Algoritmo para la Localización y Despacho de Bancos de Baterías en Redes de Distribución

LOYARTE, ARIEL S.; SANSEVERINATTI, CARLOS I.; MANASSERO, ULISES; SANGOI, EMMANUEL

Congreso; X Seminario Nacional Virtual ?ENERGÍA Y SU USO EFICIENTE?; 2021

En este trabajo se diseña un algoritmo de optimización orientado a la gestión de bancos de baterías en redes eléctricas radiales de distribución. El objetivo central consiste en seleccionar, a partir de un conjunto de posibles combinaciones de bancos considerados técnico y económicamente factibles de ser incorporados a la red, cuál es la combinación más adecuada, en qué sector (nodos) de la red se deben instalar y cómo deben ser gestionados (despacho de potencias de carga-descarga). Las decisiones se realizan con la finalidad de optimizar un indicador global de costo operativo que incluye: el costo total de adquisición de la energía por parte de la distribuidora, el costo por pérdidas de energía, el costo de operación y mantenimiento de las baterías y los cargos de penalización por energía no suministrada ante escenarios de falla. Los cálculos se realizan considerando las características de capacidad y potencia nominal para cada uno de los bancos contemplados, estados de carga mínimo e inicial de las baterías, parámetros de la red (modelo matemático), restricciones de balance de potencias activa y reactiva, niveles aceptables de tensión y restricciones de sobrecarga de las líneas. Los indicadores de costo se cuantifican para un año, a partir de curvas diarias típicas de demanda y de los registros estadísticos de los eventos de falla, aportados por la empresa distribuidora. La resolución se plantea por medio de un procedimiento numérico híbrido que combina un algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas, con métodos tradicionales basados en el cálculo de gradientes (Newton-Raphson y Programación por Mínimos Cuadrados Secuenciales). Con el objetivo de ejemplificar su uso, se aplica sobre una red de distribución primaria en 13,2 kV de la cuidad de Santo Tomé (provincia de Santa Fe, Argentina). Los resultados muestran la capacidad del algoritmo para reducir gradualmente el costo global con las iteraciones y seleccionar los bancos adecuados, evitando el sobredimensionamiento. Otras conclusiones indican que los cargos de penalización por energía no suministrada constituyen el factor más importante para las decisiones de almacenamiento, mientras que el efecto de las pérdidas, por el contrario, presenta mínima relevancia. Se advierte que los resultados pueden variar en redes con menores frecuencias y duraciones de las fallas (cortes en el suministro), y en caso de eliminar subvenciones que afectan al costo de la energía.