IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - Marzo/Abril 2017 - 64

Un aspecto fundamental para cuantificar estos efectos de forma
mucho más realista fue la utilización de datos socioeconómicos
(consumo de energía y datos del censo nacional) al ubicar y
dimensionar las instalaciones fotovoltaicas.
implementación de otras mejoras y/o cambios para cumplir
con los requisitos específicos de los dno. actualmente, se
utilizan las herramientas en diferentes tipos de redes de distribución, desde las rurales a las urbanas, por lo que constantemente se destaca su efectividad en la solución de la mayoría de las particularidades de las redes de costa Rica.
Para ilustrar el uso de las herramientas, se utilizará la
gran red urbana que figura en el Gráfico 5. Provee a más de
5.000 clientes (m. t. y B. t.) y se encuentra dentro del área
de concesión de la cnFL. La primera herramienta, que utiliza como entrada solo los datos de siG relacionados con la
red de distribución, solucionó todos los problemas de conectividad y registró todos los transformadores con capacidades
inapropiadas (0  kva), que se cambiaron manualmente basándose en las prácticas de la cnFL. Los datos corregidos se
combinaron entonces con los datos meteorológicos y socioeconómicos para producir los datos combinados del siG, los
cuales sirven después como entrada a los modelos eléctricos.
La segunda herramienta transfirió el circuito de distribución de 34,5 kv disponible en el siG a un modelo de
opendss. este modelo contiene 1.638 barras de m. t., 827
chapters de línea de m. t., 204 transformadores de m. t.
y B. t., 11.174 barras de B.t., 11.053 chapters de línea de
B. t. y 6.078 cargas de B. t. según el siG, existen 24 km de
chapters de línea de m. t. y 87,49 km de chapters de línea de
B. t. Para cada tipo de día (entre semana o fin de semana),
la Herramienta 2 creó y asignó perfiles de carga a los clientes de la red basándose en su consumo energético mensual
promedio, disponible en el siG de los dno de costa Rica.
el Gráfico 6(a) muestra el histograma de consumo de este
circuito. ningún sistema de energía Pv se conectó a este circuito. tomando un fin de semana de mayo como ejemplo, el
Gráfico 7 muestra el perfil de potencia activa total de la red
(el caso sin energía Pv).
La tercera herramienta ejecutó entonces un flujo de
potencia diario para cuantificar la afectación de las instalaciones fotovoltaicas. Las dno deben definir la penetración de Pv y el día a ser investigado. a título de ejemplo, se
adopta aquí una penetración de 1.500 kW (aproximadamente
el 30% del máximo de demanda). La herramienta 3 utiliza
el consumo de energía y la irradiancia solar para determinar
qué clientes tienen más probabilidades de instalarse un sistema fotovoltaico por motivos económicos. se constató que
486 clientes (cerca del 8% en el circuito) tendrían que instalarse un sistema fotovoltaico para hacer posible la penetración de 1.500 kW. el Gráfico 6(b) muestra la distribución de
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las capacidades individuales correspondientes. Por último,
la herramienta utiliza el día elegido para producir perfiles
reales de energía Pv para los clientes. en el Gráfico 7 se
muestra el perfil resultante de la potencia activa neta total
(caso con energía Pv). La herramienta 3 ejecuta el flujo de
energía diario y termina con la exposición gráfica de la carga
diaria del transformador principal (Gráfico  7) y todos los
voltajes de barra diarios (Gráfico 8), así que el dno puede
ver rápidamente los efectos de la penetración de energía Pv
analizada. en este circuito, la penetración de 1.500 kW en
instalaciones fotovoltaicas reduce el consumo energético
diario alrededor de un 12% (de 79 a 69 mWh) y la demanda
al mediodía un 28% (de 4,5 a 3,24 mW). en lo que respecta
a los voltajes, tal como puede verse en el Gráfico 8, algunos
clientes experimentan tensiones por encima del límite superior (1,05  p.u.) al mediodía, cuando las instalaciones fotovoltaicas producen más. durante este período, este gráfico
muestra también algunos clientes con tensiones por debajo
del límite inferior (0,95 p.u.), lo que es muy útil para el dno
y pone de manifiesto que no solo deberían tratarse los problemas de subida de tensión.
Por último, se ejecuta la herramienta 4 para visualizar
los diferentes problemas que puedan causar 1.500  kW de
instalaciones fotovoltaicas en este circuito. se registra un
resumen de los resultados mediante el panel de mensaje de
registro en el QGis, que muestra el número de clientes con
problemas (3,75% en este caso), así como el número de líneas
sobrecargadas (cuatro en m. t.) y los transformadores de B.
t. y m. t. (uno). aunque estos impactos pueden considerarse
menores, representan un obstáculo (esto es, por encima de
la capacidad de acogida) a menos que el dno adopte medidas para solucionar los problemas pertinentes. Para entender más la naturaleza y ubicación de los impactos, los dno
pueden utilizar las características de clasificación basadas
en colores y el mapa de calor para visualizar las zonas con
problemas en momentos concretos del día. Por ejemplo, el
Gráfico 9 muestra en rojo los barras con tensiones superiores
a 1,06 p.u. al mediodía (característica de clasificación basada
en el color) en el que se ha destacado un grupo de clientes
con problemas. Las numerosas instalaciones fotovoltaicas,
algunas de las cuales tienen una capacidad relativamente
alta (hasta 20 kW), consideradas en ese alimentador de B.
t. particular, fueron el resultado de la valoración económica y están acordes con lo que también sucede en diferentes
partes del mundo: los clientes más adinerados con altos consumos energéticos tienen más posibilidades de instalar un
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IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - Marzo/Abril 2017 - Cover1
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