Comparación de flujos de potencia óptimos para redes AC/DC con penetración de recursos energéticos distribuidos considerando incertidumbre

En este proyecto de grado, se proponen cuatro novedosas metodologías que resuelven el problema del flujo de potencia óptimo unificado en una red híbrida AC/DC, teniendo en cuenta la presencia de sistemas de baterías y generación distribuida (GD). Estas cuatro metodologías abordan el problema de ince...

Full description

Autores:: Suárez Córdoba, Santiago

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad Tecnológica de Pereira

Repositorio:: Repositorio Institucional UTP

Idioma:: spa

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description	En este proyecto de grado, se proponen cuatro novedosas metodologías que resuelven el problema del flujo de potencia óptimo unificado en una red híbrida AC/DC, teniendo en cuenta la presencia de sistemas de baterías y generación distribuida (GD). Estas cuatro metodologías abordan el problema de incertidumbre con una predicción realizada previamente para determinar el despacho óptimo de los sistemas de baterías. La primera metodología plantea un modelo matemático no lineal entero mixto que tiene como objetivo minimizar los costos de compra de energía en una red híbrida AC/DC con sistemas de baterías y GD. En esta metodología se propone un flujo de potencia óptimo bajo un enfoque unificado, donde se integran las redes mediante el modelado del rectificador. En la segunda metodología se utilizan algunas linealizaciones que buscan transformar el primer modelo en un problema lineal, lo cual garantiza la solución óptima global del problema. En cuanto a las metodologías 3 y 4, ambas hacen uso de la matriz de impedancia para realizar el cálculo del flujo de potencia híbrido AC/DC. La diferencia entre la tercera y cuarta metodología radica en que la tercera considera las redes AC y DC de forma separada y la cuarta las considera de forma unificada. Sin embargo, ambas metodologías consideran un modelo matemático lineal relajado que no considera las variables eléctricas del sistema con la finalidad de encontrar el esquema de carga y descarga de las baterías. Una vez se encuentra el esquema de carga y descarga de las baterías, se ejecuta el flujo de potencia basado en la matriz de impedancia para considerar el efecto de las variables eléctricas. Por lo tanto, se puede decir que se propone un método de descomposición de dos etapas en las metodologías 3 y 4. Finalmente, la incertidumbre de la demanda, la radiación solar, la velocidad del viento, el costo de la energía y el caudal de los ríos de las cuatro metodologías se aborda a través de un modelo de predicción basado en la técnica de aprendizaje automático llamada árbol de regresión.
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spelling	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 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessGallego Rendón, Ramón AlfonsoSuárez Córdoba, Santiago2024-02-05T15:13:37Z2024-02-05T15:13:37Z2023https://hdl.handle.net/11059/14929Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeEn este proyecto de grado, se proponen cuatro novedosas metodologías que resuelven el problema del flujo de potencia óptimo unificado en una red híbrida AC/DC, teniendo en cuenta la presencia de sistemas de baterías y generación distribuida (GD). Estas cuatro metodologías abordan el problema de incertidumbre con una predicción realizada previamente para determinar el despacho óptimo de los sistemas de baterías. La primera metodología plantea un modelo matemático no lineal entero mixto que tiene como objetivo minimizar los costos de compra de energía en una red híbrida AC/DC con sistemas de baterías y GD. En esta metodología se propone un flujo de potencia óptimo bajo un enfoque unificado, donde se integran las redes mediante el modelado del rectificador. En la segunda metodología se utilizan algunas linealizaciones que buscan transformar el primer modelo en un problema lineal, lo cual garantiza la solución óptima global del problema. En cuanto a las metodologías 3 y 4, ambas hacen uso de la matriz de impedancia para realizar el cálculo del flujo de potencia híbrido AC/DC. La diferencia entre la tercera y cuarta metodología radica en que la tercera considera las redes AC y DC de forma separada y la cuarta las considera de forma unificada. Sin embargo, ambas metodologías consideran un modelo matemático lineal relajado que no considera las variables eléctricas del sistema con la finalidad de encontrar el esquema de carga y descarga de las baterías. Una vez se encuentra el esquema de carga y descarga de las baterías, se ejecuta el flujo de potencia basado en la matriz de impedancia para considerar el efecto de las variables eléctricas. Por lo tanto, se puede decir que se propone un método de descomposición de dos etapas en las metodologías 3 y 4. Finalmente, la incertidumbre de la demanda, la radiación solar, la velocidad del viento, el costo de la energía y el caudal de los ríos de las cuatro metodologías se aborda a través de un modelo de predicción basado en la técnica de aprendizaje automático llamada árbol de regresión.This undergraduate project proposes four innovative methodologies to solve the unified optimal power flow problem in an AC/DC hybrid network, considering the presence of battery systems and distributed generation (DG). These methodologies address the uncertainty problem with a previously made prediction to determine the optimal dispatch of battery systems. The first methodology presents a mixed-integer nonlinear mathematical model aimed at minimizing energy purchase costs in an AC/DC hybrid network with battery systems and DG. This methodology suggests an optimal power flow under a unified approach, integrating the networks by modeling the rectifier. The second methodology employs linearizations to transform the first model into a linear problem, ensuring the global optimal solution. As for methodologies 3 and 4, both use the impedance matrix to calculate hybrid AC/DC power flow. The difference between the third and fourth methodologies lies in the former considering AC and DC networks separately, while the latter considers them unified. However, both methodologies adopt a relaxed linear mathematical model that does not consider electrical variables to determine the battery charging and discharging scheme. Once the battery charging and discharging scheme is found, the power flow based on the impedance matrix is executed to consider the effect of electrical variables. Therefore, a two-stage decomposition method is proposed in methodologies 3 and 4. Finally, the uncertainty of demand, solar radiation, wind speed, energy cost, and river flow in all four methodologies is addressed through a prediction model based on the machine learning technique called regression tree.´ Indicegeneral ´ Indicegeneral I ´ Indicedefiguras V ´ Indicedetablas VII 1. Introducci´on 7 1.1. Motivaci´on. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2. Descripci´ondelproblema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.3. EstadodelArte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4. Vac´ ıosdelEstadodelArte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.5. Aportesdel trabajodegrado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.6. Organizaci´ondeldocumento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2. Formulaci´onmatem´atica 20 2.1. Modelodel rectificador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 i 2.2. Modelo matem´atico no lineal entero mixto que representa el flujo de potencia ´optimo unificado de una red h´ ıbrida AC/DC considerando sistemas de bater´ ıas y GD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.3. Linealizaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.3.1. Linealizaci´on de una variable continua al cuadrado . . . . . . . . . . . . 26 2.3.2. Linealizaci´on de la multiplicaci´on de dos variables continuas . . . . . . . 29 2.3.3. Linealizaci´on de una variable binaria a una variable continua . . . . . . 29 2.4. Modelo matem´atico lineal que representa el flujo de potencia ´optimo unificado de una red h´ ıbrida AC/DC considerando sistemas de bater´ ıas y GD. . . . . . . 31 3. Flujos de potencia basados en la matriz Zbus 36 3.1. Problema de optimizaci´on relajado no lineal entero mixto . . . . . . . . . . . . 36 3.2. Problema de optimizaci´on relajado linealizado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.3. Algoritmo constructivo de la matriz Zbus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.3.1. Matriz de impedancia en una red AC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.3.2. Matriz de impedancia en una red DC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.4. Flujo de carga AC basado en la matriz Zbus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.5. Flujo de potencia DC basado en la matriz Zbus . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.6. Flujo de potencia h´ ıbrido AC/DC unificado basado en la matriz Zbus . . . . . 47 4. ´ Arboles de regresi´on 49 4.1. Entrenamiento del ´arbol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.1.1. Recursive binary splitting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.2. Predicci´on del ´arbol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 ii 4.3. Implementaci´on en Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 5. Metodolog´ ıas de soluci´on propuestas para resolver el problema del flujo de potencia ´optimo unificado en redes h´ıbridas AC/DC con sistemas de bater´ ıas y GD, teniendo en cuenta la incertidumbre de la demanda, los precios de la energ´ ıa y la GD. 5.1. Metodolog´ ıa 1: Enfoque acoplado de las redes considerando un modelo no lineal 57 entero mixto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.2. Metodolog´ ıa 2: Enfoque acoplado de las redes considerando un modelo lineal . 59 5.3. Metodolog´ ıa 3: Enfoque desacoplado de las redes considerando un m´etodo de descomposici´on de dos etapas basado en la matriz Zbus . . . . . . . . . . . . . 61 5.4. Metodolog´ ıa 4: Enfoque acoplado de las redes considerando un m´etodo de descomposici´on de dos etapas basado en la matriz Zbus . . . . . . . . . . . . . 64 6. An´alisis de resultado 66 6.1. Sistema h´ ıbrido AC/DC radial de 33 nodos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 6.2. Caso 1: Comparaci´on de las metodolog´ ıas propuestas con NEPLAN . . . . . . . 70 6.3. Caso 2: Comparaci´on de las metodolog´ ıas propuestas para resolver el problema del flujo de potencia ´optimo de una red h´ ıbrida AC/DC con sistemas de bater´ ıas y GD, teniendo en cuenta la incertidumbre de la demanda, los precios de la energ´ ıa y la GD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 6.3.1. Predicci´on de las curvas de demanda, precio de la energ´ ıa y generaci´on de las fuentes solares, e´olicas e hidr´aulicas . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 6.3.2. Resultados de las metodolog´ ıas propuestas para resolver el problema del flujo de potencia ´optimo de una red h´ ıbrida AC/DC considerando bater´ ıas y GD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 iii 6.3.2.1. Casobase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 6.3.2.2. Casodeestudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 7. ConclusionesyRecomendaciones 84 7.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 7.2. Recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 Bibliograf´ ıa 87PregradoIngeniero(a) Electricista103 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería EléctricaFacultad de Ingenierías620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicadaSistemas de energía eléctrica - ControlGeneración distribuida de energíaIngeniería eléctricaRedes híbridas AC/DCSistemas de bateríasGeneración distribuidaComparación de flujos de potencia óptimos para redes AC/DC con penetración de recursos energéticos distribuidos considerando incertidumbreTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis[1] “Analyses of efficiency/energy-savings of dc power distribution systems/microgrids: Past, present and future,” International Journal of Electrical Power Energy Systems, vol. 104, pp. 89–100, 2019. [Online]. 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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 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de Pereirabdigital@metabiblioteca.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Comparación de flujos de potencia óptimos para redes AC/DC con penetración de recursos energéticos distribuidos considerando incertidumbre

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