Trabajo Fin de Máster
Estudio de Métodos de Estimación Puntual para Formato de Publicación de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería el Análisis del Flujo de Cargas Probabilístico en Redes de Baja Tensión
Autor/es | Valenzuela de la Mata, Sergio |
Director | Romero Ramos, Esther
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Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Eléctrica |
Fecha de publicación | 2023 |
Fecha de depósito | 2024-03-21 |
Resumen | Enesteproyectosepresenta unanálisis probabilístico de sistemas de distribución trifásicos desbalanceados
con conexión de generadores distribuidos. Para este análisis, se hace uso de la técnica del Método
Estimado de ... Enesteproyectosepresenta unanálisis probabilístico de sistemas de distribución trifásicos desbalanceados con conexión de generadores distribuidos. Para este análisis, se hace uso de la técnica del Método Estimado de Dos y Tres Puntos para el cálculo del comportamiento probabilístico de las variables aleatorias del sistema. Para validar la eficiencia de los modelos de algoritmo propuestos, se usará la "Red Comercial de Baja Tensión" del sistema de pruebas proporcionado por Cigré. Los resultados probabilísticos logrados serán comparados con aquellos resultados obtenidos usando el Método de Monte Carlo. Para ello, se definirán como variables aleatorias todas las cargas del sistema, generación fotovoltaica (PV) y el consumo de carga dado por la introducción del vehículo eléctrico (VE). La incertidumbre de todas estas variables de entrada se modelarán como una función de probabilidad normal estándar. Para cada entrada, los datos de salida analizados (tensiones, intensidades y pérdidas) se obtendrán a partir de un flujo de cargas probabilístico definido para un intervalo horario concreto dentro de las 24 horas de un día. El objetivo final será analizar estos resultados, comparando los tres métodos de flujo de cargas probabilístico mencionados anteriormente. Además se realizará un estudio sobre el comportamiento de la red ante la presencia de desequilibrios tanto en consumos como en generación. El estudio se divide en dos partes. La primera parte se enfoca en la definición de los conceptos de Flujo de Carga Determinista y Flujo Probabilístico, junto con la introducción al modelado de distribución probabilística de cada una de las variables aleatorias de entrada. También se aborda en detalle el desarrollo de métodos analíticos, tales como el Método Estimado de Dos y Tres Puntos, destinados a calcular el comportamiento de las variables aleatorias del sistema. La segunda parte del estudio se dedica a examinar las simulaciones y resultados obtenidos al aplicar y comparar todos los modelos mencionados en un flujo de carga probabilístico, en comparación con el método numérico de Monte Carlo. Se busca determinar las diferencias, ventajas y desventajas entre todos ellos. Además, se realiza un análisis eléctrico más específico sobre el comportamiento de la red en este contexto probabilístico. Este documento sigue la siguiente estructura: los dos primeros capítulos introducen a los nuevos actores en redes de baja tensión que generan incertidumbre, además de presentar la metodología que se empleará para abordar el problema del flujo de cargas. El tercer capítulo se centra en el proceso para llevar a cabo un Flujo de Cargas Probabilístico (PFL). Aquí, se define el modelado de distribución probabilística de cada una de las entradas, y se describen los algoritmos de Simulación de Monte Carlo (con énfasis en el algoritmo de Box-Muller) y Métodos Estimados de Dos y Tres Puntos (utilizando el Modelo de Hong). En el cuarto capítulo, se ofrece un detalle completo de la red de estudio empleada, así como de cada uno de los datos de entrada, que incluyen el modelado de las cargas, la generación fotovoltaica (PV) y el consumo de vehículos eléctricos (VE). El quinto capítulo se dedica a la realización de simulaciones utilizando los tres modelos de Flujo de Carga Probabilístico, y se procede a analizar los resultados obtenidos. Finalmente, en el sexto capítulo, se presentan las conclusiones relevantes y se definen los posibles aspectos a abordar en futuros trabajos. In this project, a probabilistic analysis of unbalanced three-phase distribution systems with distributed generator connections is presented. The analysis employs the Two and Three Points Estimated Method to calculate ... In this project, a probabilistic analysis of unbalanced three-phase distribution systems with distributed generator connections is presented. The analysis employs the Two and Three Points Estimated Method to calculate the probabilistic behavior of the system’s random variables. To validate the efficiency of the proposed algorithm models, the "Low Voltage Commercial Network" of the test system provided by Cigré will be used. The achieved probabilistic results will be compared with those obtained using the Monte Carlo Method. For this purpose, all system loads, photovoltaic (PV) generation, and load consumption due to the in troduction of electric vehicles (EVs) will be defined as random variables. The uncertainty of these input variables will be modeled as a standard normal probability function. For each input, the analyzed output data (voltages, currents, and losses) will be obtained from a defined probabilistic load flow within a specific hourly interval within the 24 hours of a day. The ultimate goal is to analyze these results, comparing the three aforementioned probabilistic load flow methods. Additionally, a study on the network’s behavior in the presence of imbalances in both consumption and generation will be conducted. The study is divided into two parts. The first part focuses on defining the concepts of Deterministic Load Flow and Probabilistic Load Flow, along with the introduction of the probabilistic distribution modeling of each input random variable. It also delves into the detailed development of analytical methods, such as the Two and Three Points Estimated Method, designed to calculate the behavior of the system’s random variables. The second part of the study is dedicated to examining the simulations and results obtained by applying and comparing all the mentioned models in a probabilistic load flow, in comparison with the numerical Monte Carlo method. The aim is to determine the differences, advantages, and disadvantages among them. Furthermore, a more specific electrical analysis of the network’s behavior in this probabilistic context is conducted. This document follows the following structure: the first two chapters introduce the new actors in low-voltage networks that generate uncertainty, along with presenting the methodology that will be used to address the load flow problem. The third chapter focuses on the process of carrying out a Probabilistic Load Flow (PLF). Here, the probabilistic distribution modeling of each input is defined, and algorithms such as Monte Carlo Simulation (with emphasis on the Box-Muller algorithm) and Two and Three Points Estimated Methods (using the Hong Model) are described. In the fourth chapter, a comprehensive detail of the study network is provided, along with each input data, including the modeling of loads, photovoltaic generation (PV), and electric vehicle (EV) consumption. The fifth chapter is dedicated to conducting simulations using the three Probabilistic Load Flow models, followed by an analysis of the obtained results. Finally, in the sixth chapter, relevant conclusions are presented, and possible aspects for future work are defined. ...-translation by google |
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