No abstract

Este artículo propone un modelo de Proyección Espacial de la Demanda (PED) aplicado a un sistema eléctrico de distribución para el corto, mediano y largo plazo, lo cual incluye la estimación de la magnitud y la ubicación geográfica de la demanda de energía eléctrica de nuevos clientes. El modelo propuesto es un híbrido tendencia-simulación y utiliza una estructura jerárquica: desde abajo hacia arriba para adicionar y analizar datos; y, desde arriba hacia abajo para asignar el crecimiento de carga en sub-áreas y micro-áreas. El enfoque de pequeñas áreas es combinado con modelos de regresión de series espacio-tiempo y análisis de tendencia, en grandes regiones. Se utilizan factores locales, de proximidad y contorno para crear un mapa de preferencias. En cada región, se asigna el crecimiento de clientes en función de los valores del mapa de preferencias y una técnica autómata celular, luego se combina este uso del suelo con los datos de la curva de carga y así se obtiene las cargas en estas pequeñas áreas. Hemos probado el modelo de PED con el sistema de distribución de CENTROSUR; el resultado es un mapa de densidad de demanda que muestra las áreas más probables donde se asignaron los nuevos clientes, proporcionando así información sobre dónde, cuánto y cuándo cambiará la demanda, con el suficiente detalle y precisión requerida. Este artículo propone un modelo de Proyección Espacial de la Demanda (PED) aplicado a un sistema eléctrico de distribución para el corto, mediano y largo plazo, lo cual incluye la estimación de la magnitud y la ubicación geográfica de la demanda de energía eléctrica de nuevos clientes. El modelo propuesto es un híbrido tendencia-simulación y utiliza una estructura jerárquica: desde abajo hacia arriba para adicionar y analizar datos; y, desde arriba hacia abajo para asignar el crecimiento de carga en sub-áreas y micro-áreas. El enfoque de pequeñas áreas es combinado con modelos de regresión de series espacio-tiempo y análisis de tendencia, en grandes regiones. Se utilizan factores locales, de proximidad y contorno para crear un mapa de preferencias. En cada región, se asigna el crecimiento de clientes en función de los valores del mapa de preferencias y una técnica autómata celular, luego se combina este uso del suelo con los datos de la curva de carga y así se obtiene las cargas en estas pequeñas áreas. Hemos probado el modelo de PED con el sistema de distribución de CENTROSUR; el resultado es un mapa de densidad de demanda que muestra las áreas más probables donde se asignaron los nuevos clientes, proporcionando así información sobre dónde, cuánto y cuándo cambiará la demanda, con el suficiente detalle y precisión requerida.

Currently, there is a rapid growth in the installation of photovoltaic solar systems in power distribution systems. The functionalities of smart inverters can bring benefits in the operational performance of the network. In this work, the influence of the smart inverters control functions: fixed power factor; Volt-VAr; and Volt-Watt, is evaluated in the voltage regulation of the network, assuming various operating scenarios. For this, power flows are simulated considering quasi-static time-series that incorporate the dynamic behavior of the distribution system. The simulations and analyzes are carried out in a real distribution feeder of an Ecuadorian utility. The results show that under simulated test conditions, the inverter's Volt-VAr control presents better results in supporting voltage regulation. Resumo: Atualmente existe um rápido crescimento na instalação de sistemas solares fotovoltaicos nas redes de distribuição de energia elétrica. As funcionalidades dos inversores inteligentes podem trazer benefícios no desempenho operacional da rede. Neste trabalho, a influencia das funções de controle dos inversores inteligentes: fator de potência fixo; Volt-VAr; e Volt-Watt, é avaliada na regulação de tensão da rede, assumindo vários cenários de operação. Para isto, simulam-se fluxos de potência considerando series temporais que incorporam o comportamento dinâmico do sistema de distribuição. As simulações e análises são realizadas em um alimentador de distribuição real de uma concessionária equatoriana. Os resultados mostram que nas condições de teste simuladas o controle Volt-VAr do inversor apresenta melhores resultados no suporte da regulação de tensão.

A localização de uma nova subestação é um fator chave na expansão dos sistemas de distribuição de energia elétrica. Assim, esse local é estratégico do ponto de vista dos custos associados ao suprimento de energia, devendo-se considerar um planejamento holístico e integral dos subsistemas de subtransmissão e distribuição primaria. Embora o crescimento futuro da carga seja um fator determinante para sua capacidade e localização, foram identificados outros critérios técnicos, ambientais, características do solo, risco, critérios sociais, e administrativos que influenciam a localização final. Uma análise de decisão multicritério, baseada em sistemas de informações geográficas, é usada para combinar esses critérios, considerando as preferências dos tomadores de decisão e as restrições físicas do uso da terra. As principais contribuições deste trabalho são a identificação dos critérios, dentre os quais se destaca uma análise de densidade de carga baseada na previsão espaço-temporal da demanda. O produto dessa análise, chamadode adequação, é um mapa de decisão para identificar locais ideais para novas subestações. O desempenho do método proposto é avaliado na área de serviço de uma concessionária de energia equatoriana, o que agrega mais valor a essa proposta, com o intuito que possa ser aplicada em casos reais.