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energía no solo varía según el uso del cliente, como siempre
lo ha hecho, sino también según lo que este genere. Para complicar las cosas, la generación solar puede ser volátil. Con la
instalación de cada vez más paneles FV, es crucial contar con
una medición precisa y un pronóstico de la generación FV del
cliente para mantener la estabilidad de la red eléctrica.
Actualmente, el almacenamiento por baterías local está
ampliando su presencia. Por ejemplo, Glasgow Electric Plant
Board instaló sistemas de baterías inteligentes en 165 hogares en 2016 como parte de una evaluación de una central
térmica virtual. Los sistemas de baterías fueron cargados
durante las horas de carga baja utilizando la energía de la
red. Durante los eventos de respuesta a la demanda, se emitió
un comando de descarga para soportar parcial o totalmente
la carga del sitio. El sistema de baterías también actuó como
una fuente de energía ininterrumpida que proporciona energía al hogar a los pocos milisegundos de una interrupción
eléctrica. La figura 2 presenta los efectos en un día con un
evento en julio cuando las baterías fueron cargadas durante
las primeras horas de la mañana y se descargaron durante el
periodo de máximo consumo.
Otro ejemplo es la electrificación de la industria del
transporte. Los VE están siendo considerados tanto como
una oportunidad como un desafío por la industria de los servicios públicos eléctricos. Los VE ciertamente aumentarán
la venta de electricidad, pero también tendrán un impacto
significativo en la red de distribución, desde el tamaño de
los transformadores locales hasta la construcción de una
infraestructura de carga rápida de CC. A medida que se
extienda la confianza del consumidor y el rango de los VE,
aumentará la popularidad de los VE y su uso de la energía.
Un elemento importante para la planificación de los servicios públicos y un desafío para la comunidad de investigación de carga es el desarrollo de un perfil de carga realista
y diversificado que represente el estado actual y futuro de la
utilización de los VE.
En un proyecto de 2016 de Dominion Energy, se instalaron almacenadores de datos en cargadores hogareños para
recopilar datos de uso directamente de la estación de carga
de los VE. Las estaciones de carga eran una combinación
de cargadores de nivel 1 y 2. La figura 3 muestra la EnergyPrint de la carga únicamente de VE luego de un programa
de tarifas TOU de carga súper baja. El EnergyPrint vertical
muestra la hora en el eje y, el día del año en el eje x y la
carga como un gradiente de color, con los niveles bajos de
carga en el espectro del azul al negro y los niveles altos en
el espectro del amarillo al blanco. El cargo por generación
en momentos de carga súper baja más la distribución fue de
US$ 0.00695/kWh, en comparación con la tarifa durante la
carga máxima de US$ 0.133. El cargo por transmisión fue el
mismo para ambos periodos: US$ 0.00970/kWh. La mayor
parte de la energía (81 %) se consumió entre la 1 y las 5 a.m.
El uso anual promedio que se muestra en la figura se calculó
en poco más de 4,000 kWh, con una demanda máxima no
coincidente de 5.08 kW.
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Análisis de carga predictivo para las
operaciones de distribución y la planificación
Aunque las formas de carga a nivel de la población y la clase
seguirán siendo relevantes, los investigadores de carga proporcionarán a sus clientes internos dentro de la empresa de
servicios públicos cada vez más análisis sobre subconjuntos localizados de clientes, como circuitos individuales. Es
importante destacar que se espera que proporcionen análisis relacionados con las condiciones presentes o futuras, en
lugar de las históricas. Estos cambios ayudarán a los operadores de distribución a gestionar la red de manera más
efectiva al examinar las futuras condiciones del sistema.
Para satisfacer esta necesidad, los investigadores de carga
emplearán cada vez más modelos de pronóstico de cargas,
ya sea a nivel del cliente individual o en varios niveles ad
hoc de agregación deseada. Esto permitirá comprender
mejor los problemas de la carga en la red de distribución,
conmutar las cargas proactivamente para el mantenimiento
antes de las interrupciones o después de las fallas de los
activos, desarrollar estrategias mejoradas de reemplazo y
actualización y aumentar la transparencia en la interfaz de
transmisión y distribución (T&D). La figura 4 muestra el
pronóstico de carga en un nodo de distribución localizado
y los gráficos de su capacidad disponible superpuestos en
verde y blanco, respectivamente. En el panel inferior derecho de la figura, se ven las oportunidades de descarga para
porciones de la carga pronosticada de la conmutación.
Una estrategia de planificación que está ganando popularidad actualmente se conoce como "alternativas no cableadas", es decir, las inversiones en redes o proyectos que usan
soluciones de T&D no tradicionales, como por ejemplo la
generación distribuida, el almacenamiento de energía, la
eficiencia energética, la respuesta a la demanda y los controles de la red que difieren la necesidad de actualizar equipos de distribución en áreas específicas de la red. Será de
vital importancia que la comunidad de la investigación de
carga esté preparada para proporcionar la información y los
conocimientos necesarios para respaldar estas estrategias de
planificación pendientes.

Focalización de clientes mediante
segmentación y agrupación
Las empresas de servicios públicos necesitan mejorar la
participación de sus clientes mediante análisis. La segmentación y la agrupación son dos estrategias para identificar
clientes con atributos similares. La segmentación refiere a
un proceso que divide las unidades en grupos similares, y ha
sido utilizada durante años. Con mejores superposiciones de
clientes a partir de sistemas mejorados de registros de clientes, la capacidad de agrupar clientes y determinar sus variaciones horarias de carga de segmento a segmento es casi ilimitada. Algunas fuentes secundarias comunes incluyen las
bases de datos de inteligencia comercial de las empresas de
servicios públicos, los sistemas de seguimiento de los programas de eficiencia energética, los sistemas de respuesta a
mayo/junio 2020



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