Optimización del deslastre de carga en un sistema de distribución para mejorar el indicador de calidad SAIDI

Abstract

The present work presents a methodology developed for the optimization of load shedding during a contingency in an electrical network. The main objective of this methodology is to minimize the amount of load to be shed in case of a contingency as a result of the failure of an asset. The first step in the development of this methodology was the short-term load forecast, which is proposed to be carried out through Fourier series due to its computational speed, low quadratic mean error, adaptability for different load profiles and weekdays. The second step was to use this forecast to perform the contingency analysis and determine the critical assets of the system and thus establish the critical hours where the load shedding will be carried out in order to maintain the operating system safety. The third step is to evaluate the optimization methods, and the particle swarm method is selected due to its favorable results, since it converged even when other methods did not. Finally, the SAIDI index is calculated before and after using this methodology seeking to evaluate the method. In conclusion, when using the proposed method, the SAIDI indicator improved specifically.

En el siguiente trabajo se presenta una metodología desarrollada para optimizar el deslastre de carga durante una contingencia en una red eléctrica. El objetivo principal de esta metodología es minimizar la cantidad de carga a deslastrar en caso de una contingencia como consecuencia de la falla de un activo. El primer paso en el desarrollo de esta metodología fue el pronóstico de carga a corto plazo, el cual se propone realizar a través de series de Fourier por su rapidez computacional, bajo error medio cuadrático, capacidad de adaptación para perfiles de carga de diferente tipo y en diferentes días de la semana. El segundo paso consiste en utilizar este pronóstico para realizar el análisis de contingencias, determinar los activos críticos del sistema y así establecer las horas críticas del día donde se estaría realizando el deslastre de carga con el fin de mantener el sistema operando de una manera segura. El tercer paso consiste en evaluar los métodos de optimización encontrando que el método de enjambre de partículas presentaba resultados favorables, ya que lograba converger incluso cuando otros métodos heurísticos no lo hacían. Por último, el índice SAIDI se calcula antes y después de utilizar esta metodología buscando evaluar el método. Como conclusión, al utilizar el método propuesto, el indicador SAIDI mejoró significativamente.