Evaluación de la resiliencia de una red eléctrica de baja tensión con integración de generación fotovoltaica emulada en el equipo eph3 de Lucas Nülle

El aumento de la energía fotovoltaica compartida en la matriz energética mundial es hoy una realidad. No obstante, esta integración puede causar impactos en la red eléctrica, principalmente en BT y MT. Por lo anterior, surge la necesidad de evaluar el comportamiento de una red eléctrica de BT que in...

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Autores:
Pinzón Quintero, Oscar Mauricio
Gaviria Ospina, Fabio Daniel
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
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OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/39834
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Palabra clave:
Resiliencia eléctrica
Sistemas fotovoltaicos
Generación fotovoltaica
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Electrical resilience
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Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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description El aumento de la energía fotovoltaica compartida en la matriz energética mundial es hoy una realidad. No obstante, esta integración puede causar impactos en la red eléctrica, principalmente en BT y MT. Por lo anterior, surge la necesidad de evaluar el comportamiento de una red eléctrica de BT que integra GFV. La evaluación de los impactos de la variabilidad operacionales del SFV sobre la red eléctrica podría ser realizada desde el concepto de resiliencia. Este trabajo de grado integra la resiliencia eléctrica como una sumatoria de parámetros e indicadores normalizados e influenciados por pesos subjetivos. Los parámetros e indicadores seleccionados son: i) Vrms, ii) Irms, iii) P, iv) Q, v) THDi, vi) THDv, vii) Vh, vii) Ih, ix) Desbv y x) TRD. Las potencias son calculadas a partir de los modelos IEEE, FRYZE y BUDEANU. Se tiene como objetivo evaluar la resiliencia eléctrica en el PCC de una red eléctrica de BT con inyección de potencia FV. Para esto, se empleó el equipo EPH3 de Lucas Nüelle emulando 15 escenarios considerando ocho paneles fotovoltaicos, variando porcentaje de sombreado de los paneles fotovoltaicos, número de paneles fotovoltaicos sombreados y reducción de la potencia activa en el inversor trifásico interconectado. Para obtener los datos de la tensión y corriente en el PCC se empleó el medidor PQube3, el cual realiza la adquisición de 256 muestras por ciclo, y un total de 16 ciclos. El procesamiento matemático de datos permite la cuantificación y posteriormente la evaluación de la resiliencia de la red eléctrica de BT del EAT-UIS que integra GFV. Como resultado, se obtuvo que el indicador THDin y el parámetro Vn son los que más afectan al índice de resiliencia eléctrica de una red de BT que integra potencia FV, mientras que la Ihn, el Desbvn y el TRDn son parámetros que no afectan el valor de la resiliencia eléctrica de la red. También se observó que la resiliencia eléctrica de una red de BT tiende a un nivel bajo o nulo principalmente por el aumenta de la potencia activa. La disminución en el porcentaje de sombríamente afecta más la evaluación de la resiliencia eléctrica evaluada en el modelo BUDEANU.
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La evaluación de los impactos de la variabilidad operacionales del SFV sobre la red eléctrica podría ser realizada desde el concepto de resiliencia. Este trabajo de grado integra la resiliencia eléctrica como una sumatoria de parámetros e indicadores normalizados e influenciados por pesos subjetivos. Los parámetros e indicadores seleccionados son: i) Vrms, ii) Irms, iii) P, iv) Q, v) THDi, vi) THDv, vii) Vh, vii) Ih, ix) Desbv y x) TRD. Las potencias son calculadas a partir de los modelos IEEE, FRYZE y BUDEANU. Se tiene como objetivo evaluar la resiliencia eléctrica en el PCC de una red eléctrica de BT con inyección de potencia FV. Para esto, se empleó el equipo EPH3 de Lucas Nüelle emulando 15 escenarios considerando ocho paneles fotovoltaicos, variando porcentaje de sombreado de los paneles fotovoltaicos, número de paneles fotovoltaicos sombreados y reducción de la potencia activa en el inversor trifásico interconectado. Para obtener los datos de la tensión y corriente en el PCC se empleó el medidor PQube3, el cual realiza la adquisición de 256 muestras por ciclo, y un total de 16 ciclos. El procesamiento matemático de datos permite la cuantificación y posteriormente la evaluación de la resiliencia de la red eléctrica de BT del EAT-UIS que integra GFV. Como resultado, se obtuvo que el indicador THDin y el parámetro Vn son los que más afectan al índice de resiliencia eléctrica de una red de BT que integra potencia FV, mientras que la Ihn, el Desbvn y el TRDn son parámetros que no afectan el valor de la resiliencia eléctrica de la red. También se observó que la resiliencia eléctrica de una red de BT tiende a un nivel bajo o nulo principalmente por el aumenta de la potencia activa. La disminución en el porcentaje de sombríamente afecta más la evaluación de la resiliencia eléctrica evaluada en el modelo BUDEANU.PregradoIngeniero ElectricistaThe increase in shared photovoltaic energy in the global energy matrix is today a reality. However, this integration can cause impacts on the electricity grid, mainly in LV and MV. Therefore, the need arises to evaluate the behavior of a BT electrical network that integrates GFV. The evaluation of the impacts of the operational variability of the SFV on the electrical network could be carried out from the concept of resilience. This degree work integrates electrical resilience as a sum of parameters and indicators normalized and influenced by subjective weights. The selected parameters and indicators are: i) Vrms, ii) Irms, iii) P, iv) Q, v) THDi, vi) THDv, vii) Vh, vii) Ih, ix) Desbv and x) TRD. Powers are calculated from IEEE, FRYZE and BUDEANU models. The objective is to evaluate the electrical resilience in the PCC of a BT electrical network with PV power injection. For this, the Lucas Nüelle EPH3 equipment was used, emulating 15 scenarios considering eight photovoltaic panels, varying the shading percentage of the photovoltaic panels, the number of shaded photovoltaic panels and reduction of the active power in the interconnected three-phase inverter. To obtain the voltage and current data in the PCC, the PQube3 meter was used, which performs the acquisition of 256 samples per cycle, and a total of 16 cycles. Mathematical data processing allows the quantification and later the evaluation of the resilience of the BT electrical network of the EAT-UIS that integrates GFV. As a result, it was obtained that the THDin indicator and the Vn parameter are those that most affect the electrical resilience index of a LV network that integrates PV power, while the Ihn, Desbvn and TRDn are parameters that do not affect the value of the electrical resilience of the network. It was also observed that the electrical resilience of a LV network tends to a low or null level mainly due to the increase in P using control over the inverter. The decrease in the percentage of darkly affects more the evaluation of the electrical resilience evaluated in the BUDEANU model.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería EléctricaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesResiliencia eléctricaSistemas fotovoltaicosGeneración fotovoltaicaBaja tensión.Electrical resiliencePhotovoltaic systemsPhotovoltaic generationLow voltage.Evaluación de la resiliencia de una red eléctrica de baja tensión con integración de generación fotovoltaica emulada en el equipo eph3 de Lucas NülleEvaluation of the resilience of a low voltage electrical network with integration of emulated photovoltaic generation in the Lucas Nülle EPH3 equipment*Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf105491https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/b2a4dd1a-4885-4ab1-9230-23c181c0db60/download143e0254d40b32d6193257dafa1eeb76MD51Documento.pdfapplication/pdf2247103https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/32cef225-5e1a-4f2f-a228-9a1c267554a5/download0728fa9b17bcc940718202ef6c92d64fMD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf192976https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/107a4cab-fd49-49d8-9546-f79b6c6d1548/download99a2e82deba8cdce5ef051a4838f5508MD5320.500.14071/39834oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/398342024-03-03 19:40:55.316http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co