Simulación de sistemas de energía - Power system simulation

La simulación del sistema de energía eléctrica implica el modelado del sistema de energía y la simulación de red para analizar los sistemas de energía eléctrica utilizando datos de diseño / fuera de línea o en tiempo real. Los software de simulación de sistemas de energía son una clase de programas de simulación por computadora que se enfocan en la operación de sistemas de energía eléctrica. Estos tipos de programas de computadora se utilizan en una amplia gama de situaciones operativas y de planificación para sistemas de energía eléctrica.

Las aplicaciones de la simulación de sistemas eléctricos incluyen: planificación de la expansión de la transmisión y generación a largo plazo, simulaciones operativas a corto plazo y análisis de mercado (por ejemplo, pronóstico de precios). Estos programas suelen hacer uso de técnicas de optimización matemática como programación lineal , programación cuadrática y programación de enteros mixtos .

Se pueden modelar varios elementos de un sistema de energía. Un estudio de flujo de energía calcula la carga en las líneas de transmisión y la energía necesaria a generar en las estaciones generadoras, dadas las cargas requeridas para ser servidas. Un estudio de cortocircuito o análisis de fallas calcula la corriente de cortocircuito que fluiría en varios puntos de interés del sistema en estudio, por cortocircuitos entre fases o de cables energizados a tierra. Un estudio de coordinación permite la selección y configuración de relés y fusibles portectivos para eliminar rápidamente una falla de cortocircuito mientras se minimizan los efectos en el resto del sistema de energía. Los estudios de estabilidad transitoria o dinámica muestran el efecto de eventos como cambios repentinos de carga, cortocircuitos o desconexión accidental de la carga en la sincronización de los generadores del sistema. Los estudios de armónicos o de calidad de la energía muestran el efecto de las cargas no lineales, como la iluminación, en la forma de onda del sistema de energía, y permiten hacer recomendaciones para mitigar la distorsión severa. Un estudio de flujo de energía óptimo establece la mejor combinación de producción de la planta generadora para cumplir con un requisito de carga dado, a fin de minimizar el costo de producción mientras se mantiene la estabilidad y confiabilidad deseadas; Dichos modelos pueden actualizarse casi en tiempo real para brindar orientación a los operadores del sistema sobre la forma más económica de lograr un despacho económico .

Hay muchos paquetes de software de simulación de energía en formas comerciales y no comerciales que van desde software a escala de servicios públicos hasta herramientas de estudio.

Cálculo de flujo de carga

El cálculo del flujo de carga es la herramienta de análisis de red más común para examinar la red no perturbada y perturbada dentro del alcance de la planificación operativa y estratégica.

Utilizando la topología de la red, los parámetros de la línea de transmisión, los parámetros del transformador, la ubicación y los límites del generador, y la ubicación y compensación de la carga, el cálculo del flujo de carga puede proporcionar magnitudes y ángulos de voltaje para todos los nodos y la carga de los componentes de la red, como cables y transformadores. Con esta información, se puede examinar el cumplimiento de las limitaciones operativas como las estipuladas por los rangos de voltaje y las cargas máximas. Esto es, por ejemplo, importante para determinar la capacidad de transmisión de cables subterráneos, donde también debe tenerse en cuenta la influencia de la agrupación de cables en la capacidad de carga de cada cable.

Debido a la capacidad de determinar las pérdidas y la asignación de potencia reactiva, el cálculo del flujo de carga también ayuda al ingeniero de planificación en la investigación del modo de operación más económico de la red.

Cuando se cambia de redes malladas de baja tensión de alimentación monofásica y / o multifásica a redes aisladas, el cálculo del flujo de carga es esencial por razones operativas y económicas. El cálculo del flujo de carga también es la base de todos los estudios de red posteriores, como el arranque del motor o la investigación de interrupciones programadas o no programadas de los equipos dentro de la simulación de interrupciones.

Especialmente cuando se investiga el arranque del motor, los resultados del cálculo del flujo de carga brindan sugerencias útiles, por ejemplo, sobre si el motor se puede arrancar a pesar de la caída de voltaje causada por la corriente de arranque.

Análisis de cortocircuito

El análisis de cortocircuito analiza el flujo de energía después de que ocurre una falla en una red eléctrica. Las fallas pueden ser cortocircuitos trifásicos, monofásicos con conexión a tierra, bifásicos cortocircuitos, bifásicos con conexión a tierra, interrupción monofásica, interrupción bifásica o fallas complejas. Los resultados de dicho análisis pueden ayudar a determinar lo siguiente:

1. Magnitud de la corriente de falla
2. Capacidad del disyuntor
3. Aumento de voltaje en una sola línea debido a falla a tierra
4. Configuración de relé y voltaje residual
5. Interferencia debida a la línea eléctrica.

Simulación de estabilidad transitoria

El objetivo de la simulación de estabilidad transitoria de los sistemas de energía es analizar la estabilidad de un sistema de energía desde un segundo hasta varias decenas de segundos. La estabilidad en este aspecto es la capacidad del sistema para volver rápidamente a una condición de funcionamiento estable después de haber sido expuesto a una perturbación como, por ejemplo, la caída de un árbol sobre una línea aérea que resulta en la desconexión automática de esa línea por parte de sus sistemas de protección. En términos de ingeniería, un sistema eléctrico se considera estable si los niveles de voltaje de la subestación y las velocidades de rotación de los motores y generadores vuelven a sus valores normales de manera rápida y continua.

Figura 1. Especifica la cantidad de tiempo aceptable que le toma a los voltajes de la red volver a sus niveles previstos, que pueden variar según la magnitud de la perturbación de voltaje.

Los modelos suelen utilizar las siguientes entradas:

• Número, tamaño y tipo de generadores con cualquier parámetro disponible mecánico, eléctrico y de control (gobernador, regulación de voltaje, etc.),
• una mezcla de carga residencial, comercial e industrial en cada autobús,
• ubicación y especificaciones para dispositivos de control distribuidos tales como transformadores de cambio de tomas, compensación de derivación conmutada, compensadores de Var estáticos, sistemas de transmisión de CA flexibles, etc.
• ubicación y especificaciones para dispositivos de protección como relés y deslastre de carga, y
• ubicación y especificaciones de cualquier otro dispositivo de control y / o protección relevante.

La cantidad de tiempo aceptable que tarda el voltaje de la red en volver a sus niveles previstos depende de la magnitud de la perturbación de voltaje, y el estándar más común se especifica mediante la curva CBEMA en la Figura. 1. Esta curva informa tanto el diseño de equipos electrónicos como el informe de datos de estabilidad de la red.

Compromiso de la unidad

El problema del compromiso de la unidad implica encontrar el despacho de menor costo de los recursos de generación disponibles para satisfacer la carga eléctrica.

La generación de recursos puede incluir una amplia gama de tipos:

1. Nuclear
2. Térmica (utilizando carbón, gas, otros combustibles fósiles o biomasa )
3. Renovables (incluidas la energía hidroeléctrica, eólica, undimotriz y solar)

Las variables de decisión clave que decide el programa de computadora son:

1. Nivel de generación (en megavatios)
2. Número de unidades generadoras en

Las últimas decisiones son binarias {0,1}, lo que significa que el problema matemático no es continuo.

Además, las plantas generadoras están sujetas a una serie de limitaciones técnicas complejas, que incluyen:

1. Nivel operativo mínimo estable
2. Tasa máxima de aceleración hacia arriba o hacia abajo
3. Período mínimo de tiempo que la unidad está activada y / o desactivada

Estas restricciones tienen muchas variantes diferentes; todo esto da lugar a una gran clase de problemas de optimización matemática .

Flujo de potencia óptimo

La electricidad fluye a través de una red de CA de acuerdo con las leyes de Kirchhoff . Las líneas de transmisión están sujetas a límites térmicos (límites simples de megavatios en el flujo), así como a restricciones de voltaje y estabilidad eléctrica .

El simulador debe calcular los flujos en la red de CA que resultan de cualquier combinación dada de compromiso de unidad y despacho de megavatios del generador, y asegurarse de que los flujos de la línea de CA estén dentro de los límites térmicos y las restricciones de voltaje y estabilidad. Esto puede incluir contingencias como la pérdida de cualquier elemento de transmisión o generación, un llamado flujo de potencia óptimo con restricciones de seguridad (SCOPF), y si el compromiso de la unidad se optimiza dentro de este marco, tenemos un compromiso de la unidad con restricciones de seguridad (SCUC ).

En el flujo de potencia óptimo (OPF), el objetivo escalar generalizado a minimizar viene dado por:

${\ Displaystyle f (u_ {0}, x_ {0})}$

donde u es un conjunto de variables de control, x es un conjunto de variables independientes y el subíndice 0 indica que la variable se refiere al sistema de energía de pre-contingencia.

El SCOPF está sujeto a límites de restricción de igualdad y desigualdad. Los límites de la restricción de igualdad vienen dados por las ecuaciones de flujo de potencia previas y posteriores a la contingencia, donde k se refiere al k- ésimo caso de contingencia:

${\ Displaystyle g ^ {k} (u ^ {k}, x ^ {k}) = 0 \ qquad {\ text {for}} k = 1,2, \ ldots, n \,}$

Los límites de equipo y funcionamiento vienen dados por las siguientes desigualdades:

${\ Displaystyle U _ {\ min} ^ {k} \ leq U ^ {k} \ leq U _ {\ max} ^ {k} \,}$ representar restricciones estrictas en los controles

${\ Displaystyle h _ {\ min} ^ {k} \ leq X ^ {k} \ leq X _ {\ max} ^ {k} \,}$ representa restricciones duras / blandas en variables

${\ Displaystyle h ^ {k} (u ^ {k}, x ^ {k}) \ leq 0 {\ text {for}} k = 0,1, \ ldots, n \,}$ representa otras restricciones como los límites de reserva reactiva

La función objetivo en OPF puede adoptar diferentes formas relacionadas con las cantidades de potencia activa o reactiva que deseamos minimizar o maximizar. Por ejemplo, es posible que deseemos minimizar las pérdidas de transmisión o minimizar los costos reales de generación de energía en una red eléctrica.

Otros métodos de solución de flujo de energía, como la optimización estocástica, incorporan la incertidumbre que se encuentra en el modelado de sistemas de energía mediante el uso de distribuciones de probabilidad de ciertas variables cuyos valores exactos no se conocen. Cuando existen incertidumbres en las restricciones, como para las calificaciones de líneas dinámicas, se puede usar la optimización con restricción de azar cuando la probabilidad de violar una restricción se limita a un cierto valor. Otra técnica para modelar la variabilidad es el método de Monte Carlo , en el que se consideran diferentes combinaciones de entradas y salidas resultantes en función de la probabilidad de que ocurran en el mundo real. Este método se puede aplicar a simulaciones para la seguridad del sistema y el riesgo de compromiso de la unidad, y se utiliza cada vez más para modelar el flujo de carga probabilístico con generación renovable y / o distribuida.

Modelos de comportamiento competitivo

El costo de producir un megavatio de energía eléctrica es función de:

1. precio del combustible
2. eficiencia de generación (la tasa a la que la energía potencial del combustible se convierte en energía eléctrica)
3. costos de operación y mantenimiento

Además de esto, las plantas generadoras incurren en costos fijos que incluyen:

1. costos de construcción de la planta, y
2. costos fijos de operación y mantenimiento

Suponiendo una competencia perfecta , el precio de la electricidad basado en el mercado se basaría puramente en el costo de producir el próximo megavatio de energía, el llamado costo marginal a corto plazo (SRMC). Sin embargo, este precio podría no ser suficiente para cubrir los costos fijos de generación y, por lo tanto, los precios del mercado de energía rara vez muestran precios puramente SRMC. En la mayoría de los mercados de energía establecidos, los generadores son libres de ofrecer su capacidad de generación a los precios que elijan. La competencia y el uso de contratos financieros mantienen estos precios cerca de SRMC, pero inevitablemente ocurren ofertas de precios superiores a SRMC (por ejemplo, durante la crisis energética de California de 2001).

En el contexto de la simulación de sistemas de energía, se han aplicado varias técnicas para simular la competencia imperfecta en los mercados de energía eléctrica:

1. Concurso de Cournot
2. Competencia de Bertrand
3. Equilibrio de la función de oferta
4. Análisis del índice de oferta residual

También se han aplicado varias heurísticas a este problema. El objetivo es proporcionar previsiones realistas de los precios del mercado de la energía, dada la situación de oferta y demanda prevista.

Optimización a largo plazo

La optimización a largo plazo del sistema de energía se enfoca en optimizar el plan de expansión y retiro de varios años para las instalaciones de generación, transmisión y distribución. El problema de optimización generalmente considerará el flujo de efectivo de inversión a largo plazo y una versión simplificada de OPF / UC (compromiso de unidad), para asegurarse de que el sistema de energía funcione de manera segura y económica. Esta área se puede clasificar como:

1. Optimización de la expansión de generación
2. Optimización de la expansión de la transmisión
3. Co-optimización de expansión generación-transmisión
4. Optimización de la red de distribución

Especificaciones del estudio

Un requisito de estudio de sistemas de energía bien definido es fundamental para el éxito de cualquier proyecto, ya que reducirá el desafío de seleccionar el proveedor de servicios calificado y el software de análisis adecuado. La especificación del estudio del sistema describe el alcance del proyecto, los tipos de análisis y el entregable requerido. La especificación del estudio debe redactarse para que coincida con los requisitos específicos del proyecto y de la industria y variará según el tipo de análisis.

Software de simulación de sistemas de energía

El MAPS (simulación de producción de áreas múltiples) de General Electric es un modelo de simulación de producción utilizado por varias organizaciones regionales de transmisión y operadores de sistemas independientes en los Estados Unidos para planificar el impacto económico de las instalaciones de generación y transmisión eléctrica propuestas en la venta al por mayor eléctrica regulada por la FERC. mercados. Algunas partes del modelo también se pueden utilizar para la fase de compromiso y despacho (actualizado en intervalos de 5 minutos) en la operación de los mercados eléctricos mayoristas para las regiones RTO e ISO. PROMOD de ABB es un paquete de software similar. Estas regiones ISO y RTO también utilizan un paquete de software de GE llamado MARS (simulación de confiabilidad de áreas múltiples) para garantizar que el sistema de energía cumpla con los criterios de confiabilidad (una expectativa de pérdida de carga (LOLE) de no más de 0.1 días por año). Además, un paquete de software de GE llamado PSLF (Positive Sequence Load Flow), paquetes de software de Siemens llamados PSSE (Power System Simulation for Engineering), así como PSS SINCAL (Siemens Network Calculator) y el Programa de Analizador de Transitorios Eléctricos (ETAP) de Operation Technology Inc . analiza el flujo de carga en el sistema de potencia para detectar cortocircuitos y estabilidad durante los estudios preliminares de planificación por parte de los RTO y los ISO.

Referencias