Análisis de la capacidad de potencia reactiva de las estaciones de carga de vehícuos eléctricos para la mejora de la estabilidad del voltaje en las redes de distribución activas
: figuras, tablas
- Autores:
-
Ocampo Escobar, Gabriela
Guerrero Rivera, Jose Miguel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utp.edu.co:11059/15616
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/15616
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- Palabra clave:
- Automóviles eléctricos
Estaciones de carga de batería (Vehículos eléctricos)
Potencia reactiva (Ingeniería eléctrica)
Estabilidad de voltaje
Flujo de carga
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Redes de distribución
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- openAccess
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[1] K. Gholami, S. Karimi, A. Rastgou, A. Nazari, and V. Moghaddam, “Voltage stability improve- ment of distribution networks using reactive power capability of electric vehicle charging sta- tions,” Computers and Electrical Engineering, vol. 116, 5 2024. [2] P. K. Dubey, B. Singh, V. Kumar, and D. Singh, “A novel approach for comparative analysis of distributed generations and electric vehicles in distribution systems,” Electrical Engineering, vol. 106, pp. 2371–2390, 6 2024. [3] T. Unterluggauer, F. Hipolito, J. Rich, M. Marinelli, and P. B. Andersen, “Impact of cost-based smart electric vehicle charging on urban low voltage power distribution networks,” Sustainable Energy, Grids and Networks, vol. 35, p. 101085, 9 2023. [4] S. C. Burmeister and G. Schryen, “Distribution network optimization: predicting computation times to design scenario analysis for network operators,” Energy Systems, 3 2023. [5] P. Ushashree and K. S. Kumar, “Power system reconfiguration in distribution system for loss minimization using optimization techniques: A review,” Wireless Personal Communications, vol. 128, pp. 1907–1940, 2 2023. [6] S. Mehroliya and A. Arya, “Optimal planning of power distribution system employing electric vehicle charging stations and distributed generators using metaheuristic algorithm,” Electrical Engineering, vol. 106, pp. 1373–1389, 4 2024. [7] A. Srivastava, M. Manas, and R. K. Dubey, “Electric vehicle integration’s impacts on power quality in distribution network and associated mitigation measures: a review,” Journal of Engineering and Applied Science, vol. 70, p. 32, 12 2023. [8] M. Brenna, F. Foiadelli, C. Leone, and M. Longo, “Electric vehicles charging technology review and optimal size estimation,” Journal of Electrical Engineering & Technology, vol. 15, pp. 2539– 2552, 11 2020. [9] A. Mohammed, O. Saif, M. Abo-Adma, A. Fahmy, and R. Elazab, “Strategies and sustainability in fast charging station deployment for electric vehicles,” Scientific Reports, vol. 14, p. 283, 1 2024. [10] N. Panossian, M. Muratori, B. Palmintier, A. Meintz, T. Lipman, and K. Moffat, “Challenges and opportunities of integrating electric vehicles in electricity distribution systems,” Current Sustainable/Renewable Energy Reports, vol. 9, pp. 27–40, 6 2022. [11] Q.-S. Jia and T. Long, “A review on charging behavior of electric vehicles: data, model, and control,” Control Theory and Technology, vol. 18, no. 3, p. 217 – 230, 2020, cited by: 31. [12] N. Bhut and B. Vyas, “Effect of electrical vehicles charging on distribution system with dis- tributed generation,” in Recent Advances in Power Systems, O. H. Gupta and V. K. Sood, Eds. Singapore: Springer Singapore, 2021, pp. 191–204. [13] J. V. de Souza, W. R. Faria, A. A. Braggio, A. B. Piardi, R. B. Otto, and Z. L. I. Nadal, “Overview and future challenges on the connection of electric vehicles into modern distribution power systems,” Brazilian Archives of Biology and Technology, vol. 64, pp. 1–13, 2021. [14] “Definition and classification of power system stability ieee/cigre joint task force on stability terms and definitions,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 19, pp. 1387–1401, 8 2004. [15] K. Gholami, S. Karimi, and A. Anvari-Moghaddam, “Multi-objective stochastic planning of electric vehicle charging stations in unbalanced distribution networks supported by smart photovoltaic inverters,” Sustainable Cities and Society, vol. 84, p. 104029, 9 2022. [16] I. Oladeji, R. Zamora, and T. T. Lie, “Security constrained optimal placement of renewable energy sources distributed generation for modern grid operations,” Sustainable Energy, Grids and Networks, vol. 32, p. 100897, 12 2022. [17] S. Wang, Y. Li, and H. 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Firuz-Abad, “Probabilistic optimal power flow in correlated hybrid wind-pv power systems: A review and a new approach,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41, pp. 1437–1446, 2015. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032114007850 [22] M. Aien, M. Fotuhi-Firuzabad, and M. Rashidinejad, “Probabilistic optimal power flow in cor- related hybrid wind–photovoltaic power systems,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 5, pp. 130–138, 1 2014. [23] M. Moradi and M. Abedini, “A combination of genetic algorithm and particle swarm opti- mization for optimal dg location and sizing in distribution systems,” International Journal of Electrical Power Energy Systems, vol. 34, pp. 66–74, 1 2012. [24] M. S. K. Reddy and K. Selvajyothi, “Optimal placement of electric vehicle charging station for unbalanced radial distribution systems,” Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, pp. 1–15, 2 2020. [25] O. Homaee, M. J. Mirzaei, A. Najafi, Z. Leonowicz, and M. Jasinski, “A practical probabilistic approach for load balancing in data-scarce lv distribution systems using discrete pso and 2 m + 1 pem,” International Journal of Electrical Power Energy Systems, vol. 135, p. 107530, 2022. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0142061521007675 [26] S. D. Madasu, “Voltage stability analysi[26] S. D. Madasu, “Voltage stability analysis of radial distribution networks,” in Institute of Engi- neers at Jamshedpur, May 2014.s of radial distribution networks,” in Institute of Engi- neers at Jamshedpur, May 2014. [27] K. Gholami, S. Karimi, and A. Rastgou, “Fuzzy risk-based framework for scheduling of energy storage systems in photovoltaic-rich networks,” Journal of Energy Storage, vol. 52, 11 2022. [28] O. H. Gupta and V. K. Sood, Eds., Recent Advances in Power Systems. Springer Singapore, 2021, vol. 699. [29] P. Rajesh and F. H. Shajin, “Optimal allocation of ev charging spots and capacitors in distribu- tion network improving voltage and power loss by quantum-behaved and gaussian mutational dragonfly algorithm (qgda),” Electric Power Systems Research, vol. 194, p. 107049, 5 2021. [30] H. J. Siahroodi, H. Mojallali, and S. S. Mohtavipour, “A new stochastic multi-objective frame- work for the reactive power market considering plug-in electric vehicles using a novel meta- heuristic approach,” Neural Computing and Applications, vol. 34, pp. 11 937–11 975, 7 2022. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizacióhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessHerrera Orozco, Andrés RicardoGil Gonzalez, Walter JulianOcampo Escobar, GabrielaGuerrero Rivera, Jose Miguel2025-02-12T13:16:06Z2025-02-12T13:16:06Z2024https://hdl.handle.net/11059/15616Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/home: figuras, tablasEste documento se centra en el estudio de la capacidad de potencia reactiva de las estaciones de carga de veh ́ıculos el ́ectricos (EVCS - Electric Vehicle Charging Station) y su influencia en la estabilidad del voltaje en las redes de distribución activa. El aumento en la adopción de vehículos eléctricos (EV - Electric vehicle) presenta retos importantes para la infraestructura el ́ectrica, particularmente en lo que respecta a estabilidad y calidad de voltaje. En este sentido, en este proyecto se elabora un modelo de programación no lineal que incorpora en la funci ́ on objetivo el índice de estabilidad ́de voltaje (VSI - Voltage Stability Index) y las restricciones vinculadas a la potencia reactiva. Se utilizan m ́etodos de simulación de Monte Carlo (MCS - Monte Carlo Simulation) para simular la demanda de carga y las condiciones de funcionamiento. Esto facilita la valoración de diversos escenarios y su influencia en la estabilidad del sistema. También, se implementa el flujo de carga de barrido iterativo para evaluar las condiciones de voltaje en el sistema de distribución bajo diferentes ́ escenarios, lo que proporciona una herramienta eficaz para analizar la estabilidad del sistema. Además, se emplea un algoritmo de optimización por enjambre de part ́ ́ıculas (PSO - Particle Swarm Optimization) para optimizar la distribución de potencias inyectadas por las estaciones de carga, lo que contribuye a una gestión más eficiente y sostenible de la red eléctrica. Mediante análisis de los casos propuestos, se mide la eficacia de la metodología, examinando la relación entre ́ la potencia activa y reactiva, además de los recursos energéticos existentes. Finalmente, el propósito de este proyecto es impulsar investigaciones futuras en el área, fomentando un enfoque minucioso sobre cómo minimizar los problemas de inestabilidad de voltaje. Los ́resultados logrados ofrecen un fundamento sólido para formular estrategias que incrementen la eficiencia en la optimización de las redes de distribución eléctrica, en un contexto que varía ́continuamente con la incorporación de cargas no lineales y la generación distribuida combinada con fuentes renovables.1 Introduccion ́ 12 1.1 Planteamiento del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2 Justificacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 13 1.3 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3.1 Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3.2 Objetivos espec ́ıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4 Estado del arte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.5 Estructura del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2 Aspectos teoricos 18 ́ 2.1 Estabilidad de tension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 18 2.1.1 Estrategias usadas para la estabilidad de tension . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 18 2.2 M ́etodo de flujo de carga de barrido iterativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 Modelizacion de la demanda de las estaciones de carga (EVCS) . . . . . . . . . . . . ́ 20 2.4 Modelizacion turbina e ́ olica WT - Wind Turbine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 20 2.5 Algoritmo de Monte Carlo (MCS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.6 Algoritmo de optimizacion por enjambre de part ́ ́ıculas (PSO) . . . . . . . . . . . . . 22 2.7 Software de codificacion utilizado: Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 23 3 Metodolog ́ıa para la mejora de la estabilidad de tension en las redes de distribuci ́ on ́ incluyendo EVCS 24 3.1 Formulacion del modelo matem ́ atico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 24 3.1.1 Funcion objetivo- Indice de estabilidad de tensi ́ on (VSI) . . . . . . . . . . . . ́ 24 3.1.2 Restricciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.2 Estrategia para analisis de estabilidad de tensi ́ on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 28 4 Resultados y analisis 33 ́ 4.1 Red de distribucion de prueba . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 33 4.2 Casos de estudio analizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.3 Evaluacion de la funci ́ on objetivo en los casos de estudio . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 37 4.3.1 Analisis comparativo de los casos de estudio en relaci ́ on con la funci ́ on objetivo ́ 40 4.3.2 Analisis de perfil de tensi ́ on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 41 5 Conclusiones y trabajos futuros 44 5.1 Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5.1.1 Conclusiones caso 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5.1.2 Conclusiones caso 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5 TABLA DE CONTENIDO 5.1.3 Conclusiones caso 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.1.4 Conclusiones caso 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.1.5 Conclusion general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ́ 46 5.2 Trabajos futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 Apendices 46PregradoIngeniero(a) Electricista49 páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríasPereiraAnálisis de la capacidad de potencia reactiva de las estaciones de carga de vehícuos eléctricos para la mejora de la estabilidad del voltaje en las redes de distribución activasTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis[1] K. Gholami, S. Karimi, A. Rastgou, A. Nazari, and V. Moghaddam, “Voltage stability improve- ment of distribution networks using reactive power capability of electric vehicle charging sta- tions,” Computers and Electrical Engineering, vol. 116, 5 2024.[2] P. K. Dubey, B. Singh, V. Kumar, and D. Singh, “A novel approach for comparative analysis of distributed generations and electric vehicles in distribution systems,” Electrical Engineering, vol. 106, pp. 2371–2390, 6 2024.[3] T. Unterluggauer, F. Hipolito, J. Rich, M. Marinelli, and P. B. Andersen, “Impact of cost-based smart electric vehicle charging on urban low voltage power distribution networks,” Sustainable Energy, Grids and Networks, vol. 35, p. 101085, 9 2023.[4] S. C. Burmeister and G. Schryen, “Distribution network optimization: predicting computation times to design scenario analysis for network operators,” Energy Systems, 3 2023.[5] P. Ushashree and K. S. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizacióopen.accesshttps://repositorio.utp.edu.coRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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