Herramienta computacional para el flujo de carga estocástico que incluye el comportamiento del viento y su carga

Actualmente existe una constante expansión de los sistemas eléctricos alrededor del mundo, esto exige a los operadores de red un correcto análisis de los mismos para mantener su seguridad y confiabilidad. Conjuntamente, se evidencia la necesidad de utilizar nuevas tecnologías para generar energía caracterizadas por ser amigables con el medio ambiente y que cuenten con una fuente de energía primaria de carácter infinito, en el caso de la energía eólica, que ha liderado la penetración de este tipo de fuentes. Por lo que en este contexto se reconoce la necesidad de disponer de modelos que permitan predecir comportamientos de un sistema eléctrico ante una entrada de este tipo de fuentes, además de su carga eléctrica. La continua inserción de las fuentes no convencionales de energía renovables en las matrices energéticas de cada país hace de gran importancia el análisis de flujos de carga teniendo en cuenta la aleatoriedad de este tipo de fuentes. Sobre todo, teniendo en cuenta la inserción de energía eólica, que actualmente es la fuente con mayor porcentaje de penetración a nivel mundial. Además, la fluctuación ingresada a los sistemas eléctricos debido a la aleatoriedad de la demanda es un factor que generalmente no se tiene en cuenta al realizar flujos de carga. El trabajo presenta una metodología para resolver flujos de carga probabilísticos teniendo en cuenta la aleatoriedad del viento modelado a través de una distribución de probabilidad (distribución Weibull) al igual que las fluctuaciones de la carga (distribución Normal). Se ejecutaron las pruebas para validar el funcionamiento de cada una de las etapas del sistema. Se determinó que los resultados de los cálculos realizados para el flujo de carga coinciden con los cálculos del software de validación con un sistema que contiene las mismas características, el mismo número de nodos y se observó que el nodo que mayor le afectaría a la inserción de energía eólica al sistema sería el nodo con más carga del sistema

• Autores: Ortiz De Las Salas, Katheryn María; Rodríguez Jiménez, Andrés Felipe
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8256
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/8256
• Palabra clave: Estocástico, flujo de carga, energía eólica; Stochastic load flow, windpower
• License: Universidad del Norte