This paper presents a methodology to estimate electric energy required by electric vehicles, taking into account driving habits and mobility statistics of private vehicles. Initially, a probability function of accumulated distances that an electric vehicle travels on a normal operation day is developed based on mobility patterns (travelled distances, number of trips, etc.). The obtained information is used to generate probability distributions for travelled distances by vehicles and for energy required by a vehicle after its daily operation. Probability distributions allow assigning to each vehicle a travelled distance and a required energy with a behavior based on real data. From obtained functions, energy required by each electric vehicle is analyzed, which is essential information to evaluate the effect of massive connection to the power grid. In this way, under the proposed methodology it is provided a tool that could predict the amount of energy required by a given quantity of electric vehicles that are connected to the grid. Finally, the proposed methodology was validated in Bogota, Colombia determining the probability distribution of the energy consumed per vehicle.Keywords: Probability Distribution, Travelled Distance, Energy Consumption, Electric Vehicles, Batteries. ResumenEste artículo plantea una metodología para estimar la energía eléctrica requerida por los vehículos eléctricos, teniendo en cuenta los hábitos de conducción y estadísticas de movilidad de los vehículos particulares. Inicialmente se construye la función de probabilidad de las distancias acumuladas que recorre el vehículo eléctrico en un día de operación normal a partir de los patrones de movilidad (distancias recorridas, número de desplazamientos, etc.). Con la información obtenida se generan distribuciones de probabilidad para las distancias recorridas por los vehículos y para la energía requerida por un vehículo luego de un día de recorrido normal. Las distribuciones de probabilidad permiten asignar a cada vehículo, una distancia recorrida y una energía requerida siguiendo un comportamiento basado en datos reales. Con las funciones obtenidas se determina la energía requerida por un vehículo, que es una información indispensable para evaluar el efecto de la conexión masiva de estos en la red eléctrica. De esta manera, bajo la metodología propuesta se provee una herramienta que permite predecir la cantidad de energía requerida por un determinado número de vehículos eléctricos que se conectan a la red. Finalmente, la metodología propuesta se valida en Bogotá, Colombia determinando la distribución de probabilidad que representa la energía consumida por vehículo.Palabras clave: Distribución de Probabilidad, Distancia Recorrida, Consumo de Energía, Vehículos Eléctricos, Baterías.

Este artículo puede compartirse bajo la licencia CC BY-ND 4.0 y se referencia usando el siguiente formato: J. Alarcón, S. Rivera, F. Santamaría, "Análisis del mercado Spot con representación estocástica para generación eólica y fotovoltaica," Rev. UIS Ing., vol. 17, no. 1, pp. 155-162, 2018. Doi: https://doi.org/10.18273/revuin.v17n1-2018014 Vol. 17, no. 1, pp. 155-162, enero-junio 2018 Revista UIS Ingenierías RESUMENEste artículo analiza el impacto que tienen las plantas de generación fotovoltaica y eólica en el precio del mercado Spot cuando se tiene un modelo de despacho de energía no liberalizado y se usa una estrategia de despacho que da beneficios a las plantas renovables, permitiéndoles despachar con un precio de oferta igual a cero. La técnica de Replicator Dynamics usa la utilidad marginal de las plantas para optimizar el despacho, llegando al óptimo cuando las plantas alcanzan la misma utilidad marginal. El estudio también incluye la representación estocástica de la velocidad del viento y la radiación solar para analizar las variaciones en la utilidad marginal cuando se tiene generación eólica, cuando se tienen generación fotovoltaica y cuando se incluyen los dos sistemas de generación de forma simultánea. Los resultados indican que la estrategia de despacho genera variaciones hasta de un 21.9% en la utilidad marginal, afectando a las plantas en firme con reducciones de hasta un 58.6% en la potencia despachada cuando se tiene únicamente Generación Fotovoltaica e incluso haciendo que disminuya a cero cuando se tiene generación eólica.PALABRAS CLAVE: Despacho de potencia; mercado spot; análisis estocástico; generación fotovoltaica; generación eólica. ABSTRACTThis paper analyzes the impact of photovoltaic and wind power plants on the price of Spot market, when a nonliberalized energy market and a profit-based dispatch strategy for renewable plants are used, that allow them dispatching the power at an offer price equal to zero. The Replicator Dynamics technique uses marginal utility of the power plants to optimize the dispatch, reaching the optimal when marginal utility of the plants become equal. The study also includes stochastic representation for wind velocity and solar radiation to analyze the variations in the marginal utility for three cases: including wind power plants, including photovoltaic power plants, and including both

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This paper analyses different options that can be used to solve the problem of the planning of power distribution networks by including capacitive compensation and distributed generation. The methodology for planning aims to determine the size of the units, the bus where the units have to be located, and the year in which investments should be made, in order to minimize the total energy losses on the network during the planning period. The work analyses four different cases: planning using neither capacitive compensation (SC) nor distributed generation (DG), planning using only SC, planning using only DG, and planning using reactive compensation and distributed generation simultaneously. Results show that simultaneous use of SC and DG reduce the total energy losses and improve the voltage profiles on the network, so good results for the planning are obtained.