Analisis Para La Implementación de REDIE

8/17/2019 Analisis Para La Implementación de REDIE

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ANÁLISIS PARA LA IMPLEMENTACIÓN DEREDES INTELIGENTES EN ECUADOR

- DISEÑO CONCEPTUAL Y APLICACIÓN A PLAN PILOTO -

- Entregable 2 -Metodología de Previsión de la demanda basada en redesinteligentes para planificación de las redes de distribución

31 de Julio de 2015


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Análisis para la implementación de Redes Inteligentes en Ecuador -1-

Índice

1. Introducción ........................................................................................................................ 3

2. Objetivos ............................................................................................................................. 4

3. Descripción de la metodología ........................................................................................... 5

4. Diseño de escenarios para la previsión de la demanda ...................................................... 7

4.1. Definición de criterios de cuantificación de la integración de nuevos elementos ..... 8

4.1.1. Elementos de consumo ................................................................................ 9

4.1.2. Elementos de generación ............................................................................ 9

4.2. Definición del número de escenarios y su evolución temporal .................................. 95. Obtención de Perfiles de consumidores en escenario base ............................................. 11

5.1. Fase 1: Desagregación de la curva de demanda del alimentador ............................. 12

5.2. Fase 2: Asignación de perfiles a las cargas en el escenario base .............................. 16

6. Previsión del crecimiento del consumo en la zona ........................................................... 17

7. Impacto de los nuevos elementos de demanda ............................................................... 19

7.1. Obtención Curva Promedia de Uso y Curva Factor de Simultaneidad (CFS) ............. 19

7.1.1. Obtención de CFS con mediciones disponibles ......................................... 207.1.2. Obtención de CFS sin mediciones disponibles. Estudios de uso ............... 21

7.2. Perfil del nuevo elemento de demanda. ................................................................... 23

8. Impacto de los nuevos elementos de generación distribuida .......................................... 24

8.1. Estimación de la potencia instalable ......................................................................... 24

8.2. Perfil del nuevo elemento de generación distribuida ............................................... 26

9. Implementación de estrategias para la gestión de la demanda ....................................... 28

9.1. Estrategias a nivel de sistema (Time Of Use) ............................................................ 29

9.1.1. Aplicación de TOU en pequeños consumidores ........................................ 29

9.1.2. Aplicación de TOU en clientes con registro horario .................................. 32

9.2. Estrategias a nivel de redes inteligentes ................................................................... 32

10. Cálculo curvas de demanda en puntos de conexión ........................................................ 34

10.1. Cálculo del estado de carga de la zona troncal ................................................... 35

10.1.1. Pequeños consumidores .......................................................................... 35

10.1.2. Clientes con Registro Horario .................................................................. 35

10.1.3. Servicios con tarifa de alumbrado público .............................................. 35


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10.2. Cálculo del estado de carga de la zona ramificada ............................................. 36

10.2.1. Pequeños consumidores .......................................................................... 37

10.2.2. Clientes con registro horario ................................................................... 37

10.2.3. Servicios con tarifa de alumbrado público .............................................. 37

Anexo I: Acrónimos ................................................................................................................ 38

Anexo II: Elaboración de CFS - Simulación de Montecarlo .................................................... 40

1. Tratamiento de la información base ......................................................................... 40

2. Simulación de Montecarlo ........................................................................................ 41

3. Ajuste de la curva del factor de simultaneidad ......................................................... 43


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1. INTRODUCCIÓN

El presente documento expone una metodología de carácter general para la previsión

de demanda considerando elementos de redes inteligentes como la generación distribuida olas estrategias de gestión de la demanda.

Dicha metodología surge con la necesidad de una mejora en la metodología deprevisión de la demanda tradicional utilizada con anterioridad por las empresas eléctricas deEcuador. Por una parte se ayudará a evaluar el impacto futuro por la incorporación rápida denuevos elementos en la red, como ese el caso de la cocina de inducción y vehículo eléctrico enEcuador, y por otro lado se ayudará a mejorar la metodología de planificación y refuerzo de lasredes eléctricas de distribución.

En primer lugar se presentan los objetivos de la misma y se realiza una descripción desu estructura. Posteriormente se presenta su contenido.


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2. OBJETIVOS

El objetivo de la metodología es la obtención de perfiles de consumo diario de todos

los clientes de la zona de estudio.

Para ello se estudiará cada elemento final conectado a la red, ya sea consumidor,generador o ambas cosas a la vez (este último caso es posible con la incorporación de lageneración distribuida).

Así mismo se estudiará modificar los perfiles con estrategias de gestión de la demanda.Dichos perfiles serán utilizados en la planificación de refuerzo y expansión: Entregable D-2:Metodología de planificación para redes inteligentes en Ecuador .


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3. DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA

Esta metodología evalúa las condiciones de funcionamiento de la red para el día del

año más desfavorable en cuanto a volumen máximo de carga instantánea soportada. Se haconsiderado el día de máximo consumo sin estudiar estacionalidad debido a que los perfilesde demanda no varían mucho por la climatología en el caso de Ecuador. Para la aplicación de lametodología en otras zonas geográficas es posible que sea necesario estudiar varios días delaño con el objetivo de determinar las condiciones de diseño que hagan al sistema eléctrico dedistribución fiable todo el tiempo.

Se van a estudiar los perfiles de consumo de todos los puntos de conexión finales de lared. Se entiende como punto de conexión final los elementos de generación o consumoconectados inmediatamente aguas debajo de un Centro de Transformación (C.T.) Finalmente

se agregarán los perfiles de los nuevos elementos de demanda y generación distribuidaconsiderados teniendo en cuenta la probabilística del factor de simultaneidad o decoincidencia y al nivel del C.T. de conexión.

En la siguiente figura se muestran las etapas que forman la metodología, yposteriormente se comentan brevemente:

Figura 1. Etapas de la metodología

Implementación de estrategias de gestión dela demanda

Definición de los escenarios para la previsiónde la demanda

Impacto de nuevos elementos de demanda

Impacto de nuevos elementos de generacióndistribuida

Obtención de los perfiles de los consumidoresen el escenario base

Previsión del crecimiento vegetativo delconsumo de la zona

PLANIFICACIÓN TRADICIONAL

PLANIFICACIÓN DE REDES INTELIGENTES


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Se definirán unos escenarios con el objetivo de definir el estado de la red conla incorporación de nuevos elementos de consumo y generación distribuidapara las distintas etapas del proceso de planificación teniendo en cuenta elcrecimiento de la demanda.

Se calcularán los perfiles de demanda de todos los puntos de conexión finales.Se distinguirá entre los puntos de los que se dispongan perfiles específicos y losque no dispongan. De estos últimos se estimará un perfil de consumodesagregando la curva del alimentador asociado.

Se realizará un desglose de la previsión de crecimiento vegetativo de lademanda.

Se calcularán los perfiles de nuevos elementos de demanda y generación

distribuida con previsión de incorporación a la red durante las etapas deplanificación.

Se modificarán los perfiles de los puntos de conexión con la aplicación deestrategias de gestión de la demanda.

Se agregarán los nuevos elementos de demanda y generación a los perfiles delos puntos de conexión. Para ello se considerará el factor de simultaneidad delnúmero de consumidores conectados al C.T. asociado a cada punto deconexión.


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4. DISEÑO DE ESCENARIOS PARA LA PREVISIÓN DE LA DEMANDA

Se deben elaborar tantos escenarios como se desee en función de los periodos que se

deseen evaluar y la incorporación de los nuevos elementos de crecimiento relevante en la red.Los elementos considerados pueden ser consumos o generación eléctrica. Para estudiar elefecto de la incorporación de los nuevos elementos de crecimiento relevante se deberánelaborar escenarios que representen una evolución temporal.

Figura 2. Diagrama de flujo del proceso de decisión de los escenarios

La evolución del crecimiento de cada elemento estudiado se debe realizar en base aunos niveles de penetración para cada escenario, y se deben definir los criterios paracuantificar la penetración.

En función de las expectativas de incorporación de los nuevos elementos puedenestudiarse distintas hipótesis más o menos conservadoras para evaluar la componente deincertidumbre. No obstante debido a que la metodología tiene como fin alimentar a lametodología de planificación y refuerzo, los números de los escenarios deberán inclinarse de

ser necesario a posiciones conservadoras en cuanto a exigencias de la red para garantizar lascondiciones de seguridad.

Elemento 1

Nuevas elementos de

crecimiento relevante:

Elemento 2

Elemento n

Estudio delcrecimiento del

elemento1


elemento2


elemento n

Definición de los criterios delgrado de penetración de los

nuevos elementos

Escenario base

DefiniciónEscenario 1

DefiniciónEscenario2

DefiniciónEscenario n

Año x1 Año x2 Año xn

Decisión del número deescenarios y su evolución

temporal.


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4.1. Definición de criterios de cuantificación de la integración de nuevos elementos

El primer paso es definir los grupos de usuario final a los que va a afectar en suconsumo la incorporación de los nuevos elementos. Se recomienda diferenciar a los usuariospor grupos tarifarios, ya que suponen divisiones claras entre las características de uso de laenergía (industrias, servicios públicos, comercios, nivel de tensión …) y su magnitud. Porejemplo, en el estudio realizado para evaluar los elementos de consumo de cocinas deinducción y vehículo eléctrico se define un grupo con todas las tarifas de carácter residencial.En la siguiente figura se muestra un desglose de los distintos niveles considerados con losgrupos tarifarios.

Figura 3. Organigrama con las agrupaciones de los grupos tarifarios.

Con registro horario(Grandes consumidores)

Sin registro horario (Pequeños consumidores)

Industrial conmediciónhoraria

Industrial BTcon medición

horaria

...

Comercial

Industrial

Industrial

Comercial

Residencial

Residencialdoméstico

Base de datoscomercial

Residencial PEC

...

Industrialartesanal

Industrial BT con demanda

...

Comercial BT

Escenariodeportivo BT

...

Comercial conmediciónhoraria

Comercial MT

...

Tipo deinformación

Tipo de uso

de la energía

Grupo tarifario


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4.1.1. Elementos de consumo

Para los elementos que sean consumos, se deberá definir el grado de penetración enbase al número de usuarios que vayan a hacer uso. Por ejemplo, en el caso de definir lapenetración de cocina de inducción, la penetración se definirá como un porcentaje del total delos usuarios con tarifa tipo residencial en cada momento temporal.

4.1.2. Elementos de generación

Para los elementos de generación, el grado de penetración se definirá en base a lapotencia instalada en un escenario hipotético donde se instalase toda la potencia permitida enel marco regulatorio. Para evaluar dicha penetración será necesario contar con medidas de

superficie instalable de todos los grupos de usuarios sobre los que se desee evaluar lapenetración, (por ejemplo partiendo de mediciones de superficie catastrales), y de sudemanda de energía en el escenario base.

En el estudio realizado se propone se va a suponer que el marco regulatorio permiteinstalar la potencia necesaria para abastecer el consumo mensual en cada consumidor yvender un 25% extra a la red de distribución, con el factor limitante del tamaño de la superficieinstalable (en las cubiertas) para todos los tipos de tarifa. Se ha distinguido entre el grupo detarifas residenciales y el grupo de tarifas industriales y comerciales. A falta de disponer datosde la superficie donde se podría instalar la generación distribuida, se ha tomado una superficie

media para el caso del grupo de clientes residenciales y para el caso de comerciales eindustriales se han estudiado solo los pertenecientes a tarifas de media tensión y se hantomado medidas en base a imágenes por satélite.

4.2. Definición del número de escenarios y su evolución temporal

La diferencia temporal entre unos escenarios se definirá en base a las etapas que sequieran considerar en el proceso de planificación. Por ejemplo para el estudio de una zona deGuayaquil se han definido los siguientes escenarios:


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Tabla 1. Escenarios propuestos para la previsión de la demanda en la Zona 3

Cada escenario se ha definido con un horizonte temporal de tres años, es decir, separtirá del escenario 0 que será el estado inicial y los escenarios 1,2, y 3 se darán para los años3,6 y 9 respectivamente. En este caso los escenarios se han diseñado para evaluar la

incorporación de cocinas de inducción, vehículo eléctrico, generación fotovoltaica distribuida yestrategias de respuesta de la demanda en los sectores residencial, comercial e industrial.

ESCENARIO 1 ESCENARIO 2 ESCENARIO 3 Observaciones

Cocinasinducción Integración 20% 50% 70% % sobre total de hogares

Integración 5% 10% 20%% total (2 vehículos por

hogar)

E. GestiónTarifa discriminación horaria

especial (60%)

Carga controlada (10%)Tarifa discriminación

horaria especial (50%)

Carga controlada(20%) o Vehículos a

redTarifa discriminación

horaria especial (40%)

% aceptación. Carga lenta

Solar fotovoltaica

Integración - 10% bloques viviendas10% bloques viviendas

20% viviendasindividuales

% potencia instalable

Respuestademanda


(20%)

Tarifa discriminaciónhoraria (40%)

Respuesta automática aprecios (10%)


Respuesta automáticaa precios (10%)

Respuesta rápida aprecios (5%)

Aire acondicionado% sobre total hogares

SolarFotovoltaica

Integración 10% 20% 20% % potencia instalable

Integración 5% 10% 20% % total (2 vehicles per home)


especial (50%)Precios dinámicos (50%)

Tarifa discriminaciónhoraria especial (50%)

Precios dinámicos (50%)


Precios dinámicos(50%)

semi-rápidaEstaciones públicas de carga

Respuestademanda


(20%)


Respuesta automática aprecios (10%)




% sobre total de edificiossector comercial

SolarFotovoltaica

Integración 10% 20% 20% % potencia instalable

Respuestademanda

E. Gestión Precios dinámicos (20%)Respuesta automática a

precios (10%)Precios dinámicos (20%)




% sobre total de industrias

Integración 0.3% 0.3% 0.3% % sobre total de VE


especial (50%)Precios dinámicos (50%)


Precios dinámicos (50%)



Carga rápida

Industrial

Reddistribución

Puestos públicos VE

Residencial

VehículoEléctrico

Comercial

VehículoEléctrico


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5. OBTENCIÓN DE PERFILES DE CONSUMIDORES EN ESCENARIOBASE

El objetivo de esta etapa es obtener los perfiles de demanda de los consumos de la redpara el escenario base.

Se recomienda disponer de los perfiles de demanda de todos los clientes con consumorelevante (consumos mayores de 1000 kWh mensuales) y perfiles tipo de consumidorespequeños que contemplen la dispersión en función de su consumo promedio y de suagregación (el número de clientes conectados aguas abajo del elemento de la red que se deseeestudiar). Este requerimiento se plantea en base a una previsión de una fuerte incorporaciónde contadores inteligentes en un futuro próximo en el Ecuador, con los que se podrá disponerde información de alta calidad del consumo particular de cada usuario.

Los perfiles de los pequeños consumidores (la mayoría clientes residenciales) siguen unpatrón de consumo típico de cada zona geográfica distintiva, que se refleja en un perfil dedemanda promedio (Figura 4). Dicho perfil de demanda promedio posee una dispersión quedisminuye conforme aumenta el número de clientes agregados. La dispersión en el consumoda lugar a puntas de demanda diarias que ponen el límite del dimensionamiento de loselementos de la red, por lo tanto debe realizarse un estudio del comportamiento estocásticode dichos perfiles para definir el criterio de diseño y prever la máxima demanda esperada encada caso.

Figura 4. Perfil de demanda promedio residencial. Zona 3: Guayaquil

Esta etapa surge por la carencia actual de información de perfiles de todos losconsumidores, y busca desagregar la curva de carga del alimentador para obtener los perfilesde consumo de los clientes de los que no se disponen mediciones específicas.

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1.80

2.00

0 :

0 0

2 :

0 0

4 :

0 0

6 :

0 0

8 :

0 0

1 0

: 0 0

1 2

: 0 0

1 4

: 0 0

1 6

: 0 0

1 8

: 0 0

2 0

: 0 0

2 2

: 0 0

0 :

0 0

P o t e n c i a

( k W

)


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Para ello a las curvas del alimentador se le restarán las de los clientes con medicionesespecíficas a los que se denominarán clientes con registro horario (por ejemplo clientes confacturación con registradores horarios) y los servicios con tarifa de alumbrado público talescomo luminarias, semáforos, cámaras de tráfico, etc.

Para ello se deberá disponer de las siguientes fuentes de información:

Figura 5. Fuentes de información de la metodología.

Esta etapa se divide en dos fases: desagregación del consumo del alimentador yasignación de perfiles a las cargas en el escenario base.

5.1. Fase 1: Desagregación de la curva de demanda del alimentador

En esta fase se parte de la curva de los alimentadores de la zona a la que se restan losconsumos conocidos de elementos de servicio y clientes de los que se posean curvasespecíficas (en el caso ecuatoriano suelen ser los clientes grandes que disponen de la categoríatarifaria “con demanda: registro horario ”). El objetivo es obtener la curva tipo de los pequeñosconsumidores conectados a cada alimentador (residencial, comercial e industrial con bajoconsumo). Las curvas se obtienen para el día del año en el que se espere la máxima demandaen la zona de estudio. Se toma el día del máximo del mes con mayor consumo.

En la siguiente Figura 6se muestra el diagrama de proceso de la Fase 1.

Informaciónbase de la

metodología

Registro comercialcon la energía

mensual facturadade los clientes de

la zona

Listado de loselementos con

servicio dealumbrado

público

Curvas dedemanda declientes conmedicionesdisponibles

Curvas de cargade los

alimentadores


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Figura 6. Diagrama de flujo de la Fase 1.

Curva de carga del

alimentador i:CAi

CAi -CSer -CCD

Curva de Demanda del Alimentador i dePequeños Consumidores:

CDAiPC

Curvaselementos deservicio: CSer

Curvas Clientescon Registro

Horario: CCRH

Estudio del consumo mensualde toda la zona

Curva de Demanda del Alimentador idía Promedio Mensual:

CDAiPM

Curva de Demanda del Alimentador idel Día máximo:

CDAiDmax

Curva FactorMáximo delAlimentador i:

CFMAi

CDAiDmax/CDAiPM

Entradas a la Fase 2


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Procedimiento:

Para esta fase se requiere de la siguiente información:

Curvas cuarto horarias de los alimentadores de la zona del año anterior. Registro comercial de todos los clientes de la zona con información del consumo

mensual de los últimos seis meses, el tipo de tarifa y el alimentador al que estánconectados

Lista con las luminarias, su potencia y el alimentador asociado. Perfiles de carga de los consumidores con curvas específicas.

Se realizan los siguientes pasos:

1. Se escoge el mes con mayor consumo de energía de toda la zona, y de dichomes el día con la máxima demanda simultánea registrada para cadaalimentador. Para ello se estudiarán las curvas de demanda anuales de losalimentadores.

2. Se obtiene las CDAiPC de cada alimentador, para ello se restarán las curvasanuales de los alimentadores con las de los clientes con registro horario y

servicios con tarifa de alumbrado público conocidas.

3. Se obtienen la CDAiPM de cada alimentador, para ello se promediarán lascurvas diarias de las CDAiPC del mes de mayor consumo a un solo día tipo.

4. Se obtiene la CDAiDmax de cada alimentador, para ello se escogerá en el mesde mayor consumo la curva CDAiPC que presente la máxima punta intradiaria.

5. Se obtiene la CFMAi de cada alimentador, para ello se realizará la operaciónCDAiDmax /CDAiPM

En la siguiente figura se muestran las CDAiPM y CDAiDmax de los alimentadores de lazona 3. Como se puede observar, una vez quitados los consumos de los clientes con registrohorario y servicios con tarifa de alumbrado público, las curvas de carga responden todas a unmismo perfil de demanda de pequeño consumidor.


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Figura 7.CDPM y CDDmax de los alimentadores de la Zona 3: Guayaquil

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 : 0

0

2 : 0

0

4 : 0

0

6 : 0

0

8 : 0

0

1 0

: 0 0

1 2

: 0 0

1 4

: 0 0

1 6

: 0 0

1 8

: 0 0

2 0

: 0 0

2 2

: 0 0

0 : 0

0

P o t e n c i a

( k W

)

CD Dmax 11/03/2015 BELOHORIZONTE CD PM marzo 2015 BELOHORIZONTE

0

500

1000

0 : 0

0

2 : 0

0

4 : 0

0

6 : 0

0

8 : 0

0

1 0

: 0 0

1 2

: 0 0

1 4

: 0 0

1 6

: 0 0

1 8

: 0 0

2 0

: 0 0

2 2

: 0 0

0 : 0

0

P o t e n c i a

( k W

)

CD Dmax 11/03/2015 BOSQUES DE LA COSTA CD PM marzo 2015 BOSQUES DE LA COSTA

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

0 : 0

0

2 : 0

0

4 : 0

0

6 : 0

0

8 : 0

0

1 0

: 0 0

1 2

: 0 0

1 4

: 0 0

1 6

: 0 0

1 8

: 0 0

2 0

: 0 0

2 2

: 0 0

0 : 0

0

P o t e n c i a

( k W

)

CD Dmax 11/03 /2015 PUERTO AZUL CD PM marzo 2015 PUERTO AZUL


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5.2. Fase 2: Asignación de perfiles a las cargas en el escenario base

Procedimiento

En esta fase se obtendrán los resultados de los perfiles de demanda de los distintospuntos de conexión finales:

Los perfiles de los pequeños consumidores :

Figura 8. Diagrama de proceso de la Fase 2: Obtención de curva para pequeños consumidores.

Ecuación 1.Curva cliente sin demanda j para el escenario base

escenario base =∗ ∗SCF Los perfiles de los clientes con registro horario: Serán sus curvas de demanda (CCRHi)

para el día con el máximo consumo propio registrado del mes con mayor consumo dela zona.

Los perfiles de los servicios con tarifa de alumbrado público : Para el caso de lasluminarias públicas serán su potencia de funcionamiento durante el periodo en el queestén encendidas. Se puede dar el caso que durante sus horas de funcionamiento noestén funcionando siempre a la misma potencia. El resto de elementos de serviciodeberán estudiarse para cada caso.

Registro comercial consumo últimos 6meses de los clientes de la zona

Consumo promedio facturadodel pequeño consumidor j:

CPCj

Suma del consumo promediofacturado de todos los pequeños

consumidores:SCF

CPCj*CDAiPM*CFMAiSCF

Curva Carga PequeñoConsumidor j:

CCPCj


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6. PREVISIÓN DEL CRECIMIENTO DEL CONSUMO EN LA ZONA

El objetivo de esta etapa es proyectar el crecimiento de la demanda para los años de

los escenarios definidos. Se tomarán datos de crecimiento representativos de la zona donde serealice el estudio. Este crecimiento de la demanda se desglosa en tres partes vinculadas alproceso de cálculo definido, entendidas como la proyección de los incrementos porcentualesde los consumos respecto a los de periodos anteriores (año anterior al año móvil), aunque losmotivos de este crecimiento estén asociados a diferentes causas como por ejemplo elcrecimiento vegetativo o la mejora del equipamiento eléctrico en los hogares:

Crecimiento específico ( ): Incremento de la demanda debido alincremento de la demanda por unidad de población. Este crecimiento esdebido por ejemplo al incremento del equipamiento en hogares de

electrodomésticos.

=Δ ℎΔ Crecimiento expansivo: Incremento de la demanda debido a la conexión de

nuevos puntos de carga en la red. Dentro del crecimiento expansivo sedistingue:

o Crecimiento que requiere de nuevas infraestructuras ( ): Esnecesaria la instalación de nuevos elementos como C.T. o líneas demedia tensión.

o Crecimiento que no requiere de nuevas infraestructuras ( ): Lasacometidas se llevan a cabo desde C.T. existentes en el escenario base.Este podría ser el caso de la ocupación de edificios parcialmentedesocupados en el escenario base.

Se aconseja evaluar dichas componentes del crecimiento para distintos tipos deconsumidores, por ejemplo: residencial, comercial e industrial (Ecuación 2). En este trabajo setoman datos para cada zona de estudio de la zona de concesión asociada debido a la falta deinformación más detallada.

Ecuación 2

=+ ++ +⋯+ Siendo:

xn: otro tipo de cliente que se desee considerar.


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El crecimiento de cada tipo de cliente se desglosa en la Ecuación 3:

Ecuación 3 =( ∗+ + ) …

=( ∗+ + )

Los valores de y dependerán de la zona y deben ser resultado de unestudio por parte de la entidad responsable con experiencia en planificación eléctrica de la

zona de estudio. Por ejemplo, en el presente estudio, para el caso de la Zona 5: centrohistórico de Cuenca no existirá debido a la saturación en cuanto a infraestructuraeléctrica instalada de la zona.


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7. IMPACTO DE LOS NUEVOS ELEMENTOS DE DEMANDA

Para estimar los perfiles de consumo de los nuevos elementos considerados se debe

llevar a cabo un estudio probabilístico de los mismos, estudiando su comportamiento enfunción de los hábitos de uso y del comportamiento del factor de simultaneidad.

Esta etapa se divide en dos partes: estimación de la curva factor de simultaneidad ydeterminación del perfil del nuevo elemento de demanda.

7.1. Obtención Curva Promedia de Uso y Curva Factor de Simultaneidad (CFS)

La dispersión de los consumos varía en función del número de consumidores

conectados a un C.T., en concreto ésta disminuye conforme aumenta el número de clientesconectados. En la siguiente figura se muestra el resultado del factor de simultaneidad por usode cocina de inducción en Quito ajustado en función del número de clientes. El factor desimultaneidad representa la máxima demanda de potencia simultánea registrable con un nivelde confianza del 99%. Es decir que el periodo de mayor consumo diario solo se superará el 1%de los días.

Figura 9.Factor de simultaneidad por uso de cocina. Fuente: Mediciones realizadas en la ciudad de Quito.

Como se puede observar en este caso el FS para un solo consumidor es de 0,66 , estoquiere decir que como máximo se utiliza el 66% de la potencia nominal de la cocina, lo quecorrespondería aproximadamente a 3 fogones funcionando en una cocina con 4 fogones.

La CFS se estimará de dos formas distintas según se disponga o no de una base dedatos con mediciones de uso del elemento estudiado.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

1 10 100 1000 10000

F a c t o r

d e s i m u l t a n e i d a d - P n = 4 0 0 0 W

Número de consumidores

CFS - cocina de inducción


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7.1.1. Obtención de CFS con mediciones disponibles

Esta forma de calcular la CFS es la que más se ajusta a la realidad puesto que se elaboracon mediciones de campo reales. Las mediciones deben de contener una muestrarepresentativa de los hábitos de uso del elemento en la zona de estudio. Se recomiendarealizar el análisis con mediciones de periodos de muestreo cada 10 minutos, puesto quedisminuye el volumen de información tratada disminuyendo los requerimientos dealmacenamiento y los tiempos de cálculo, a la par que se conservan las puntas de consumoregistradas. El tiempo de muestreo debe ser igual o inferior al periodo medio de uso delelemento en cuestión para que no desaparezcan las puntas de consumo. Por ejemplo, si setomaran registros horarios del consumo de una cocina de inducción, puesto que el tiempomedio de uso de la misma son 15 minutos aproximadamente, la punta máxima registrable ser3,5kW/4 = 875W y no se estarían cumpliendo los objetivos de la CFS.

En el estudio realizado la información base para la elaboración de la curva del factor desimultaneidad y la curva media de demanda diaria ha sido mediciones tomadas en la ciudad deQuito de cocinas ya instaladas. En concreto tras un proceso de validación de la informaciónsuministrada por parte de la EEQ se han tenido 1442 curvas de uso diario de 79 cocinas.

En la siguiente figura se muestra un gráfico Box and Whisker con los datos de lasmediciones realizadas en Quito. Los puntos rojos representan la media de los consumosregistrados para cada hora. Según se puede apreciar la mediana excepto al medio día(10:00,11:00,12:00) se encuentra en P=0, esto quiere decir que el 50% de las cocinas estánapagadas el resto de horas del día. En todas las horas se encuentran puntos que el análisisestadístico encuentra como anómalos, porque se encuentran muy alejados de la mediana. Estose justifica con que el uso de la cocina presenta una alta dispersión debido a que los consumosson cortos y se pueden dar en un periodo de tiempo muy largo.

Figura 10. Box an Whisker Plot de 79 consumidores de Quito


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En la siguiente figura se muestra el resultado de la curva media de uso de lasmediciones de las cocinas de Quito.

Figura 11. Curva media de uso de la cocina de 79 consumidores en Quito.

Como se puede apreciar la potencia máxima registrada es de 330 W, esto es debido aque el uso de la cocina presenta una alta dispersión a lo largo del día, puesto que los tiemposde uso son cortos respecto a los periodos en los que se da lugar.

Se observa que el mayor uso se hace a las 12:00 coincidiendo con la hora de la comida.También se aprecian picos notablemente menores a las 19:00 y a las 7:00 coincidiendo concena y desayuno respectivamente.

La CFS se ha de obtener para el momento del día con mayor demanda de potencia. Elproceso de obtención se basa en simulaciones de Montecarlo. Este proceso se explicadetalladamente en el apartado 1 del Anexo II.

7.1.2. Obtención de CFS sin mediciones disponibles. Estudios de uso

Ante la falta de información del patrón de uso de los nuevos elementos a estudiar, sedebe acudir a la realización de estudios específicos. Dichos estudios pueden basarse enencuestas o en comparaciones con otros estudios similares amparados en la opinión deexpertos en sociología y demanda eléctrica.

De los estudios de uso se extraerá información con el patrón de uso, conteniendoinformación de hora de inicio, la duración, o la potencia entre otros. Por ejemplo para el casodel estudio del vehículo eléctrico, a falta de mediciones se ha realizado un estudio con lossiguientes resultados para la ciudad de Guayaquil:

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0 : 0

0

P o t e n c i a

( k W

)


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Tabla 2.Información con el patrón de carga doméstica de vehículo eléctrico.

Se han definido 5 sucesos para dos tipos de carga y dos tipos de usuario según lapotencia requerida y el patrón de uso respectivamente. También se ha construido una funciónde distribución de probabilidad con la hora de inicio de las cargas que responde a la hora dellegada de la gente al trabajo. La duración de las cargas se ha ajustado a una distribución

normal con los parámetros indicados en la tabla.Con la información anterior se construye mediante simulaciones de montecarlo una

curva media de uso como se muestra en la siguiente figura, y se elabora una base de datospara la construcción de la CFS explicado en el Anexo II.

Figura 12. Curva media agregada por uso de vehículo eléctrico en la zona 3:Guayaquil.

Tipo 1 Tipo 2 Tipo 1 Tipo 2 Tipo 1 Tipo 2Potencia Media Recarga (kW) 3,5 7,3 3,5 7,3 3,5 7,3

Tipo de recarga Lenta 1 Lenta 2 Lenta 1 Lenta 2 Lenta 1 Lenta 2

Porcentaje de usuario que utilizan cadatipo de recarga (*)

85% 15% 85% 15% 85% 15%

Periodos de inicio de la cargaHora de punta de inicio de cargaUsuario A (descargan la batería paravolver a cargarla)Duración promedio carga completabatería (usuario A)

8h 4h 8h 4h 8h 4h

Porcentaje de cargas diarias por mediode descarga completa (%) (**)Usuarios B (cargan todos los días)

Duración de las cargas usuarios tipo B(min, med, max)

Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3

18h30 18h30

1h-2h-4h1h-2h-4h 1h-2h-4h

20% 20%

25% 25%

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18h30

80%80%

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1 5 : 0

0

P o t e n c i a

( k W )

M áxi mo Curva de carga promedi o VE


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7.2. Perfil del nuevo elemento de demanda.

Para calcular el perfil del elemento de demanda se utilizará la siguiente ecuación:

Ecuación 4

. = ∗á Siendo:

Curva prom: Curva promedio por uso del elemento. Es un vector con losvalores de potencia demandada a lo largo de un día.

Pnominal: Es la potencia nominal del elemento sobre la cual se ha normalizadoel factor de simultaneidad.

Máximo de Curva prom: Es el valor máximo de potencia del vector Curva prom.


25/44


8. IMPACTO DE LOS NUEVOS ELEMENTOS DE GENERACIÓNDISTRIBUIDA

Para estimar los perfiles de generación de los nuevos elementos de generacióndistribuida considerados se tomarán los valores definidos en el diseño de los escenarios depotencia instalable por consumidor y se realizará un estudio de disponibilidad de la fuente deenergía empleada.

Esta etapa se divide en dos partes: estimación de la potencia instalable y obtención delperfil del elemento de generación distribuida.

8.1.

Estimación de la potencia instalableLa forma de determinación de la potencia instalable se define en la etapa de definición

de los escenarios. Para el estudio realizado se propone tomar el mínimo entre la potenciainstalable por la superficie disponible y la potencia necesaria para cubrir toda la demanda yvender el 25% de lo generado.

Para definir la potencia instalable necesaria para cubrir la demanda, se utiliza el factorde planta de una instalación cercana del mismo tipo (solar o eólica). En el caso de no existirinstalaciones cercanas se realizará una aproximación a la capacidad de producción de la zona(irradiación anual, y recurso eólico) y los rendimientos de los generadores.

Esta metodología se centra en la generación distribuida fotovoltaica por ser la quemayor proyección de crecimiento futuro tiene actualmente.

En el caso de generación fotovoltaica en cubiertas, una vez determinada la potenciainstalable por límite de consumo se comprueba que no se supere el valor(1kW/10m2)*superficie (m2) de potencia instalable limitada por el tamaño de la superficieinstalable (normalmente la cubierta).

Por ejemplo, en el estudio realizado para la zona de Guayaquil se ha definido un clienteresidencial tipo con un consumo promedio mensual de 550 kWh y una superficie instalable de60m2. Se ha definido un cliente residencial tipo a falta de datos específicos de la superficieinstalable de cada vivienda. La superficie instalable se ha determinado como un promedio demediciones de áreas de viviendas vista satélite. Se ha tomado como planta generadora dereferencia la 472 Altgenotec situada a unos 30 km de la zona piloto en la misma latitud. Dichaplanta tiene un factor de carga del 12,45%.

Para estimar el factor de carga en una instalación de autoconsumo residencial, se haceuna comparativa de eficiencia con la planta grande. Para instalaciones de autoconsumoresidencial se adopta la solución de paneles monocristalinos de 60 células para con una

eficiencia media de 16.8%.Para edificios comerciales, industriales y a generación a gran escalase adopta la solución de paneles policristalinos de 72 células con una eficiencia media de


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27/44


8.2. Perfil del nuevo elemento de generación distribuida

Se debe estudiar cual es el caso más desfavorable en cuanto a infraestructurarequerida por la red, si el día de máxima generación o el de menos.

El día con mayor generación puede ser el factor más desfavorable cuando la punta delperfil de demanda resultante del C.T. es negativa. En el resto de casos el día con menorgeneración será el más desfavorable puesto que disminuye menos la potencia absorbida de lared y exige mayor capacidad instalable a la red de distribución.

Por lo general el día con mayor generación no alcanza picos de potencia en valorabsoluto mayores que los picos de potencia de demanda.

Para definir el de mayor y menor generación se tomará para cada perfil de generación

el del día máximo (percentil 99%) y el día mínimo (percentil 1%) escalado de la centralgeneradora tomada como referencia en caso de haberla.

Figura 13.Perfiles de generación en valores por unidad en base a la Pnominal de la central Altgenotec:CNEL Santa Elena

En la anterior figura se muestra la curva de generación máxima promedio y mínima dela central grande escogida para la zona de Guayaquil.

En caso de no haberla se tomará como factor de escala la irradiación máxima de lazona sobre la irradiación promedio y la irradiación mínima sobre la irradiación promedio en elcénit solar.

En la siguiente figura se muestra el perfil de demanda del C.T. tipo de la zona 3 (10consumidores residenciales) con los perfiles de demanda de los nuevos elementos incluidos enel escenario 3. Se muestra también la modificación del perfil con la curva del elemento de

generación (solar fotovoltaica) para el día de máxima generación y el día mínimo. Como sepuede ver, el máximo de potencia en valor absoluto se alcanza a las 20:00 por lo que la

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P o t e n

c i a

( p . u . )

Día máximo Dia promedio Día mínimo


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generación por autoconsumo no influye en la potencia máxima requerida al C.T. Por lo tantose escogerá el perfil de generación del día mínimo.

Figura 14. Efecto de la máxima y la mínima generación fotovoltaica de autoconsumo esperables en un

C.T. tipo (10 clientes residenciales) en la Zona 3: Guayaquil. Escenario 3

La curva de los elementos de generación asignados a cada punto de conexión será elperfil del día más desfavorable (p.u.) por la potencia nominal instalada.

Ecuación 6

. ó= . í á ∗

-15,00

-10,00

-5,00

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P o t e n c i a

( k W

)

PDC.T. base: Con 70%CI y 20% VE

PDC.T. base con 20% GD (día máxima generación)

PDC.T. base con 20% GD (día mínima generación)


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9. IMPLEMENTACIÓN DE ESTRATEGIAS PARA LA GESTIÓN DE LADEMANDA

Una de las de las principales formas de optimizar el funcionamiento de la red en el casode Redes Inteligentes nace de la capacidad de los consumidores de gestionarse (su demanda ysu generación), de acuerdo a las necesidades de la red.

Esto tiene una aplicación directa para la planificación de redes puesto que,tradicionalmente, esta planificación se hacía para el máximo de demanda esperable en la red.Esta situación ha resultado en redes que se dimensionan para atender unos consumos queestán presentes cortos periodos de tiempo en la red. Una alternativa a este diseño es la detener en cuenta que la demanda puede ser flexible y puede responder a determinadas señalesfundamentalmente de precios.

Esta respuesta es un elemento central en redes Inteligentes y, por tanto, en losestudios que se están haciendo en esta consultoría. La forma en que se va a tener en cuenta larespuesta de los consumidores en el proceso de planificación elaborado en esta consultoría esmediante la estimación de curvas de consumo de los puntos de conexión finales, tal como seha hecho hasta ahora, pero modificadas por la implementación de la citada Respuesta de laDemanda.

Por tanto, en esta etapa se modificarán los perfiles obtenidos en las etapas anteriorescon estrategias de respuesta de la demanda.

Las estimaciones del grado de respuesta en los consumidores se ajustarán más cuantomayor grado desagregación en los consumos de cada usuario se considere. Por ejemplo, enuna industria grande, la capacidad de respuesta de la demanda va a ir ligada a su procesoproductivo, y en el caso de un cliente residencial la capacidad de respuesta va a ir ligada alequipamiento de electrodomésticos del hogar. La incertidumbre debe ser acotada por mediode estudios de tipo sociológico que avalen la fiabilidad de la respuesta de los consumidoresfrente a las acciones propuestas.

En el presente trabajo se estudia el efecto en el grupo de pequeños consumidores y enel grupo de consumidores con registro horario en su conjunto.

Las estrategias de respuesta de la demanda pueden venir dadas por procesos deoptimización en niveles superiores de la red, como es el caso de las tarifas con discriminaciónhoraria, o pueden ser medidas específicas para la zona de estudio con el fin de solventar losposibles problemas de congestión localizados en la red de distribución con en los escenariosplanteados. A continuación se abordan por separado ambas situaciones.


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9.1. Estrategias a nivel de sistema (Time Of Use)

En el informe 3: Nuevas tarifas y precios dinámicos se definen los nuevos periodostarifarios de las tarifas con discriminación horaria propuestas para aplicar por zona deconcesión. El operador del transporte en cada área será el encargado de fijar los precios decada periodo con el objetivo de minimizar las pérdidas por transporte de la energía eléctricaaplanando la curva de demanda. Por ejemplo en la siguiente figura se presentan los periodostarifarios propuestos para la zona de concesión CNEL- Guayaquil.

Figura 15. Periodos tarifarios propuestos para la zona de concesión de Guayaquil. Días laborales-temporada alta

Debido a que las TOU están diseñadas para un proceso de optimización a nivel desistema de transmisión, podrían no mejorar o incluso aumentar picos de demanda enalimentadores de distribución. A continuación se aplica el efecto de las tarifas propuestas a losperfiles obtenidos en los apartados anteriores.

9.1.1. Aplicación de TOU en pequeños consumidores

Se muestra el procedimiento para introducir la modificación de los perfiles dedemanda para el consumo del conjunto de elementos agregados de los pequeñosconsumidores (iluminación, frigoríficos, lavadoras, etc.) y los nuevos elementos de penetraciónrápida considerados.


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A efectos de cálculo en la metodología se modificarán las CDAiPM en el caso de losconsumos agregados, y los perfiles de demanda medios en el caso de los consumos de losnuevos elementos considerados para el nivel de respuesta estimado en cada caso.

Consumos agregados

En la Figura 16se muestra la evolución de la carga en los pequeños consumidores conla TOU propuesta en el escenario 3 de la zona 3 (Tabla 1).

Figura 16. Curva de carga de pequeños consumidores con y sin TOU. Zona 3: Guayaquil, escenario3.

Como se puede observar, se ha supuesto un traslado del 15% de la demandaresidencial (shift) de las horas del periodo de facturación punta al siguiente periodo para elporcentaje de clientes estimado que se acogería a dicha tarifa. El shift realizado se ha basadoen otros estudios realizados para otros países europeos. En la se muestra el potencial dereducción del pico de carga en algunos países Europeos, como se puede ver en la Figura 17 losque disponen de aire acondicionado, como es el caso de Guayaquil, poseen un potencial de

reducción superior.En este caso la aplicación de la TOU supone un aumento de la punta de la curva de

carga de la zona, esto es debido a que la zona estudiada presenta un alto porcentaje deconsumo residencial, que posee el pico de consumo fuera del periodo de tarifa punta de lasTOU diseñadas que responden mejor a consumos industriales y comerciales másrepresentativos en la zona de concesión.

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P o t e n c i a

( k W )

Con RD Series1

Periodo tarifa punta


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Figura 17. Reparto del potencial de reducción de carga mínimo, máximo y medio en el pico de cargaanual en algunos países de Europa. Fuente: Christiansen, H (2014) 1

Consumos de los nuevos elementos considerados.

Para el caso de los nuevos elementos considerados se dispone de mayor cantidad deinformación de uso, por lo tanto se puede estudiar el efecto de las TOU por separado. En laFigura 18se muestra la modificación de la curva por uso de VE de la Figura 12para el escenario3 donde el 40% de usuarios de VE se acogen a TOU. Como se observa se ha recortado en un23% la punta de la curva de consumo media.

Figura 18. Curva media de uso de VE con TOU. Zona3-escenario 3.

1 Christiansen, H. Assessment of the theoretical demand response potential in Europe. Energy,67 (2014) 1-18

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P o t e n c i a

( k W

)

Máximo C urva de carga promedio V E


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9.1.2. Aplicación de TOU en clientes con registro horario

Los clientes con tarifa con registro horario en teoría ya poseen un perfil de consumooptimizado a los periodos tarifarios establecidos en el escenario base. Por lo tanto paraevaluar el cambio de los mismos con los nuevos periodos tarifarios propuestos, se debecomparar el cambio en los periodos con las nuevas tarifas para cada zona de concesión. Porejemplo en la Figura 19 se muestra el cambio de los periodos de facturación en la zona deconcesión de Guayaquil.

Figura 19. Comparación de los periodos de la tarifa por periodos existente y la tarifa nueva propuesta.

Por ejemplo, viendo la comparativa entre los periodos existentes y los nuevospropuestos en la zona 3, se puede prever un adelantamiento aproximado de una hora de losperfiles productivos industriales. Sin embargo, cada cliente debería estudiarse por separado

debido a la gran diferencia en el uso de la energía.

9.2. Estrategias a nivel de redes inteligentes

Dentro del nuevo marco de redes inteligentes, se diseñan nuevas herramientas para eloperador de distribución con el objetivo de gestionar posibles problemas de congestiónlocalizados. Algunas de estas herramientas son:

Respuesta rápida a precios

Carga controlada Precios dinámicos

Tarifa

existenteTarifa nueva

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Estas herramientas aplicadas dentro del proceso de planificación pueden suponer unretraso de la inversión y un ahorro de costos importante, por lo tanto deben de serconsideradas en nuevas metodologías propuestas.

Un ejemplo de aplicación puede ser la carga controlada de algunas cargas importantesdistribuidas por la red como el vehículo eléctrico.

Con la gestión controlada del 4% de la carga diaria por vehículo en el escenario 3 de lazona 3 se consigue reducir un 14 % la punta de la curva de demanda de toda la zona. Esto sepuede ver en las siguientes figuras:

Figura 20. Curva de demanda con desagregación de cocina de inducción y vehículo eléctrico. Zona 3-escenario 3. Sin estrategias de gestión de la demanda

Figura 21. Curva de demanda con desagregación de cocina de inducción y vehículo eléctrico. Zona 3-

escenario 3. Con estrategias de gestión de la demanda: TOU + Control Carga VE

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P o t e n c i a

( k W

)

Curva de carga Escenario Base Cocina de inducción VE Máximo


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2 3

: 3 0

P o t e n c i a (

k W )

Curva de carga Escenario Base con RP Cocina de inducción VE con TOU+DC Máximo



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10. CÁLCULO CURVAS DE DEMANDA EN PUNTOS DE CONEXIÓN

Este apartado dará lugar a los resultados de entrada de la metodología de planificación

y refuerzo: Entregable D-2: Metodología de planificación para redes inteligentes en Ecuador.

Los elementos de una red eléctrica de distribución están sometidos a un distinto nivelde variación de carga dependiendo del número de puntos de conexión situados aguas abajo.Conforme aumenta el número de puntos de conexión aguas abajo, el perfil resultante delelemento estudiado (suma de perfiles de los puntos de conexión finales asociados) disminuyesu dispersión. Ello implica que los elementos que conforman la red necesiten un mayordimensionamiento respecto al perfil de carga medio conforme disminuya el número de puntosde conexión situados aguas abajo.

Para considerar este efecto y en miras a definir los criterios de dimensionamiento en lametodología de planificación y refuerzo, se divide el estudio de la red en dos partes:

Zona troncal : elementos cuyo número de consumidores aguas abajo sea mayor a unvalor límite de número de consumidores (n_limite).

Zona ramificada: elementos cuyo número de consumidores aguas abajo sea menor aun valor límite de número de consumidores (n_limite). Esta incluye todos los C.T.independientemente del número de consumidores que se alimente.

En la siguiente figura puede verse el criterio de distinción entre las zonas:

n: número de consumidoresn_límite: número de consumidores límite

-Si n>n_límite: zona troncal-Si n


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El criterio para definir cada parte de la red es el número de puntos de conexión finalessituados aguas abajo. Se considera n_límite 100 puntos de conexión aguas abajo puesto quese ha tomado la hipótesis de que por encima de dicha cifra el factor de simultaneidad no varía

significativamente.Para cada parte la agregación de los perfiles de demanda se realizará de forma

diferente. A continuación se explica el cálculo de los perfiles en cada caso.

10.1. Cálculo del estado de carga de la zona troncal

A continuación se detalla el proceso de obtención de los perfiles de los puntos deconexión finales. Una vez obtenidos los perfiles de cada punto de conexión, se tomará el punto

del máximo de cada uno de ellos para planificar la red.

10.1.1. Pequeños consumidores

Se calculan las curvas a nivel de alimentador de los nuevos elementos considerados dedemanda y generación distribuida asociados a pequeños consumidores y se reparten uniformeentre los clientes en función de su consumo mensual sumándose a la Curva de Carga delPequeño consumidor calculada en el apartado 5.2.

La ecuación de la curva de carga de cada cliente es la siguiente:

Ecuación 7 . = . ∗(1+ ∗ +) ñ .+ ∗ ∗(1+ ∗) ñ .

Siendo:

n: número de pequeños consumidores conectados al C.T. El resto de elementos de la ecuación se encuentran detallados en el Anexo I.

10.1.2. Clientes con Registro Horario

Las curvas de los clientes con registro horario son las calculadas en el apartado 5.2. Seles sumarán los perfiles específicos de los nuevos elementos de demanda y generacióndistribuida.

10.1.3. Servicios con tarifa de alumbrado público

Las curvas de los clientes con servicio de alumbrado público son las calculadas en elapartado 5.2.


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10.2. Cálculo del estado de carga de la zona ramificada

A cada punto de conexión se le asigna su perfil de demanda y posteriormente loselementos de consumo y generación distribuida según los siguientes criterios:

El reparto de los nuevos elementos considerados se realiza a nivel de C.T. deacuerdo a una distribución binomial con un nivel de confianza del 95% para losniveles de penetración estimados en cada escenario:

X ~ B(n, p)

Población n : Número de elementos conectados al C.T. asociado en unescenario saturado. Por ejemplo si consideramos el estudio de penetración decocina de inducción n = número de clientes residenciales conectados.

Probabilidad de ocurrencia p : Grado de penetración.

Por ejemplo, para un transformador con 40 usuarios conectados conuna penetración del 70%, se definirá una penetración para el caso de cocina deinducción de 33 cocinas.

Figura 23.Distribución binomial: X ~ B (40, 0,7). Área por encima del 95% de probabilidad

Los perfiles de los nuevos elementos asociados a cada punto de conexión, secalcularán con el factor de simultaneidad (proveniente de su CFS) según elnúmero de consumidores conectados a su C.T.

Una vez obtenidos los perfiles de cada punto de conexión, se tomará el punto delmáximo de cada uno de ellos para planificar la red.


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10.2.1. Pequeños consumidores

La ecuación de la curva de carga de cada cliente es la siguiente:

Ecuación 8

. = .(1+ ∗ +) ñ .+∑ .. ∗ ()∗ ∗(1+ ) ñ . +∑ .∗. ∗(1+ ) ñ .

Siendo:

X: número de elementos de demanda del C.T. asociado en el escenario j. Y: número de elementos de generación distribuida del C.T. asociado en el

escenario j. n: número de pequeños consumidores conectados al C.T. El resto de elementos de la ecuación se encuentran detallados en el Anexo I.

10.2.2. Clientes con registro horario

Las curvas de los clientes con registro horario son las calculadas en el apartado 5.2. Seles sumarán los perfiles específicos de los nuevos elementos de demanda y generacióndistribuida.

10.2.3. Servicios con tarifa de alumbrado público

Las curvas de los clientes con servicio de alumbrado público son las calculadas en elapartado 5.2.


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ANEXO I: ACRÓNIMOS

Tabla 3. Acrónimos utilizados en la metodología

Acrónimo Nombre OBSERVACIONES

C.T. Centro deTransformación

CAi Curva de carga delalimentador i

Curvas reales de los alimentadores.

CCRH Curva de Clientes conRegistro Horario

CSer Curvas de elementoscon tarifa servicios dealumbrado público.

Potencia nominal durante horas de uso.

CDAiPC Curva de Demanda delalimentador i dePequeñosConsumidores

=CAi – CCD – CLumRepresenta la parte del consumo de lospequeños consumidores: residenciales ycomerciales pequeños.

CDAiPM Curva de Demanda delalimentador i díaPromedio Mensual

Se escoge el mes con mayor consumo de toda lazona. Para dicho mes se promedian las curvasdiarias CDAiPC a una que representa el díapromedio.

CDAiDmax Curva de Demanda delAlimentador i del Díamáximo

Se escoge de las CDAiPC la del día del máximo(para cada alimentador) del mes con mayorconsumo.

CFMAi Curva Factor Máximodel Alimentador i

=CDAiDmax /CDAiPMRepresenta la variabilidad del día máximorespecto al día promedio.

Consumo promedioMensual del PequeñoConsumidor j

Es el promedio del consumo mensual del cliente j en los últimos 6 meses reflejado en el registrocomercial.

SCF Suma del consumofacturado de lospequeñosconsumidores.

Es la suma de los clientes que no poseenregistro horario.

Cesp Crecimiento específico. Incremento porcentual de la demanda debido alincremento de consumo eléctrico por unidad depoblación.

Cexp sin Crecimiento expansivosin infraestructura.

Incremento porcentual de la demanda debido alincremento de consumo eléctrico por nuevospuntos de consumo que no requieren de lainstalación de nuevos C.T.


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Cexp con Crecimiento expansivocon infraestructura.

Incremento porcentual de la demanda debido alincremento de consumo eléctrico por nuevospuntos de consumo que sí requieren de lainstalación de nuevos C.T. y líneas de MTadicionales.

CCPCj Curva Carga PequeñoConsumidor

Ecuación 1

PD C.T.i Perfil de Demanda delC.T.i

FS Factor deSimultaneidad

CFS Curva FactorSimultaneidad

FC Factor de Carga =Energía neta generada en t /(Pnominal*t)

CNEAi Curva NuevosElementos Alimentadori

Consumo agregado de todos los elementos dedemanda y generación distribuida a nivel dealimentador

P e.demanda i Perfil del elemento dedemanda i . = ∗á

P e.GD i Perfil del elemento degeneración distribuida i

. ó= . í á ∗


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ANEXO II: ELABORACIÓN DE CFS - SIMULACIÓN DE MONTECARLO

1. Tratamiento de la información base

Cocinas de inducción

Se ha partido de mediciones realizadas por la empresa eléctrica a un determinadonúmero de consumidores durante un periodo de medición entre 1 y 3 semanas. Dichasmediciones tomaron registro del consumo de potencia activa de la cocina cada minuto y sepresentan en formato de fichero de texto.

Para utilizar las mediciones realizadas es necesario que éstas pasen un proceso devalidación que pasa por comprobar la puesta en hora correcta del medidor y que la mediciónse haya realizado sobre el consumo único de la cocina y no del consumo de toda la vivienda.Para ello se han representado gráficamente todas ellas y comprobado los requisitosvisualmente.

Una vez seleccionadas las mediciones válidas, se escoge de cada una de ellas lainformación de fecha hora y potencia activa, después se promedia a franjas de tiempo diez-minutales con el objetivo de facilitar el cálculo computacional (además se puede dar el casoque algunas de las mediciones posean periodos de muestra superiores al minuto, de estaforma se homogeniza la muestra). Para esto se toma como hipótesis que el tiempo medio deuso de cocina es igual o superior a 10 minutos, y por lo tanto los resultados de potenciaagregada serán los mismos que para franjas de tiempo minutales y la curva de factor desimultaneidad será idéntica. Por último las mediciones se consolidan en una sola base dedatos.

Vehículo eléctrico

Se ha diferenciado entre las recargas domésticas asociadas a puntos de consumo yainstalados en la red, recargas en comercios e industrias y recargas públicas que requerirán enla mayoría de los casos de nuevas infraestructuras.

Con las hipótesis planteadas en el estudio de uso se elabora un árbol de probabilidadesproporcional con la probabilidad de ocurrencia y la distribución de probabilidad de la hora deinicio y duración de los cinco sucesos definidos mostrados en la os para la ciudad de Guayaquil:

Tabla 2:

Tipo 1 usuario A Tipo 1 usuario B Tipo 2 usuario A Tipo 2 usuario B

Con dicho árbol de probabilidades se realiza un determinado número de iteraciones

hasta que la forma de la curva de carga por unidad no varía.


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Una vez determinada la forma de la curva se reconoce el periodo con la punta dedemanda registrada y para ese punto se elabora una muestra grande con el algoritmo decálculo programado para el posterior cálculo de la curva factor máximo.

2. Simulación de Montecarlo

El método de Montecarlo es un procedimiento general para seleccionar muestrasaleatorias de una población (finita o infinita) de la que se conoce su distribución deprobabilidad mediante números aleatorios.

Se ha realizado una simulación de Montecarlo con el objetivo de conocer ladistribución de probabilidad del consumo agregado en función de número de usuarios yelaborar la curva del factor de simultaneidad. Según el teorema central de límite, si ,…, son variables aleatorias independientes con media y varianza y distribución cualquiera –

no necesariamente la misma- y formamos la variable suma:

=+⋯+ entonces, si cuando crece ∑ → 0 , que implica que el efecto de una variable

es pequeño respecto al efecto total, la variable

−∑√ ∑

tiende hacia una distribución (0,1). Por lo tanto si es grande, se puede aproximar Y:~ ;√

Dicho teorema implica que la suma del consumo de un número grande de usuarios decocina de inducción (variable aleatoria) para un determinado momento tiende a unadistribución normal.

En la siguiente figura se muestra la distribución del consumo de 20 cocinas a las 12:10AM, y como puede observarse la distribución de consumo se aproxima bien a una distribuciónteórica normal.


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Figura 24. Histograma del consumo agregado de 20 cocinas a las 12:10 AM. 500 iteraciones.

Para la obtención de la curva del factor de simultaneidad en el caso de la cocina se haescogido los datos de potencia a las 12:10 AM por ser el momento del día con mayor consumo

promedio como se puede ver en la Figura 11 . Se han realizado simulaciones para 1, 2, 3, 5, 10,20, 30, 50, 80, 100, 200 y 1000 cocinas simultáneas.

Las simulaciones consisten en seleccionar muestras al azar de la base de datos con lasmediciones, y realizar sumas de un determinado número de las mismas un númerodeterminado de veces (iteraciones). El número de iteraciones dependerá de la dispersión delas variables aleatorias consideradas (en este caso la suma de consumos), de 1 a 3 clientes sehan realizado 1000 iteraciones, de 3 a 50 se han realizado 500 iteraciones y de 100 a 1000 sehan realizado 200 iteraciones.

Con el resultado de las simulaciones se ha obtenido el percentil 99 de todas lasiteraciones para cada número de clientes considerado, lo que significa que el consumoesperado estará por debajo de dicho valor el 99% de las veces. Aproximadamente a lo largo delaño el consumo sólo será superior 3 días a las 12:10 AM.


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3. Ajuste de la curva del factor de simultaneidad

Con las simulaciones de Montecarlo se han obtenido los percentiles 99 mostrados en lasiguiente figura.

Figura 25. Ajuste de la curva de factor de simultaneidad por uso de cocina de inducción con lassimulaciones realizadas.

Para agilizar el cálculo computacional se puede ajustar la curva a una expresiónmatemática en tres tramos. En este caso con ajustes de potencias como se ve en la anteriorfigura. El valor de R2 nos muestra la bondad de ajuste de la función teórica a los valoresexperimentales. Como se puede ver en los tres tramos considerados es cercano a 1.

y = 0,661x -0,668

R² = 0,9965y = 0,4561x -0,327

R² = 0,9879y = 0,2062x -0,12

R² = 0,953

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

1 10 100 1000

F a c t o r

d e s i m u l t a n e i d a d e n

b a s e P n =

4 0 0 0 W

Número de consumidores

1-3 clientes 3-50 clientes + 50 clientes

Analisis Para La Implementación de REDIE

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