Si Si Alta
Algoritmo basado en
descomposición dual, para el despacho de
energía de cada GD
Se plantea esta solución para RI´s con gran penetración de
GD´s propone una estrategia
de despacho distribuido escalable
que converge rápidamente
[42]
Consenso/Descompo
sición Si Si Si Si Si Alta
Algoritmo de promedio distribuido
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s utilizando solo
controladores en cada unidad de GD
[43]
MCP Si Si Si Si Si Alta
Algoritmo de MCP distribuido
con retroalimentació
n no lineal y aceleración en
convergencia de estados
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s actuando sobre el control secundario con
MCP
[44]
MCP Si Si Si Si Si Básica Algoritmo de dinámica de lógica mixta.
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s con un MCP simplificado que
predice el comportamiento del voltaje en la red en
horizontes de tiempo futuro.
[45]
SMA Si Si Si Si No Básica
Algoritmo de ajustes de
desbalances de potencia basado
en realimentación
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s,
Se debe garantizar que todos los agentes sean iguales y autónomos
[49]
SMA Si Si Si Si Si Alta
Algoritmo de agentes por
jerarquía, incluye agente de
monitoreo y control global,
por área y local.
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s,
busca la automatización de la
MR incluyendo agentes a manera de control jerárquico donde su
objetivo es dar control
[50]
61
Técnica
Capacidad de los IED´s / Inversores Complejidad en
desarrollo del
algoritmo de control
Topología del algoritmo
Particularidades Referen
cia Medición
Comunicación
Actuación (Control)
Computación en
TR
Interoperabilidad
de variables eléctricas para garantizar
estabilidad, beneficio económico y ambiental
SMA Si Si Si Si Si Alta
Algoritmo de múltiples
agentes que se comunican entre
sí desarrollado en JADE y
compatible con FIPA
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s,
busca la optimización y automatización de la MR para garantizar
estabilidad y minimizar el costo económico de
operación
[51]
Cooperación
distribuida Si Si Si Si Si Básica
Algoritmo de consenso con
promedio ponderado
compatible con control de caída
convencional
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s,
se busca garantizar la distribución de
potencia reactiva y estabilidad de voltaje, por medio de control de caída convencional
en cooperación con algoritmo de consenso
distribuido
[53]
Cooperación
distribuida Si Si Si Si Si Básica
Algoritmo de consenso
cooperativo con control de caída
convencional distribuido
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s,
Se busca mantener ajustes nominales de voltaje y frecuencia,
con limitación de una red solo compuesta por
inversores
[54]
Cooperación
distribuida Si Si Si Si Si Básica
Algoritmo de control de caída
convencional distribuido junto con algoritmo de
consenso
Se plantea esta solución para MR´s con
gran penetración de GD´s,
busca la optimización de la MR incluyendo
control jerárquico donde su objetivo es dar control de voltaje en el nivel primario y control de frecuencia en el nivel secundario
[55]
Fuente: Propia
62
A continuación, miraremos primero los desafíos técnicos y requerimientos que presentan la implementación de las técnicas de CDORED que describimos en el capítulo anterior, y posteriormente se establecerá en general para el CDORED qué desafíos técnicos y requerimientos básicos se necesitan para implantarlo de manera independiente a la técnica específica que se quiera utilizar.
3.1 DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN
CONSENSO Y DESCOMPOSICIÓN
Basándonos en las referencias descritas en la sección 2.1 de este documento, podemos establecer los desafíos técnicos que presenta la implementación de CDORED con técnicas basadas en consenso y descomposición.
En general se encontró que en las técnicas de control distribuido basadas en consenso y descomposición, buscan ser aplicadas a RI´s con gran penetración de GD´s, donde los principales parámetros a controlar en la red son voltaje, frecuencia e intercambio de potencia activa y reactiva, variables que se ven afectadas directamente ante la entrada o salida de GD´s, por ello el control debe estar dotado con la capacidad de responder en escalas de tiempo no mayores a los cambios representativos en magnitud de potencia que se presenten en la RI, buscando alcanzar la capacidad de respuesta en tiempo real.
En este tipo de técnica de control distribuido se establece el uso de IED´s dispersos en la RI (en GD´s y nodos significativos) dotados con la capacidad de realizar medición, monitoreo, actuación, detección, comunicación y computación, así como poseer interoperabilidad, una característica de vital importancia hacia el futuro de las RI´s. Con ello, también se plantea constituir las RI´s de dos capas, la capa física (compuesta por todos los elementos de la red eléctrica de potencia) y la capa cibernética (compuesta por los IED´s y unidades de control global o centros de operaciones), es importante garantizar que la interacción entre las dos capas se haga en tiempo real. El uso de tecnologías de la información y comunicación presenta un gran desafío para establecer la capa cibernética ya que se deben aplicar protocolos de comunicación con el fin de darle confiabilidad y robustez a esta. Finalmente, los algoritmos de control que se implementan en este tipo de técnicas de control distribuido son de alta complejidad, ya que integran las acciones de monitoreo, control y comunicación, según la técnica de consenso y descomposición.
63
3.2 DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN
MODELOS DE CONTROL PREDICTIVO
Basándonos en las referencias descritas en la sección 2.1 de este documento, podemos establecer los desafíos técnicos que presenta la implementación de CDORED con técnicas basadas en modelos de control predictivo.
En general se encontró que en las técnicas de control distribuido basadas en modelos de control predictivo, buscan ser aplicadas a MR´s con gran penetración de GD´s, donde los principales parámetros a controlar en la red son voltaje, frecuencia y compensación de reactivos, variables que se ven afectadas directamente ante la entrada o salida de GD´s, por ello el control debe estar dotado con la capacidad de responder en tiempo real, al incorporar algoritmos de alta complejidad con mecanismos de predicción de parámetros en la red de manera distribuida.
En este tipo de técnica de control distribuido se plantea que tanto las unidades de GD y nodos del sistema estén dotados de instrumentos de medición inteligentes con la capacidad de realizar medición, monitoreo, detección, comunicación y computación, y que estos transfieran datos a los controladores de cada unidad de GD. Con ello, se elimina la necesidad de un controlador supervisor centralizado. El uso de tecnologías de la información y comunicación presenta un gran desafío para establecer la comunicación entre unidades de GD ya que se deben aplicar protocolos de comunicación con el fin de darle confiabilidad y robustez a esta, aun cuando estas unidades se encuentren muy alejadas entre sí. Finalmente, los algoritmos de control que se implementan en este tipo de técnicas de control distribuido son de alta complejidad, ya que integran las acciones de monitoreo, control y comunicación, buscando en tiempo real predecir el comportamiento de las variables controladas para un horizonte de tiempo futuro.
3.3 DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN
SISTEMAS MULTIAGENTES
Basándonos en las referencias descritas en la sección 2.1 de este documento, podemos establecer los desafíos técnicos que presenta la implementación de CDORED con técnicas basadas en sistemas multiagentes.
64
En general se encontró que las técnicas de control distribuido basadas en sistemas multiagentes, buscan ser aplicadas a RI´s con gran penetración de GD´s, donde los principales parámetros a controlar en la red son voltaje, frecuencia e intercambio de potencia activa y reactiva, así como, permiten aplicar amplias acciones de automatización para optimizar la red y darle resiliencia, por ello el control debe estar dotado con la capacidad de responder en tiempo real.
En este tipo de técnica de control distribuido se plantea el uso agentes que no son más que algoritmos de alta complejidad cargados en IED´s y dispersos por toda la RI. Los IED´s deben estar dotados con la capacidad de realizar medición, monitoreo, actuación, detección, comunicación y computación, así como poseer interoperabilidad. Los roles y funciones de los agentes se deben definir, aunque, poseen autonomía para realizar sus funciones. El uso de tecnologías de la información y comunicación presenta un gran desafío para establecer un sistema multiagentes ya que este debe ser capaz de comunicarse con su entorno (compuesto por más agentes) cumpliendo reglas de la comunicación donde se usa regularmente los estándares de FIPA. Finalmente, los algoritmos de control que se implementan en este tipo de técnicas de control distribuido son de alta complejidad, ya que un agente puede ejecutar varios comportamientos o acciones en paralelo o simultáneamente, integrando las acciones de monitoreo, control y comunicación, además que, se les pueden cargar varios algoritmos a los agentes (como optimizadores económicos, algoritmos de FLISR, entre otros) buscando alcanzar altos niveles de automatización.
3.4 DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS PARA LA
IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO BASADOS EN
COOPERACIÓN DISTRIBUIDA
Basándonos en las referencias descritas en la sección 2.1 de este documento, podemos establecer los desafíos técnicos que presenta la implementación de CDORED con técnicas basadas en cooperación distribuida.
En general se encontró que en las técnicas de control distribuido basadas en cooperación distribuida, buscan ser aplicadas a MR´s con gran penetración de GD´s, donde los principales parámetros a controlar en la red son voltaje, frecuencia e intercambio de potencia activa y reactiva, por ello el control debe estar compuesto de varios sub-controles, aplicando el control jerárquico de MR´s donde en el nivel primario y secundario se establece un control de caída convencional (Control Droop) y un control basado en consenso que se complementan entre sí. Este tipo de técnica está enfocada a MR´s compuestas por convertidores DC/AC (inversores).
65
En este tipo de técnica de control distribuido se plantea el uso de inversores los cuales son el punto de conexión de la GD, estos deben estar dotados con la capacidad de realizar medición, monitoreo, actuación, detección y comunicación, así como poseer interoperabilidad. La comunicación en este tipo de técnica es muy básica, ya que solo se establecerá comunicación entre inversores vecinos y de esta manera varios inversores conectados entre sí forman un control distribuido cooperativo. Finalmente, los algoritmos de control que se implementan en este tipo de técnicas de control distribuido son de baja complejidad, ya que al separar los controles se vuelven los problemas de control más simples, y la técnica de control de caída (Control Droop) ayuda en gran medida a simplificar esta arquitectura de control distribuido. Cabe resaltar que, aunque este tipo de técnica tiene requerimientos más básicos para ser implementada, está limitada por la topología de la de la MR donde se quiera implementar ya que esta solo debe estar compuesta por inversores, y con líneas de distribución altamente inductivas.
3.5 GENERALIDADES EN DESAFÍOS TÉCNICOS Y REQUERIMIENTOS
PARA EL USO DE TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN
DE REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN
En general los desafíos técnicos y requerimientos para la implementación del control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución (CDORED) están dictadas por limitaciones de carácter tecnológico ya que se necesitan equipos especializados capaces de portar IED´s con capacidades de medición, comunicación, actuación, computación en tiempo real e Interoperabilidad, así como también, se necesitan estudios específicos de la topología de la red a la que se quiera implementar en CDORED ya que esta plantea los algoritmos que componen el control y estos varían dependiendo de la necesidad específica de control de cada red, bien sea un RI o una MR, además de estar dotadas con una gran penetración de GD. Es también un gran desafío técnico la necesidad del uso de las tecnologías de información y comunicación ya que para la implementación de CDORED es vital que haya una red robusta y confiable de comunicación que sea resiliente y con una alta complejidad en ciberseguridad.
Podemos listar a continuación los desafíos técnicos y requerimientos que presenta el uso de técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución:
● Equipos inteligentes (capaces de portar IED´s) con características de medición, comunicación, actuación, computación en tiempo real e Interoperabilidad.
66
● Construcción de algoritmos y modelos óptimos para control distribuido dependiendo de la topología de la red de distribución.
● Implementación de tecnologías de información y comunicación, para crear
una red de telecomunicaciones robusta, confiable, resiliente y con altos índices de ciberseguridad.
67
4. CAPÍTULO 4: VENTAJAS, DESVENTAJAS Y RETOS DEL CONTROL
DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE
DISTRIBUCIÓN
En este capítulo con base en las descripciones establecidas en el capítulo 2 y los desafíos técnicos y requerimientos del capítulo 3, se determinaron las ventajas y desventajas de cada una de las técnicas de control distribuido aplicado a redes eléctricas de distribución y finalmente se establece de manera general que ventajas, desventajas y retos tiene la aplicación del control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución.
Determinar las ventajas, desventajas y retos para la implementación de técnicas de control distribuido en redes eléctricas de distribución es muy importante ya que la transición de las redes eléctricas convencionales a RI´s y la pronta penetración de gran cantidad de MR´s presenta grandes retos, entre ellos, pasar del esquema convencional de control centralizado al control distribuido, este tipo de control trae consigo nuevas consideraciones, como, capas cibernéticas y físicas, tecnologías de información y comunicación, ciberseguridad, IED´s de alta complejidad tecnológica, aplicación de técnicas de control distribuido de gran complejidad algorítmica, entre otros. Así bien, estableciendo que ventajas, desventajas y retos presenta el control distribuido para ser implementado a las redes eléctricas de distribución, podremos determinar un panorama de la posibilidad actual que estas técnicas presentan para ser implementadas.
Se realizó una tabla de ventajas y desventajas de las técnicas de CDORED descritas en la sección 2 de este documento, donde recopilamos información sobre qué tipo de técnica se utiliza, ventajas técnicas, ventajas económicas, desventajas técnicas y desventajas económicas.
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Tabla 4. Ventajas y desventajas de las técnicas de CDORED descritas en la sección 2.
Técnica Ventajas técnicas Ventajas económicas Desventajas técnicas Desventajas económicas
Consenso / Descomposición
Brinda estabilidad de tensión y frecuencia ante la entrada y salida de GD´s Gestión de intercambio de potencia activa y reactiva ante la entrada y salida de GD´s Brinda flexibilidad, confiabilidad y modularidad a la red Medición, monitoreo, detección y actuación en tiempo real Posibilidad de realizar todas las características de la automatización avanzada de la red (ADA)
Optimiza el control de reactivos en la red reduciendo pérdidas Optimiza la entrada y salida de GD´s garantizando el mayor beneficio económico Disminuye el tiempo de duración de fallas e interrupciones del suministro de energía eléctrica
Sigue dependiendo de centros de monitoreo global o centros de operaciones Requiere de dispositivos tecnológicos de alta complejidad (IED´s) Requiere la implementación de un complejo y robusto sistema de comunicaciones Desarrollo de algoritmos de alta complejidad para ejecución de gran cantidad de tareas en paralelo y en tiempo real
Grandes costos de inversión inicial en equipos
de gran capacidad tecnológica
Grandes costos de
operación y mantenimiento de equipos
de la red de comunicaciones
Grandes costos en
desarrollos de software y ciberseguridad
MCP
Brinda estabilidad de tensión y frecuencia ante la entrada y salida de GD´s Gestión de intercambio de potencia activa y reactiva ante la entrada y salida de GD´s Brinda flexibilidad, confiabilidad y modularidad a la red Medición, monitoreo, detección y actuación en tiempo real
Optimiza el control de reactivos en la red reduciendo pérdidas Optimiza la entrada y salida de GD´s garantizando el mayor beneficio económico Disminuye el tiempo de duración de fallas e interrupciones del suministro de energía eléctrica
Solo está enfocado en MR´s Requiere de dispositivos tecnológicos de alta complejidad (IED´s) Requiere la implementación de un complejo y robusto sistema de comunicaciones Desarrollo de algoritmos de alta complejidad para ejecución de gran cantidad de tareas en paralelo y en tiempo real
Grandes costos de inversión inicial en equipos
de gran capacidad tecnológica
Grandes costos de
operación y mantenimiento de equipos
de la red de comunicaciones
Grandes costos en
desarrollos de software y ciberseguridad
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Técnica Ventajas técnicas Ventajas económicas Desventajas técnicas Desventajas económicas
SMA
Brinda estabilidad de tensión y frecuencia ante la entrada y salida de GD´s Gestión de intercambio de potencia activa y reactiva ante la entrada y salida de GD´s Brinda flexibilidad, confiabilidad y modularidad a la red Medición, monitoreo, detección y actuación en tiempo real Posibilidad de realizar todas las características de la automatización avanzada de la red (ADA)
Optimiza el control de reactivos en la red reduciendo pérdidas Optimiza la entrada y salida de GD´s garantizando el mayor beneficio económico Disminuye el tiempo de duración de fallas e interrupciones del suministro de energía eléctrica
Requiere de dispositivos tecnológicos de alta complejidad agentes (IED´s) Requiere la implementación de un complejo y robusto sistema de comunicaciones Desarrollo de algoritmos de alta complejidad para ejecución de gran cantidad de tareas en paralelo y en tiempo real
Grandes costos de inversión inicial en equipos
de gran capacidad tecnológica
Grandes costos de
operación y mantenimiento de equipos
de la red de comunicaciones
Grandes costos en
desarrollos de software y ciberseguridad
Cooperación distribuida
Brinda estabilidad de tensión y frecuencia ante la entrada y salida de GD´s Gestión de intercambio de potencia activa y reactiva ante la entrada y salida de GD´s Brinda flexibilidad, confiabilidad y modularidad a la red Medición, monitoreo, detección y actuación en tiempo real
Optimiza el control de reactivos en la red reduciendo pérdidas Optimiza la entrada y salida de GD´s garantizando el mayor beneficio económico Disminuye el tiempo de duración de fallas e interrupciones del suministro de energía eléctrica
Solo está enfocado en MR´s Está limitado a redes compuestas solamente por inversores Requiere la implementación de un complejo y robusto sistema de comunicaciones No puede realizar todas las características de la automatización avanzada de la red (ADA)
Grandes costos de inversión inicial en equipos
de gran capacidad tecnológica
Grandes costos de
operación y mantenimiento de equipos
de la red de comunicaciones
Fuente: Propia
4.1 GENERALIDADES EN VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LAS TÉCNICAS
DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE
DISTRIBUCIÓN
En general las ventajas y desventajas de las técnicas de control distribuido aplicadas a las redes eléctricas de distribución están enmarcadas en el aumento de la capacidad tecnológica que presentaran las RI´s, trayendo grandes beneficios técnicos a la red eléctrica de distribución, pero, implicando grandes inversiones iniciales económicas, en el desarrollo de nuevas tecnologías y modernización de la red.
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Las ventajas que brinda la aplicación de las técnicas de control distribuido en la operación de las redes eléctricas de distribución apuntan actualmente a garantizar la estabilidad de la RI´s, optimizando la red y volviéndola más confiable, segura y flexible, permitiendo la modularidad que será de gran importancia ante el actual auge de gran penetración de generación distribuida. Por otro lado, las desventajas se pueden evidenciar en la necesidad de dispositivos tecnológicos de gran complejidad y en el desarrollo de una infraestructura de comunicaciones compleja, robusta y confiable, ítems que presentan grandes costos en desarrollo e implementación, así como también grandes inversiones económicas para el estudio y desarrollo de la transición de redes convencionales a RI´s.
Podemos listar a continuación las ventajas que presenta el uso de técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución:
● Aumento de la confiabilidad: construcción de un sistema eléctrico completamente monitoreado y controlado en tiempo real.
● Eficiencia operativa y optimización económica: automatización completa con
sistemas de control integrados que poseen capacidad analítica apropiada para las actividades de toma de decisiones, reduciendo pérdidas, optimizando el consumo y generación de energía.
● Operación y planificación de la red: información más detallada sobre la demanda y las condiciones del sistema eléctrico a través de los dispositivos inteligentes.
● Modularidad de la red: la integración de dispositivos inteligentes con
interoperabilidad por medio de los protocolos de comunicación permite que la red pueda acoplar nuevas unidades de generación distribuida o usuarios de consumo de manera fácil y rápida, sin afectar su funcionamiento.
Podemos listar a continuación las desventajas que presenta el uso de técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución:
● Alto costo: debido a modernización total de la red, transición de red convencional a red inteligente, dispositivos inteligentes dotados de alta capacidad tecnológica, constitución de una infraestructura de información y comunicaciones robusta, confiable, resiliente y con altos índices de ciberseguridad.
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● Falta de normas regulatorias de estándares para control distribuido aplicado a redes inteligentes de distribución.
4.2 RETOS DE LAS TÉCNICAS DE CONTROL DISTRIBUIDO EN LA
OPERACIÓN DE REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCIÓN
Los retos que presenta el control distribuido aplicado a la operación de redes eléctricas de distribución, se presentan principalmente en el desarrollo tecnológico, donde tiene que existir una transición de las redes eléctricas convencionales a redes eléctricas inteligentes (RI´s), con ello, el desarrollo de dispositivos inteligentes (IED´s / inversores) dotados de características de medición, computación, actuación y comunicación, además de crear una infraestructura de comunicaciones nueva, que sea confiable y robusta, que posea un alto nivel de ciberseguridad. Todo esto hace que el uso de CDORED actualmente sea altamente costoso, y limitado en cuanto al alcance de su aplicación, por ello, a futuro se espera que se aborden estos retos, con el desarrollo de dispositivos inteligentes e infraestructuras de comunicación que cumplan con las características técnicas necesarias y sean económicamente asequibles.
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5. CAPÍTULO 5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
5.1 CONCLUSIONES
● El control distribuido es un concepto usado para la automatización en la industria desde hace décadas y ha migrado hoy en día hacia el control del redes eléctricas de distribución, más específicamente a redes inteligentes (RI) y consecuentemente a microrredes (MR), esta arquitectura de control distribuido aplicado a la operación de redes eléctricas de distribución está en desarrollo y requiere de grandes cambios tecnológicos en las redes eléctricas donde se quiera implementar, como la aparición de IED´s, gran penetración de GD´s e infraestructura de comunicaciones robustas.
● El sistema eléctrico de potencia se encuentra en una transición energética acelerada; la aparición de redes inteligentes (RI´s) y microrredes (MR´s), la inclusión masiva de generación distribuida (GD), la digitalización de la infraestructura, la inclusión de prosumidores en el sistema y los nuevas tecnologías de la información y comunicación, requieren que las redes eléctricas del futuro adquieran nuevas arquitecturas y técnicas de control que le permitan acercarse a la automatización avanzada (ADA) y dar una operación óptima a la estabilidad del sistema de potencia, gestión económica y medioambiental, cumpliendo con los objetivos del ADA: telemando, reconfiguración automática, gestión de activos, localización de fallas y autosaneamiento.
● El control distribuido aplicado a las redes eléctricas de distribución está en desarrollo y por ello, aunque su alcance esté proyectado para llevar o acercar a las RI´s al ADA hoy en día su aplicación está enfocada al control de estabilidad de la red de distribución, actuando sobre parámetros de voltaje, frecuencia e intercambio de potencia activa y reactiva. En la revisión referencial hecha en este documento se logró evidenciar que en las aplicaciones que ofrece el ADA, el control distribuido en redes eléctricas de distribución aplica actualmente para las funcionalidades de telemando, reconfiguración automática y gestión de activos. Esta herramienta está en desarrollo y sus futuras aplicaciones están enfocadas en el uso de control distribuido en redes eléctricas de distribución para algunas de las aplicaciones como la localización de fallas y autosaneamiento (FLISR).
● En la sección 2 de este documento se describieron 13 referencias de 4 tipos
de técnicas de control distribuido diferentes aplicadas a las redes eléctricas de distribución, se seleccionaron estas técnicas y referencias ya que actualmente son las más estudiadas en cuanto a la aplicación en redes
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eléctricas de distribución en las referencias consultadas para este documento, adicionalmente, existen otras técnicas de control distribuido que están surgiendo en desarrollo para ser aplicadas a redes eléctricas de distribución.
● Las ventajas que brinda la aplicación de las técnicas de control distribuido en
la operación de las redes eléctricas de distribución apuntan actualmente a garantizar la estabilidad de la RI´s, optimizando la red y volviéndola más confiable, segura y flexible, permitiendo la modularidad que será de gran importancia al actual auge de gran penetración de generación distribuida. Por otro lado, las desventajas se pueden evidenciar en la necesidad de dispositivos tecnológicos de gran complejidad y en el desarrollo de una infraestructura de comunicaciones compleja, robusta y confiable, ítems que presentan grandes costos en desarrollo e implementación.
● Con la visión 2030 “Smart grids Colombia”, surge para los distintos
operadores de red la necesidad de incursionar en la modernización de la redes eléctricas convencionales a redes inteligentes (RI´s) a futuro, y ahí, el control distribuido aplicado a la redes eléctricas de distribución les brindará una herramienta para el desarrollo de estas, con diferentes tipos de técnicas que hemos abordado en este documento, y dada la necesidad de cada operador de red para sus redes inteligentes optarán por la técnica que más se ajuste a los requerimientos técnico y económicos.
● Las técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de
distribución hoy en día presentan la mejor opción para abordar el reto del control de la red en la transición de las redes eléctricas convencionales a redes eléctricas inteligentes (RI´s), donde se está pasando de la arquitectura centralizada a la arquitectura distribuida con gran énfasis en la automatización de la red.
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5.2 RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS
Para posibles trabajos futuros alrededor del tema, se realizan las siguientes observaciones y sugerencias:
● Como caso de estudio, realizar una comparación de las técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución donde se indique cuál técnica es más factible técnica y económicamente.
● Realizar un análisis comparativo sobre qué tipos de infraestructuras de la
información, comunicación y protocolos de comunicación son los óptimos para la implementación de técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución.
● Establecer una guía básica que defina los aspectos más relevantes para la
selección e implementación de técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución.
● Como caso de estudio, realizar una comparativa de las técnicas de control que han sido utilizadas en el funcionamiento de la red tradicional y las técnicas de control distribuido en la operación de redes eléctricas de distribución.
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