simulación de un caso base de microrred

Simulación de un Caso Base de Microrred

Utilizando el Software RAPsim

Santiago Díaz Sánchez.Ingeniero electricista

Andrés Julián Saavedra Montes.

Doctor en Ingeniería Eléctrica

Universidad Nacional de Colombia

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En este artículo se presenta la evaluación del software RAPsim, el cual es un programa de libre acceso para si-

mular microrredes. En el artículo se destacan los algoritmos de solución de flujos de potencia y los modelos de cargas y fuentes de generación incluidos en la versión inicial del pro-grama. Para evaluar las capacidades del software se progra-ma y simula el benchmark de una microrred ampliamente utilizado. La evaluación muestra que RAPsim es una herra-mienta que apoya el diseño de microrredes compuestas por usuarios residenciales y pequeños generadores de energías alternativas.

This document presents the evaluation of RAPsim software, which is an open source software to simulate microgrids. In the article, the solution algorithms of power flows and mo-dels of loads and generation sources included in the initial version of the software are highlighted. In order to assess the capabilities of the software, a microgrid benchmark wi-dely used is simulated and programmed. Thus, the assess-ment shows that RAPsim is a tool supporting the design of microgrids that consist of residential users and small gene-rators alternative energies.

Palabras Clave

Microrredes, Flujo de Potencia,

RAPsim.

Santiago Díaz Sánchez.Ingeniero electricista

Andrés Julián Saavedra Montes. Doctor en Ingeniería Eléctrica

Universidad Nacional de Colombia

Keywords

Microgrids, Power Flow,

RAPsim.

Simulación de un Caso Base de Microrred Utilizando el Software RAPsim

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I. INTRODUCCIÓN

Las microrredes son sistemas eléctricos conforma-dos por redes de media y baja tensión, con la adición de recursos energéticos distribuidos, tales como sis-temas de energía fotovoltaica y turbinas de viento, junto con dispositivos de almacenamiento como ba-terías [1], [2]. Existen varios software que cumplen distintos objetivos de optimización al diseñar una microrred, algunos de estos objetivos son: el costo, el tamaño y la operación de la microrred [2], [3], [4]. El propósito de este artículo es presentar y evaluar el software RAPsim como herramienta disponible para la evaluación técnica de microrredes a través de la simulación de flujos de potencia. A continuación se describe el software RAPsim y sus algoritmos, lue-go se presentan los modelos de fuentes y de cargas que posee el software y por último se exponen dos casos de simulación sobre una microrred [1] mos-trando los resultados de potencia neta y voltajes en por unidad de los nodos en donde hay generación y consumo.

II. RAPSIM

RAPsim1 (Renewables Alternative Power System Si-mulation) es un software libre de código abierto que sirve para simular flujos de potencia de microrre-des eléctricas, siendo útil para analizar la ubicación óptima de las unidades de generación distribuida. RAPSim es desarrollado por Alpen Adria University Klagenfurt dentro de los laboratorios Lakeside en el proyecto Smart Microgrid. El software está escrito en Java y siempre con el código fuente abierto para que pueda ser importado en un IDE Java como Eclip-se [5], [6]. A continuación se describen los algoritmos que posee RAPsim:

A. Simple Power DistributionCada objeto en el escenario indica su consumo o producción deseados. El algoritmo suma toda la pro-ducción de energía disponible. Las pérdidas en las líneas eléctricas no se consideran en este algoritmo. La dinámica de los cambios de la producción provie-ne de los datos climáticos.

1RAPsim está disponible en http://sourceforge.net/projects/rapsim/

B. AC Powerflow CalculatorEl algoritmo resuelve el flujo de potencia AC para el escenario de la red utilizando una lista de nodos y ramas generadas por el software. Cada nodo está caracterizado por cuatro parámetros: Potencia acti-va P, Potencia reactiva Q, Magnitud de voltaje y Ángulo del voltaje. Se ingresan dos de los paráme-tros anteriores y los otros dos son estimados por el algoritmo. Los cuatro valores se resumen en dos variables complejas. Se define un nodo de referen-cia con ángulo de voltaje igual a cero y magnitud de voltaje igual a 1 ó algún otro valor fijo determinado. Los otros nodos se clasifican como nodos de carga, se definen P y Q, o como nodos de generación, se definen, P y la magnitud de voltaje. Los parámetros restantes en cada nodo se determinan mediante la resolución iterativa de un conjunto de ecuaciones di-ferenciales (1) de la forma:

(1)

que se resuelven mediante el método de Gauss-Sei-del. La ecuación (1) es de n dimensiones, donde S es la potencia aparente, que también se expresa como S = P+jQ, U es el vector de voltaje complejo y Y es la matriz de admitancias, donde Yik contiene las admi-tancias entre el nodo i y nodo k. La matriz de admi-tancias considera a cada línea de distribución por su circuito equivalente π.

En este algoritmo el nodo de referencia se ajusta au-tomáticamente al nodo sin valor de P o sin valor de Q. Además, dentro del software los nodos con po-tencia neta positiva son nodos de generación y los nodos con potencia neta negativa son nodos de car-ga. Esta convención se cambia en los resultados de simulación para que coincida con la forma del perfil de carga residencial presentado en [1].

C. DC Powerflow CalculatorEste algoritmo aproxima el flujo de potencia entre dos nodos al hacer las siguientes suposiciones so-bre el conjunto de ecuaciones de (1): La primera es ignorar las pérdidas al suponer resistencia cero y la segunda es suponer potencia reactiva cero. El algo-ritmo necesita los siguientes parámetros de entrada: i) La matriz de susceptancia, que sea regular. ii) La potencia activa en cada nodo (excepto el nodo de referencia).

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III. MODELOS DE LAS FUENTES DE ENERGÍA Y DE LAS CARGAS

RAPsim posee modelos de simulación para las fuen-tes de energía y para las cargas y hasta ahora ningún modelo incorpora unidades de control de voltaje, [5].

A. Paneles Fotovoltaicos (PV)La potencia de salida de un generador fotovoltai-co depende de la radiación solar disponible G y la temperatura ambiente T. La potencia de salida de un generador PV aumenta linealmente con la radiación solar y disminuye a medida que aumenta la tempe-ratura ambiente. Por lo tanto, la potencia de salida instantánea de un conjunto fotovoltaico es dada por:

(2)

Donde y son las condiciones es-tándar de radiación solar y temperatura ambiente respectivamente y es el coeficiente de tempera-tura del módulo PV. es la potencia nominal del generador PV, mientras es la temperatura de la celda y está dada por:

(3)

La abreviación se indica para Nominal Opera-ting Cell Temperature. Ésta se mide en condiciones normalizadas de 800 W/m2 de radiación, 1 m/s de velocidad del viento y 20°C de temperatura ambien-te [5]. La radiación solar es obtenida a partir de los datos de latitud, longitud y altura sobre el nivel del mar y la generación aleatoria de factores de nu-bosidad, de acuerdo a las horas del día.

RAPsim posee dos modelos de sistemas de genera-ción PV, el SolarPeakPowerModel, el cual sirve para especificar un sistema fotovoltaico, ver Fig. 1 y el So-larSquareMeterModel al cual sólo se le especifican la potencia nominal y los metros cuadrados totales del sistema fotovoltaico.

Figura 1. Ventana para especificar los parámetros de entrada del modelo SolarPeakPowerModel.

B. Turbinas EólicasRAPsim posee dos modelos de turbinas eólicas, uno de ellos es el SimpleWindTurbineModel al cual se le especifica la potencia pico y un factor de producción aleatorio. El otro modelo, llamado UsualWindTurbi-neModel, ver Fig. 2., es más detallado, en donde la potencia de salida de cualquier turbina eólica es fun-ción de la velocidad del viento:

Donde es la velocidad a la cual la turbina empieza a operar, es la velocidad del viento con la cual la turbina genera su potencia nominal y

es la velocidad límite. Los coeficientes a se pueden calcular mediante mediciones [5], sin

embargo el software se encarga de calcularlos inter-namente. Así mismo, las velocidades del viento en el tiempo son generadas aleatoriamente siguiendo una distribución Weibull con parámetros y previamen-te definidos en el algoritmo de programación.

Figura 2. Ventana para especificar los parámetros de entrada del modelo UsualWindTurbineModel.

C. Otras Fuentes de GeneraciónRAPsim también incluye un modelo de fuente de generación a partir de combustible fósil, llamado



FosilFuelModel, en este se especifica la potencia, la capacidad del tanque y el nivel en porcentaje de combustible dentro del tanque, ver Fig. 3.

Figura 3. Ventana para especificar los parámetros de entrada del modelo FosilFuelModel.

Por último está el ConstantPowerModel, que se utili-za para fuentes independientes del clima y al cual se le especifica únicamente la potencia, ver Fig. 4.

Figura 4. Ventana para especificar los parámetros de entrada del

modelo ConstantPowerModel.

D. CargasRAPsim posee dos modelos de carga, uno es el ConstantDemandModel, donde el consumidor de-manda potencia constante. El otro modelo de carga es el ResidentialAverageLoadCurveModel el cual se basa en una curva residencial anual promedio de carga que se escala para el consumo anual de ener-gía del consumidor, ver Fig. 5.

Fig. 5. Ventana para especificar los parámetros de entrada del modelo ResidentialAverageLoadCurveModel.

IV. MICRORRED BENCHMARK

En la Fig. 6 se presenta el benchmark de una micro-rred residencial [1]. RAPsim es utilizado para simular flujos de potencia de la microrred aislada de la red de 0.4 kV. Para las simulaciones se utilizó el algoritmo AC PowerFlowCalculator. En este trabajo se simulan dos casos: i) El flujo de potencia para la condición

nominal de la microrred y ii) un flujo de potencia de un día en intervalos horarios.

La Tabla I presenta los parámetros por unidad de lon-gitud de las líneas de la microrred, así como los datos que se insertan propiamente en RAPsim luego de ser multiplicados por las distancias que corresponden según lo mostrado en la Fig 6.

Figura 6. Microrred tomada de [1] para simular los flujos de po-tencia con el software RAPsim.

TABLA I. Parámetros de las líneas insertados en RAPsim

Para el primer caso se implementará el modelo de demanda constante para todas las cargas y se to-man los valores de S0 presentados en la Fig. 6 con F.P. igual a 0.85 en atraso [1]. A partir de estos datos se calculan los valores de P y Q de los nodos de con-sumo, ver Tabla II. Para identificar los nodos ver Fig. 7.

TABLA II. Potencias insertadas en el modelo de demanda cons-tante en RAPsim

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el segundo caso se implementa el modelo de car-ga ResidentialAverageLoadCurveModel, al cual se le insertó dentro de la programación del software la curva de demanda residencial de [1], además este modelo de carga necesita como dato de entrada el consumo anual de energía de cada uno de los con-sumidores, dato que se obtiene a partir del perfil de demanda residencial de [1] y la Smax. de cada con-sumidor, ver Fig. 6, con el fin de encontrar la potencia media de un día y multiplicarla por 365 días y así ob-tener los consumos anuales de energía de la Tabla III.

TABLA III. Consumos de energía anual insertados en el modelo de curva de demanda media en RAPsim

En ambos casos de simulación las fuentes fueron programadas con los parámetros presentados en las Tablas IV y V.

TABLA IV. Valores de los parámetros insertados en el modelo “So-larPeakPowerModel” en RAPsim

TABLA V. Valores de los parámetros insertados en el modelo “UsualWindTurbineModel” en RAPsim

2 Los valores de latitud y longitud pertenecen a la ubicación geo-gráfica de Atenas, Grecia.3 El software durante la simulación da los m2 cuando se inserta la potencia.4 Datos de velocidades de operación turbina eólica tomados de http://sp.chinahummer.cn/index.php/index/content/169

Consumidores Consumo anual de energía [kWh] Nodo 1 55053.8625 Nodo 3 183512.875 Nodo 4 264258.54 Nodo 5 55053.8625 Nodo 6 172502.103

Turbina eólica4 Velocidad viento cutin 3.0 m/s Velocidad viento cutout 20.0 m/s Potencia 10000 W Velocidad nominal 10 m/s

Figura 7. Diagrama unifilar de la microrred programada en el

software RAPsim.

A. ResultadosLos resultados del flujo de potencia para las condi-ciones nominales de la microrred, son las potencias ingresadas y los voltajes en cada nodo, ver Tabla VI, en donde se evidencia una caída de voltaje máxi-ma del 9.41% en el nodo 3. Cabe anotar que estos resultados pueden variar en centésimas de una si-mulación a otra, ya que depende de la fecha y hora asignada a la simulación, en donde los valores “Clou-dfactor” o factor de nubosidad y “Windspeed” o ve-locidad del viento son función de la hora del día. Para este caso los valores de “Cloudfactor” y “Windspeed” fueron 0.3949 y 1.4468 m/s respectivamente.

TABLA VI. Voltajes en pu para potencias nominales.



Figura 8. Voltajes en los nodos definidos en el diagrama unifilar

de la microrred.

De acuerdo con la Fig. 8, el nodo 1, en donde sólo hay un consumidor sin la presencia de alguna fuen-te alternativa de generación, posee mayor variación de tensión en comparación con los demás nodos de la red, presentado in convenientes de regulación de tensión con una “elevación” de tensión a las 3 p.m. y unos “hundimientos” de tensión en las demás horas del día, sobre todo a las 7 p.m.

Figura 9. Potencias netas en los nodos definidos en el diagrama unifilar de la microrred programada en el software RAPsim

En la Fig. 9 se muestra el comportamiento del flu-jo de potencia neto en cada nodo durante 24 horas, presentándose un déficit de generación de energía para abastecer la demanda entre las 7:00 p.m. y las 11:00 p.m. El nodo 1 muestra el comportamiento exclusivo del perfil de carga programado y el nodo 2 presenta un comportamiento exclusivo de una fuente de generación. Los demás nodos, en el trans-curso del día, se comportan como nodos de gene-ración y en otras ocasiones como nodos de carga,

ya que hay una combinación, en un mismo nodo, de consumidores y de fuentes fotovoltaicas y/o eólicas, que son dependientes de las variables del clima.

En la Fig. 10 y la Fig. 11 se observan los valores alea-torios de nubosidad y velocidad del viento cada hora. Estos valores son los que definen la potencia de sali-da, de las fuentes fotovoltaicas y eólicas. Para el caso de las velocidades del viento estas son generadas mediante una distribución Weibull con parámetros de forma =3 y de escala =2.1. El factor de nubosi-dad se genera a partir de un algoritmo aleatorio que arroja valores en el rango de 0 a 1.

Figura 10. Factor de nubosidad

Figura 11. Velocidad del viento

V. CONCLUSIONES

El software RAPsim posee una interfaz amigable y los componentes básicos para realizar flujos de poten-cia con intervalos de tiempo definidos, con simula-ciones que tienen en cuenta las variables climáticas que inciden sobre las fuentes alternativas solares y

eólicas. Además, al ser un software de código abiertoexiste la opción de modificar y/o agregar otros mo-delos de fuentes alternativas tales como baterías, celdas de combustible y almacenamiento volante. También es posible agregar dentro del código del programa curvas de carga y distribuciones de Weibull con parámetros y para las velocidades del viento.

RAPsim puede utilizarse para complementar traba-jos de diseño de microrredes eléctricas, sobre todo para continuar con el paso de la evaluación de la operación y configuración de una microrred desde el punto de vista eléctrico. A manera de ejemplo se pre-sentaron dos casos de estudio con sus respectivos resultados, en el primer caso se simuló el flujo de po-tencia de una microrred en condiciones nominales. En el segundo caso se simuló el flujo de potencia de una microrred en intervalos horarios durante un día.

VI. AGRADECIMIENTOS

Este trabajo ha sido soportado por la Universidad Nacional de Colombia y Colciencias (Fondo nacional de financiamiento para la ciencia, la tecnología y la innovación Francisco José de Caldas) a través de: una beca-pasantía con código Hermes 26861, del progra-ma Jóvenes Investigadores - Convocatoria 645-2014; el proyecto MicroRENIZ-25439 con código 1118-669-46197, y la beca de doctorado 095-2005.

VII. REFERENCIAS

[1] S. Papathanassiou, N. Hatziargyriou, K. Strunz, and others, “A benchmark low voltage micro-grid network,” Proc. CIGRE Symp. Power Syst. Disper-sed Gener., pp. 1–8, 2005.

[2] J. R. Camarillo Peñaranda, A. J. Saavedra Montes, and C. A. Ramos Paja, “Selección de lugares para instalar micro-redes en Colombia,” CIDET, vol. 10, pp. 9–19, May 2014. [

3] M. R. Dave Turcotte, “Photovoltaic hybrid sys-tem sizing and simulation tools: Status and Needs,” 2001.

[4] M. Pochacker, A. Sobe, and W. Elmenreich, “Simulating the smart grid,” in PowerTech (POWER-TECH), 2013 IEEE Grenoble, 2013, pp. 1–6.

[5] M. Pochacker, T. Khatib, and W. Elmenreich, “The microgrid simulation tool RAPSim: Description and case study,” in 2014 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT Asia), 2014, pp. 278–283.

[6] W. Elmenreich, “RAPSim – An open source simulation software for microgrids | Energiemanage-ment und -technik.”

VIII. RESEÑA AUTORES

Santiago Díaz Sánchez. Ingeniero electricista y joven investigador en la Facultad de Minas, Universi-dad Nacional de Colombia, Medellín. [email protected]

Andrés Julián Saavedra Montes. Ingeniero elec-tricista, Magíster en Sistemas de Generación de Energía Eléctrica y Doctor en Ingeniería Eléctrica de la Universidad del Valle. Profesor Asociado, Departa-mento de Energía Eléctrica y Automática, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, Mede-llín. [email protected]


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