La simulación de sistemas de energía eléctrica implica el modelado de sistemas de energía y la simulación de redes para analizar sistemas de energía eléctrica utilizando datos de diseño, fuera de línea o en tiempo real. Los programas de simulación de sistemas de energía son una clase de programas de simulación por computadora que se centran en el funcionamiento de los sistemas de energía eléctrica. Estos tipos de programas de computadora se utilizan en una amplia gama de situaciones de planificación y operación de sistemas de energía eléctrica.
Las aplicaciones de la simulación de sistemas eléctricos incluyen: planificación de expansión de generación y transmisión a largo plazo, simulaciones operativas a corto plazo y análisis de mercado (por ejemplo, pronóstico de precios). Estos programas suelen utilizar técnicas de optimización matemática como programación lineal , programación cuadrática y programación entera mixta .
Se pueden modelar múltiples elementos de un sistema eléctrico. Un estudio de flujo de potencia calcula la carga en las líneas de transmisión y la potencia necesaria para generarse en las centrales generadoras, dadas las cargas requeridas que se deben atender. Un estudio de cortocircuito o análisis de fallas calcula la corriente de cortocircuito que fluiría en varios puntos de interés en el sistema en estudio, para cortocircuitos entre fases o desde cables energizados a tierra. Un estudio de coordinación permite la selección y configuración de relés de protección y fusibles para eliminar rápidamente una falla de cortocircuito mientras se minimizan los efectos en el resto del sistema eléctrico. Los estudios de estabilidad transitoria o dinámica muestran el efecto de eventos como cambios repentinos de carga, cortocircuitos o desconexiones accidentales de carga en la sincronización de los generadores en el sistema. Los estudios de calidad de energía o armónicos muestran el efecto de cargas no lineales como la iluminación en la forma de onda del sistema eléctrico y permiten hacer recomendaciones para mitigar la distorsión severa. Un estudio de flujo de potencia óptimo establece la mejor combinación de salida de la planta generadora para satisfacer un requisito de carga dado, a fin de minimizar el costo de producción mientras se mantiene la estabilidad y confiabilidad deseadas; Estos modelos pueden actualizarse casi en tiempo real para orientar a los operadores del sistema sobre la forma menos costosa de lograr un despacho económico .
Existen muchos paquetes de software de simulación de energía en formatos comerciales y no comerciales que van desde software a escala de servicios públicos hasta herramientas de estudio.
El cálculo del flujo de carga [1] es la herramienta de análisis de red más común para examinar la red perturbada y no perturbada dentro del alcance de la planificación operativa y estratégica.
Utilizando la topología de la red, los parámetros de la línea de transmisión, los parámetros del transformador, la ubicación y los límites del generador y la ubicación y compensación de la carga, el cálculo del flujo de carga puede proporcionar magnitudes y ángulos de tensión para todos los nodos y la carga de los componentes de la red, como cables y transformadores. Con esta información, se puede examinar el cumplimiento de las limitaciones operativas, como las estipuladas por los rangos de tensión y las cargas máximas. Esto es importante, por ejemplo, para determinar la capacidad de transmisión de cables subterráneos, donde también se debe tener en cuenta la influencia de la agrupación de cables en la capacidad de carga de cada cable.
Gracias a la capacidad de determinar pérdidas y la asignación de potencia reactiva, el cálculo del flujo de carga también ayuda al ingeniero de planificación a investigar el modo de funcionamiento más económico de la red.
Al pasar de redes de alimentación monofásicas o multifásicas de baja tensión en malla a redes aisladas, el cálculo del flujo de carga es esencial por razones operativas y económicas. El cálculo del flujo de carga también es la base de todos los estudios de red posteriores, como el arranque de motores o la investigación de paradas programadas o no programadas de equipos dentro de la simulación de paradas.
En particular, al investigar el arranque del motor, [2] los resultados del cálculo del flujo de carga brindan pistas útiles, por ejemplo, sobre si el motor puede arrancar a pesar de la caída de voltaje causada por la corriente de arranque.
El análisis de cortocircuito analiza el flujo de energía después de que ocurre una falla en una red eléctrica. Las fallas pueden ser de cortocircuito trifásico, monofásico con conexión a tierra, bifásico, bifásico con conexión a tierra, monofásico con interrupción, bifásico con interrupción o fallas complejas. Los resultados de un análisis de este tipo pueden ayudar a determinar lo siguiente:
El objetivo de la simulación de estabilidad transitoria de sistemas eléctricos es analizar la estabilidad de un sistema eléctrico desde un intervalo de tiempo inferior a un segundo hasta varias decenas de segundos. La estabilidad en este aspecto es la capacidad del sistema de volver rápidamente a una condición de funcionamiento estable después de haber sido expuesto a una perturbación, como por ejemplo la caída de un árbol sobre una línea aérea, lo que provoca la desconexión automática de esa línea por parte de sus sistemas de protección. En términos de ingeniería, un sistema eléctrico se considera estable si los niveles de tensión de la subestación y las velocidades de rotación de los motores y generadores vuelven a sus valores normales de forma rápida y continua.
Los modelos normalmente utilizan las siguientes entradas:
El tiempo aceptable que tarda la tensión de la red en volver a sus niveles previstos depende de la magnitud de la perturbación de la tensión, y el estándar más común se especifica mediante la curva CBEMA de la Figura 1. Esta curva informa tanto sobre el diseño de los equipos electrónicos como sobre los informes de datos de estabilidad de la red. [5]
El problema del compromiso unitario implica encontrar el despacho de menor costo de los recursos de generación disponibles para satisfacer la carga eléctrica.
La generación de recursos puede incluir una amplia gama de tipos:
Las variables de decisión clave que decide el programa informático son:
Las últimas decisiones son binarias {0,1}, lo que significa que el problema matemático no es continuo.
Además, las plantas generadoras están sujetas a una serie de restricciones técnicas complejas, entre ellas:
Estas restricciones tienen muchas variantes diferentes; todo esto da lugar a una gran clase de problemas de optimización matemática .
La electricidad fluye a través de una red de corriente alterna de acuerdo con las leyes de Kirchhoff . Las líneas de transmisión están sujetas a límites térmicos (límites simples de megavatios en el flujo), así como a restricciones de voltaje y estabilidad eléctrica.
El simulador debe calcular los flujos en la red de CA que resultan de cualquier combinación dada de compromiso de unidad y despacho de megavatios del generador, y garantizar que los flujos de la línea de CA se encuentren dentro de los límites térmicos y de las restricciones de voltaje y estabilidad. Esto puede incluir contingencias como la pérdida de cualquier elemento de transmisión o generación, un flujo de potencia óptimo con restricciones de seguridad (SCOPF, por sus siglas en inglés), y si el compromiso de unidad se optimiza dentro de este marco, tenemos un compromiso de unidad con restricciones de seguridad (SCUC, por sus siglas en inglés).
En el flujo de potencia óptimo (OPF), el objetivo escalar generalizado que se debe minimizar viene dado por:
donde u es un conjunto de variables de control, x es un conjunto de variables independientes y el subíndice 0 indica que la variable se refiere al sistema de energía previo a la contingencia.
El SCOPF está limitado por límites de restricción de igualdad y desigualdad. Los límites de restricción de igualdad están dados por las ecuaciones de flujo de potencia previas y posteriores a la contingencia, donde k se refiere al k -ésimo caso de contingencia:
Los límites de equipamiento y de funcionamiento vienen dados por las siguientes desigualdades:
La función objetivo de OPF puede adoptar distintas formas en relación con las cantidades de potencia activa o reactiva que deseamos minimizar o maximizar. Por ejemplo, podemos querer minimizar las pérdidas de transmisión o minimizar los costos reales de generación de energía en una red eléctrica.
Otros métodos de solución de flujo de potencia, como la optimización estocástica, incorporan la incertidumbre encontrada en el modelado de sistemas de potencia mediante el uso de las distribuciones de probabilidad de ciertas variables cuyos valores exactos no se conocen. Cuando existen incertidumbres en las restricciones, como en el caso de las clasificaciones de líneas dinámicas, se puede utilizar la optimización con restricciones de azar, donde la probabilidad de violar una restricción está limitada a un cierto valor. [6] Otra técnica para modelar la variabilidad es el método de Monte Carlo , en el que se consideran diferentes combinaciones de entradas y salidas resultantes en función de la probabilidad de que ocurran en el mundo real. Este método se puede aplicar a simulaciones de seguridad del sistema y riesgo de compromiso de la unidad, y se utiliza cada vez más para modelar el flujo de carga probabilístico con generación renovable y/o distribuida. [7]
El costo de producir un megavatio de energía eléctrica es función de:
Además de esto, la planta generadora incurre en costos fijos que incluyen:
Suponiendo que exista competencia perfecta , el precio de mercado de la electricidad se basaría exclusivamente en el costo de producir el siguiente megavatio de energía, el llamado costo marginal de corto plazo (SRMC). Sin embargo, este precio podría no ser suficiente para cubrir los costos fijos de generación y, por lo tanto, los precios del mercado de energía rara vez muestran precios puramente SRMC. En la mayoría de los mercados de energía establecidos, los generadores tienen libertad para ofrecer su capacidad de generación a los precios que elijan. La competencia y el uso de contratos financieros mantienen estos precios cerca del SRMC, pero inevitablemente se producen ofertas a precios superiores al SRMC (por ejemplo, durante la crisis energética de California de 2001).
En el contexto de la simulación de sistemas eléctricos, se han aplicado diversas técnicas para simular la competencia imperfecta en los mercados de energía eléctrica:
También se han aplicado diversas heurísticas a este problema, con el objetivo de proporcionar previsiones realistas de los precios del mercado eléctrico, dada la situación prevista de la oferta y la demanda.
La optimización a largo plazo del sistema eléctrico se centra en optimizar el plan de expansión y retiro de varios años para las instalaciones de generación, transmisión y distribución. El problema de optimización generalmente considerará el flujo de efectivo de inversión a largo plazo y una versión simplificada de OPF/UC (compromiso de unidad), para asegurarse de que el sistema eléctrico funcione de manera segura y económica. Esta área se puede clasificar como:
Un requisito de estudio de sistemas de energía bien definido es fundamental para el éxito de cualquier proyecto, ya que reducirá el desafío de seleccionar el proveedor de servicios calificado y el software de análisis adecuado. La especificación del estudio del sistema describe el alcance del proyecto, los tipos de análisis y el resultado requerido. La especificación del estudio [9] debe redactarse para que coincida con los requisitos específicos del proyecto y de la industria y variará según el tipo de análisis.
A lo largo de los años, se han utilizado varios programas de simulación de sistemas de potencia para diversos análisis. El primer programa con una interfaz gráfica de usuario fue creado por la Universidad de Manchester en 1974 y se denominó IPSA [10] [11] - Análisis interactivo de sistemas de potencia (ahora propiedad de TNEI Services Ltd). [12] [13] [14] [15] [16] [17] La película cinematográfica recientemente reformateada 'A Blueprint for Power', filmada en 1979, muestra cómo este revolucionario programa superó la brecha entre las interfaces fáciles de usar y la precisión requerida para los análisis de redes intrincados. [18] [19]
MAPS (Multi-Area Production Simulation) de General Electric es un modelo de simulación de producción utilizado por varias Organizaciones Regionales de Transmisión y Operadores Independientes del Sistema en los Estados Unidos para planificar el impacto económico de las instalaciones de transmisión y generación eléctricas propuestas en los mercados mayoristas eléctricos regulados por la FERC. [20] [21] [22] [23] [24] Partes del modelo también se pueden utilizar para la fase de compromiso y despacho (actualizada en intervalos de 5 minutos) en la operación de mercados eléctricos mayoristas para regiones RTO e ISO. PROMOD de Hitachi Energy es un paquete de software similar. [25] Estas regiones ISO y RTO también utilizan un paquete de software de GE llamado MARS (Multi-Area Reliability Simulation) para garantizar que el sistema de energía cumpla con los criterios de confiabilidad (una expectativa de pérdida de carga (LOLE) de no más de 0,1 días por año). Además, un paquete de software de GE llamado PSLF (Positive Sequence Load Flow), paquetes de software de Siemens llamados PSSE (Power System Simulation for Engineering) así como PSS SINCAL (Siemens Network Calculator) y Electrical Transient Analyzer Program (ETAP) de Operation Technology Inc. [26] analizan el flujo de carga en el sistema de energía para detectar cortocircuitos y estabilidad durante los estudios de planificación preliminares de los RTO y los ISO. [27] [28] [29]
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