Análisis probalista del impacto de la generación de energía eléctrica en pérdidas en redes de distribución - Fuentes González, Carlos Edwin (2024)
El objetivo general de este trabajo de graduación es implementar y aplicar herramientas de análisis matemático probabilista, para analizar el impacto de las pérdidas en redes con generación distribuida. Es decir, por un lado está la implementación de algoritmos probabilistas y por otro su aplicación para predecir el impacto de la generación distribuida sobre las pérdidas. Para conseguirlo, se ha desarrollado un estudio de las técnicas probabilistas disponibles y se hacen observaciones sobre su aplicabilidad en redes de distribución. Con este trabajo de graduación se pretende dar un aporte al conocimiento del impacto de la generación distribuida de energía eléctrica, en particular se desea explorar y estudiar el impacto sobre las pérdidas de potencia a través de un análisis del comportamiento probabilístico de esta variable, observando los cambios producidos con la presencia de generación distribuida en comparación con escenarios sin ella; para alcanzar este objetivo se usan funciones de distribución de probabilidad y comparaciones estadísticas. Para poder implementar las técnicas probabilistas se hizo una revisión de las técnicas deterministas, con la intención de conocer cómo estas se pueden usar para afrontar el problema y servir de base de los análisis probabilistas. Se implementaron dos algoritmos de flujo de carga probabilista con el objetivo de conocer las funciones de probabilidad de las pérdidas, usando un modelo matemático exacto y otro alternativo simplificado; estos métodos se valen del uso de la técnica de Monte Carlo para poder encontrar los resultados que permiten construir las curvas de probabilidad buscadas. Para darle un sentido práctico a este trabajo de graduación se estudia una red de distribución real que cuenta con generación distribuida; se usan datos históricos de consumo y generación, así como los perfiles de demanda de los diferentes tipos de usuarios para encontrar las funciones de distribución de probabilidad de la demanda en cada nodo y aplicar las técnicas probabilistas de análisis de pérdidas.