Herramienta computacional para el análisis de un Programa de Gestión de Demanda en una red residencial

Los Programas de Gestión de Demanda - PGD permiten que los usuarios finales de energía eléctrica realicen cambios en sus consumos como respuesta a las diferentes señales del mercado. Sin embargo, en Colombia no se utilizan esquemas tarifarios dinámicos enfocados a usuarios residenciales. Por esta ra...

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Autores:
Aguirre De la Hoz, Randy
Consuegra Lara, Vanessa
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8743
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/8743
Palabra clave:
Programa de Gestión de Demanda
Desplazamiento de carga
Tiempo de Uso
Demand Side Management
Load Shifting
Time of Use
Rights
License
Universidad del Norte
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description Los Programas de Gestión de Demanda - PGD permiten que los usuarios finales de energía eléctrica realicen cambios en sus consumos como respuesta a las diferentes señales del mercado. Sin embargo, en Colombia no se utilizan esquemas tarifarios dinámicos enfocados a usuarios residenciales. Por esta razón, se propuso el desarrollo de una herramienta computacional simple y funcional para el análisis de un PGD en una red residencial, principalmente para uso de operadores de red. Para el diseño de ingeniería se consideraron 3 alternativas para realizar los desplazamientos de carga según la literatura consultada, de las cuales se seleccionó aquella donde más se redujeron las pérdidas. Con base en lo anterior y la normatividad existente dentro de la que se destaca la Ley 1715 - 2014, se elaboró una interfaz de cálculo y otra de visualización de resultados utilizando el lenguaje de programación Python y el sistema IEEE 14 nodos implementado en DIgSILENT - PowerFactory. En la ejecución del proyecto se identificó como limitantes la dependencia de la velocidad de cálculo del software en función del tamaño de la red simulada, la necesidad del uso de medidores inteligentes en sistemas domésticos y la variación constante del comportamiento de la demanda. Se realizó una prueba de hipótesis a partir de la cual se comprobó que un PGD reduce las pérdidas de potencia de un sistema modificando los factores de límite superior, límite inferior y porcentaje de traslado a franja de tarifa baja de la curva de demanda. Finalmente, se concluye que los PGD permiten al usuario programar y controlar su consumo de energía, así como el aplanamiento de la curva de demanda. Asimismo se pudo obtener un máximo de 2,06% de reducción de pérdidas diarias, asegurando al tiempo que las tensiones de las barras del sistema se mantienen en el rango de 0.9 p.u y 1.1 en p.u, además de un porcentaje máximo de cargabilidad en líneas del sistema de 22,64%.
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Con base en lo anterior y la normatividad existente dentro de la que se destaca la Ley 1715 - 2014, se elaboró una interfaz de cálculo y otra de visualización de resultados utilizando el lenguaje de programación Python y el sistema IEEE 14 nodos implementado en DIgSILENT - PowerFactory. En la ejecución del proyecto se identificó como limitantes la dependencia de la velocidad de cálculo del software en función del tamaño de la red simulada, la necesidad del uso de medidores inteligentes en sistemas domésticos y la variación constante del comportamiento de la demanda. Se realizó una prueba de hipótesis a partir de la cual se comprobó que un PGD reduce las pérdidas de potencia de un sistema modificando los factores de límite superior, límite inferior y porcentaje de traslado a franja de tarifa baja de la curva de demanda. Finalmente, se concluye que los PGD permiten al usuario programar y controlar su consumo de energía, así como el aplanamiento de la curva de demanda. Asimismo se pudo obtener un máximo de 2,06% de reducción de pérdidas diarias, asegurando al tiempo que las tensiones de las barras del sistema se mantienen en el rango de 0.9 p.u y 1.1 en p.u, además de un porcentaje máximo de cargabilidad en líneas del sistema de 22,64%.The Demand Side Management - DSM allows the end user of the electricity service to make changes in their consumption as an answer of the different signals of the energy market. However, dynamic prices are not used for residential customers in Colombia. As a result, the development of a simple and functional computational tool for the analysis of DMS in a residential network was proposed, mainly for system operator use. For the engineering design 3 alternatives were considered in order to perform the load shifting according to the state of the art consulted, selecting the one where losses were reduced the most. Based on foregoing and taking into account the current regulation in which Ley 1715-2014 is highlighted, a calculation interface and a result visualization interface were developed using Python as a programming language and the IEEE 14 system in DIgSILENT - PowerFactory. During the process of the project some limitations were identified such as the dependence of the software calculation speed based on the size of the simulated network, the need of smart meters use in domestic systems and the regular variation of the demand behavior. A hypothesis test was done, validating that DSM reduce the system power losses modifying the upper limit, the lower limit and shifting percentage to the low price zone in the demand curve. Finally, it is concluded that the DSM makes possible for the users to program and control their own consumption of electricity, alike the flattening of the demand curve. Likewise, it was possible to obtain a maximum of 2,06% reduction in daily losses, while making sure that node voltages of the system stayed between 0.9 p.u and 1.1 p.u, as well as a maximum loading percentage in system lines of 22,64%.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2019Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Programa de Gestión de DemandaDesplazamiento de cargaTiempo de UsoDemand Side ManagementLoad ShiftingTime of UseHerramienta computacional para el análisis de un Programa de Gestión de Demanda en una red residencialTool for the analysis of Demand Side Management in a residential networkarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8743/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54ORIGINALInforme Final _Aguirre_Consuegra.pdfInforme Final _Aguirre_Consuegra.pdfArtículo principalapplication/pdf1733789http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8743/1/Informe%20Final%20_Aguirre_Consuegra.pdf279a450c877409c7a58d46d52e66174bMD51repositorio.001.jpegrepositorio.001.jpegDesplazamiento de cargaimage/jpeg257697http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8743/2/repositorio.001.jpegb44a256629604d611181d33f6f5ac40dMD52repositorio.002.jpegrepositorio.002.jpegLoad Shiftingimage/jpeg238903http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8743/3/repositorio.002.jpeg73cf0daa0d00dbd12667f8acdcc02259MD5310584/8743oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/87432019-11-28 17:27:43.141Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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