IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - January/February 2022 - 103

valores de probabilidad. Como alternativa, otros marcos de
optimización (no indicados aquí) que no dependen de valores
de probabilidad podrían ser alentadores para el análisis
de resiliencia.
La tabla 2 muestra los resultados obtenidos en tres casos,
concretamente, el caso A, el caso A reevaluado y el caso
B. El caso A corresponde a los resultados cuando el riesgo
de incendio en el área próxima de las líneas 5 y 6 se pasa
por alto (es decir, se utilizan probabilidades independientes
en la optimización). El caso A reevaluado muestra la misma
infraestructura que el caso A, donde se han reevaluado los
costos de funcionamiento y la energía no suministrada, lo
que incluye el riesgo de incendio (es decir, se utilizan probabilidades
independientes en la optimización y probabilidades
dependientes en la reevaluación). El caso B corresponde
al diseño óptimo cuando el riesgo de incendio se considera
de manera adecuada (es decir, se han considerado probabilidades
más dependientes que independientes en la optimización).
El
diseño clásico de N-1
Supongamos que pasamos por alto el
riesgo de incendio
en el área cercana a las líneas 5 y 6. En ese caso, el
diseño óptimo del sistema que encontrará el modelo probabilístico
será la configuración clásica de N-1, instalando
las líneas 1 y 2 (de 25 MW cada una) y las líneas
5 y 6 (de 50 MW cada una) sin instalar capacidad de FED
por anticipado (caso A en la tabla 2). Curiosamente, los generadores
móviles y la RD en ambas áreas pueden utilizarse
como medidas correctivas para mitigar los impactos de las
interrupciones en las líneas N-2 y, de ese modo, suministrar
parte de la carga.
El diseño resiliente
Supongamos que consideramos el riesgo de incendio en el
área en cuestión. En ese caso, el diseño de sistema óptimo
incluirá un conjunto más completo de FED, que combinen
inversiones de manera anticipada en los sistemas FV y de
baterías con medidas correctivas en forma de unidades
generadoras móviles y RD (caso B en la tabla 2). Notablemente,
la consideración de este conjunto más completo de
FED reducirá las inversiones en líneas a través del riesgoso
corredor de la red (se reduce la inversión en la línea 6) y
aumentará las inversiones en líneas para transferir energía
entre las áreas A y B (líneas 3 y 4). Esta solución de
diseño resiliente limitará el costo de la carga perdida a solo
US$ 6,000 al año (que es significativamente menor al costo
de la carga perdida de las otras soluciones), lo que incluye la
demanda no atendida durante los incendios. Otro resultado
notable es que los sistemas de energía FV y de baterías, activados
al aumentar el riesgo de incendios de ningún caso a
un caso en 10 años, también se utilizan para reducir la energía
importada de la red principal en condiciones normales,
reduciendo los costos operativos. Estos resultados demuestran
los múltiples beneficios de las FED y la importancia de
enero/febrero 2022
El camino a seguir
Resiliencia de las redes inteligentes
La red eléctrica convencional se está volviendo más inteligente,
lo que significa que:
1) La generación, los sistemas de almacenamiento y
otras fuentes de energía serán cada vez más distribuidas,
a medida que el control de carga se ubique inherentemente
más cerca de o en los puntos de demanda
(p. ej., paneles solares FV en tejados).
2) Las redes emplearán tecnología más moderna y se
harán más activas a través de nuevos sistemas flexibles
(p. ej., sistemas de transmisión de corriente alterna
flexible, corriente directa de alta tensión y otros
equipos basados en electrónica de potencia, como los
inversores de formación de redes). Además, se utilizarán
nuevas tecnologías de monitoreo, control, protección,
información y comunicación.
3) La demanda se volverá más controlable, y los consumidores
participarán de forma activa en las operaciones
del mercado y de los sistemas.
En este sentido, la electrificación del transporte y la calefacción/refrigeración
ofrecerá perspectivas para aprovechar
las cargas flexibles y controlables, explotando sus capacidades
de almacenamiento virtual. En el mundo futuro de las
redes inteligentes, la digitalización de los sistemas eléctricos
ofrecerá oportunidades únicas para un manejo mucho más
inteligente de estos durante eventos extremos. Por ejemplo,
este manejo inteligente puede incluir la interrupción de la
demanda no esencial cuando la red se estrese al suministrar
la demanda esencial. El suministro de cargas esenciales
durante emergencias también se habilitará mediante FED
y capacidades de almacenamiento virtual de la demanda
ieee power & energy magazine
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reflejarlos en el análisis de costo-beneficio para justificar
las inversiones.
Los riesgos reales asociados con los
estándares de seguridad actuales
La tabla 2 deja otra lección. El riesgo real al que se expone
el sistema debido a la aplicación de los actuales estándares
de seguridad es importante. De hecho, el costo esperado en
energía no suministrada del caso A reevaluado es 700 veces
más alto que en la evaluación inicial (véase las diferencias
entre el caso A y el caso A reevaluado), aumentando el costo
total del diseño del sistema a casi el doble de la primera estimación.
En su lugar, supongamos que los riesgos de incendio
se reconocieron de manera adecuada desde el inicio para
planificar el sistema como corresponde (como en el caso B).
En ese caso, los aumentos en los costos totales del diseño
resiliente serán casi insignificantes en comparación con las
estimaciones de costos iniciales del diseño clásico de N-1
(véase las diferencia en el total de costos entre el caso A y
el caso B). Este resultado demuestra la importancia de una
planificación resiliente adecuada.
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