IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - January/February 2020 - 85

A pesar de que las capacidades de control remoto han sido
mejoradas a través de los esfuerzos de redes inteligentes, las prácticas
de la industria siguen siendo principalmente manuales y utilizan
principalmente alimentadores de respaldo para el restablecimiento.

y óptima las redes de distribución utilizando todos los recursos disponibles en todos los escenarios de fallas.
La DSR, a pesar de ser ampliamente estudiada en la literatura actual, aún requiere atención debido a las crecientes expectativas de confiabilidad y resistencia del servicio.
Los métodos de DSR anteriores se enfocaban en diseñar
sistemas expertos y métodos de búsqueda heurística para
evitar resolver el problema combinatorio. También se han
propuesto algoritmos de computación flexible, que incluyen
algoritmos genéticos, optimización de enjambre de partículas, recocido simulado y enfoques de conjuntos difusos.
Debido a la necesidad de obtener mayores niveles de complejidad del sistema y los requerimientos adicionales para
tomar en cuenta la resistencia debido a eventos extremos, la
DSR basada en modelos ha surgido como una posible forma
para abordar los problemas de restablecimiento del servicio. Varios investigadores que proponen el problema de la
DSR como programación no lineal entera-mixta (MINLP,
por sus siglas en inglés) también han propuesto el restablecimiento del sistema usando la programación matemática
para un sistema de distribución desbalanceado. Aunque
son precisas, las formulaciones del MINLP son poco atractivas a nivel computacional porque no se escalan bien, es
decir, el tiempo de simulación aumenta significativamente a
medida que aumenta la complejidad del problema de restablecimiento. Esto ha llevado al desarrollo de formulaciones
escalables y linealizadas con variables de decisión de enteros mixtos. Como consecuencia, los investigadores han utilizado los modelos de flujo de potencia de CA multifásicos
linealizados para la DSR basada en modelos. Matemáticamente, el problema sigue siendo no lineal debido a las variables de decisión enteras o binarias. Los avances recientes
en soluciones para problemas de programación lineal entera-mixta (MILP, por sus siglas en inglés) tienen el potencial
de escalar la DSR basada en modelos para sistemas de distribución de múltiples alimentadores con modelos de flujo
de potencia linealizados.
En esta sección, describimos un marco escalable utilizado para restablecer un sistema de distribución de potencia
trifásico y de gran escala desbalanceado, que combina el restablecimiento normal del alimentador con métodos de modo
de isla intencionales durante eventos extremos en un solo
marco unificado. Este marco ha sido desarrollado en la Universidad del Estado de Washington y está siendo integrado en
la plataforma GridAPPS-D del Pacific Northwest National
enero/febrero 2020	

Laboratory's (PNNL), una plataforma de código abierto para
almacenar aplicaciones de sistemas de distribución avanzados. El marco generalizado propuesto tiene como objetivo
mejorar la confiabilidad durante las interrupciones típicas y
la resistencia durante los eventos extremos mediante la utilización óptima de los alimentadores de respaldo y las FED
disponibles. Teniendo esto en cuenta, determinamos el restablecimiento del alimentador y un plan de reconfiguración
utilizando todos los recursos disponibles: alimentadores de
respaldo, microrredes y FED. Además, se emplean métodos
de modo de isla intencionales para garantizar la resistencia
frente a eventos extremos a través de FED e interruptores
inteligentes controlados de forma remota para restablecer
cargas críticas durante condiciones de emergencia, especialmente cuando el sistema de subtransmisión/transmisión en
sentido ascendente está fuera de servicio.
Se utiliza una formulación en dos etapas para el restablecimiento. En la primera etapa, se obtiene un plan óptimo
de restablecimiento y reconfiguración del alimentador utilizando los datos del servicio público y la FED resolviendo
un MILP para la red trifásica de distribución de potencia de
múltiples alimentadores desbalanceada. La segunda etapa
implementa un marco completamente descentralizado para
controlar el funcionamiento de las islas restablecidas suministradas por FED. El esquema para el enfoque se presenta
en el Gráfico 4. Para un sistema de prueba de alimentación
múltiple con 1,069 nodos (~2,500 nodos monofásicos), se
obtiene un plan de restablecimiento factible en un minuto.
Cabe destacar que cualquier interrupción menor a un intervalo de 5 minutos cuenta para el Índice de frecuencia de
interrupción momentánea promedio en lugar del Índice de
frecuencia de interrupción promedio del sistema (SAIFI);
por lo tanto, si el restablecimiento puede ser automatizado,
una DSR basada en modelo puede ayudar a mejorar significativamente el SAIFI.
La realización de un restablecimiento autónomo utilizando técnicas de DSR basadas en modelos requiere un
entorno abundante en medidas y control que proporcione
una conciencia sobre una situación luego del desastre y la
capacidad de implementar las decisiones de restablecimiento de manera remota. Por lo tanto, una implementación
exitosa depende del ADMS para permitir la comunicación
y el intercambio de datos en tiempo real entre varios sistemas empleados por las empresas de distribución para la
gestión de sistemas de distribución. Debe existir un sistema
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