Impacto de la integración de recursos energéticos distribuidos en la mejora de la Continuidad del Suministro eléctrico de las Smart Grids • SMARTGRIDSINFO

Comunicación presentada al III Congreso Smart Grids:

Autores

Alberto Escalera Blasco, Investigador Predoctoral, Instituto IMDEA Energía
Barry Hayes, Investigador Postdoctoral, Instituto IMDEA Energía
Milan Prodanovic, Investigador Senior, Instituto IMDEA Energía

Resumen

La evolución de las redes de distribución hacia las Smart Grids favorece la integración de los recursos energéticos distribuidos tales como la generación distribuida (GD) y los sistemas de almacenamiento. Dichas fuentes de energía ofrecen una oportunidad potencial para restaurar el suministro eléctrico frente a interrupciones, al disponer de un mayor número de fuentes de generación disponibles para restaurar el servicio en diferentes zonas de la red. La presente comunicación presenta una metodología capaz de estimar la capacidad que los recursos energéticos distribuidos tienen para restaurar el suministro eléctrico interrumpido en redes de distribución. La variabilidad de fuentes de generación como la solar y la eólica es considerada. Dicha metodología ha sido utilizada para analizar una red real de distribución en Media Tensión (MT). Los resultados demuestran que la GD de origen gestionable y la GD eólica pueden mejorar significativamente la continuidad del suministro, mientras que la energía fotovoltaica presenta mayores limitaciones. Adicionalmente, los sistemas de almacenamiento pueden proporcionar soporte a la GD para extender la restauración del suministro eléctrico en el tiempo.

Palabras clave

Continuidad del Suministro, Interrupción del Suministro, Generación Distribuida, Almacenamiento de Energía, TIEPI, NIEPI, Smart Grids

Introducción

Las interrupciones en el suministro eléctrico tienen un destacable impacto económico tanto para los consumidores como para las compañías eléctricas. La evolución de las redes de distribución hacia las Smart Grids favorece la integración de la GD, especialmente aquella de carácter renovable. Teniendo en cuenta que muchas de las interrupciones que afectan al suministro de los consumidores tienen su origen en fallos registrados en la red de distribución (Chapel, 2000), dicha GD puede contribuir a mejorar la continuidad del suministro, aportando toda o parte de la energía demandada que se vería interrumpida en caso de fallo en la red de distribución.

Por lo tanto, es necesario disponer de herramientas que permitan evaluar el potencial de la GD en la mejora de la continuidad de suministro en redes de distribución. Diversas metodologías han sido propuestas para evaluar el impacto de la GD en redes de distribución (Atwa & El-Saadany, 2009; Fotuhi-Firuzabad, 2005). Sin embargo, se requieren herramientas capaces de modelar la variabiliad de la generación de origen renovable así como así como el soporte que pueden aportar los sistemas de almacenamiento a dichos recursos, preservando la eficiencia computacional.

En esta comunicación se presenta una nueva herramienta capaz de estimar la continuidad del suministro eléctrico en redes de distribución en MT cuando diferentes tipos de GD (gestionable y no gestionable o variable) y sistemas de almacenamiento son integrados en la misma. Los resultados de aplicar dicha metodología a una de distribución en MT real son presentados.

Continuidad del suministro en redes de distribución

La continuidad de suministro hace referencia a la capacidad de suministrar electricidad sin interrupciones a los consumidores, estando determinada por el número y duración de dichas interrupciones.

En España, las compañías distribuidoras de electricidad están obligadas a garantizar una continuidad en el suministro eléctrico dentro de unos umbrales tanto a nivel individual (consumidor) como a nivel zonal (área geográfica), según lo establecido en el Real Decreto 1955/2000. Dichos umbrales varían atendiendo al número de suministros de una determinada zona geográfica dependiendo de si esta es urbana, semiurbana o rural. En caso de superar los límites anuales de número y duración de interrupciones a nivel de suministro individual (artículo 104 RD 1955/2000), la compañía distribuidora está obligada a pagar una penalización regulada que se verá reflejada en un descuento en la factura de los consumidores afectados.

A nivel zonal el distribuidor también está obligado a cumplir unos determinados niveles de calidad (artículo 106 RD 1955/2000) parametrizados a través de dos índices zonales: Tiempo de interrupción equivalente de la potencia instalada en media tensión (TIEPI) y Número de interrupción equivalente de la potencia instalada en media tensión (NIEPI), definidos según las ecuaciones (1) y (2) respectivamente:

$TIEPI = \frac{\sum^{k}_{l=1} \left(Pl_{i}\times H_{i} \right) }{\sum{}Pl } (1)$

Donde Σ PI es la suma de la potencia instalada en los centros de transformación MT/BT del distribuidor más la potencia contratada en MT, PI_i es la potencia afectada por la interrupción i de duración H_i, H_i es el tiempo de interrupción de suministro que afecta a la potencia PI_i(en horas) y k es el número total de interrupciones en el periodo considerado.

Metodología

Procedimiento

Cuando se produce un fallo en uno o varios de los elementos de la red de distribución, los sistemas de protección de la red son activados para mitigar la falta. Estos causan una interrupción en los puntos de suministro localizados bajo el área de acción de los sistemas de protección. Tras un determinado tiempo de identificación y actuación frente al fallo, la zona afectada puede ser aislada mediante el accionamiento de los seccionadores que la delimitan (Conti et. al, 2012), siendo posible identificar tres tipos de zonas atendiendo a la continuidad del suministro:

Zona superior, comprendida entre la subestación y la zona afectada, cuyo suministro puede ser restablecido por la alimentación de la subestación principal tras restaurar los sistemas de protección activados. Para ello, se requiere un tiempo de aislamiento y protección (T_ais).
Zona afectada por el fallo, la cual ha sido aislada. Permanecerá interrumpida hasta que se repare el elemento o los elementos afectados (T_rep).
Zona inferior, situada aguas debajo de la zona afectada, en la cual el suministro puede ser restablecido bien por puntos de seccionamiento normalmente abiertos (PSNA) que interconectan dicha zona con otro feeder o por GD ubicada en dicha zona de la red. El tiempo de interrupción (HI_PIi,j-inf) vendrá determinado por la disponibilidad de los PSNA y la GD.

Finalmente, el impacto que tendría el fallo del componente simulado en cada uno de los puntos de suministro es cuantificado. Para ello, el número de interrupciones es estimado a partir del número de fallos anuales del componente (NI_j) y la duración de las interrupciones es cuantificado en función de la zona en la que se sitúe el punto de consumo según (5). El procedimiento se repite para cada uno de los fallos que pueden tener lugar en la red. Como resultado la herramienta proporciona los índices individuales con la estimación del número y duración de interrupciones por punto de suministro (NI_PCi y H_PCi) según (3) y (4), y los índices zonales de la red analizada (NIEPI, TIEPI).

Donde NI_PCi es el número anual de interrupciones experimentadas por el punto de consumo PC_i, H_PCi es el número de horas de interrupción anual en el punto de consumo PC_i, H_PCi es el número de horas de interrupción anual en el punto de consumo PC_i debido a un fallo en el componente j y N es el número de componentes de la red que pueden experimentar un fallo.

Restauración del suministro eléctrico a través de PSNA y GD

En las zonas inferiores en que queda dividida la red tras aislar una situación de fallo de un componente, el suministro puede ser restaurado por PSNA y GD. La metodología propuesta evalúa en primer lugar los PSNA disponibles para proceder a su cierre y restaurar el servicio, teniendo en cuenta su capacidad y la demanda. En caso de que la capacidad de los PSNA no sea suficiente para restablecer toda la demanda interrumpida o simplemente dicha zona no disponga de PSNA, se evalúa la capacidad de la GD instalada en la zona para dar soporte a la restauración del servicio.

El criterio utilizado es evitar que se produzcan nuevas interrupciones en el servicio, de manera que se preserve el número de interrupciones registradas reduciendo en la medida de lo posible la duración de las mismas (Zou et. al, 2014). Para ello, la evolución temporal de la demanda y de la GD variable es analizada. Teniendo en cuenta la probabilidad de que un fallo tenga lugar en una determinada hora con unas determinadas condiciones de generación y demanda, la capacidad de restaurar el servicio en los diferentes puntos de consumo es evaluada. A partir del análisis temporal de los perfiles de generación de la GD y la demanda, y teniendo en cuenta la prioridad de servicio, se determina qué puntos de consumo pueden ser restaurados por dicha generación y durante cuánto tiempo según la ecuación (6).

Donde P_h es la probabilidad de que ocurra un fallo en la hora h, P_GC,h,g, es la probabilidad de que un determinado estado de generación tenga lugar en la hora h, H_NR,h,g es el número de horas en las que el suministro es interrumpido para un estado de generación g cuando un fallo ha tenido lugar en la hora h, NH es el número de horas en las que un determinado fallo puede ocurrir y M es el número de estados de generación posibles. El número de horas dependerá del intervalo temporal representativo seleccionado, hecho que influirá en los requerimientos computacionales. Por ejemplo, se pueden seleccionar perfiles diarios o semanales para cada uno de los meses del año.

Resultados del análisis de la continuidad de suministro

Descripción del caso de estudio

La herramienta descrita anteriormente ha sido utilizada para evaluar la continuidad del suministro de un feeder perteneciente a la red de distribución en MT situada en la localidad de Cuéllar (Segovia). Se trata de una red ubicada en zona semiurbana de acuerdo al número de suministros. El modelo equivalente utilizado para evaluar la continuidad de suministro en la red consta de 24 puntos de consumo. Los índices de fiabilidad de los componentes de la red se han obtenido de (Allan et. al, 1991).

De cara a evaluar el impacto de la GD en la continuidad del suministro, se han instalado cuatro generadores distribuidos en diferentes zonas de la red. Dichos generadores pueden ser de tres tipos: gestionable, fotovoltaico y eólico. Cuatro valores de potencia de los generadores son evaluados teniendo en cuenta el valor de demanda pico de la zona de la red donde se encuentra instalado. Valores del 25%, 50%, 75% y 100% de la demanda pico zonal son asignadas a cada uno de los generadores según se indica en la Tabla I. A su vez, los generadores fotovoltaicos y eólicos pueden ir acompañado de un sistema de almacenamiento de energía.

Tabla I. Demanda pico en cada una de las zonas donde se ha instalado un GD.

Resultados: índices de continuidad del suministro

El efecto que el tipo de GD, su potencia instalada y los sistemas de almacenamiento tienen sobre la restauración del suministro eléctrico interrumpido es analizado en los siguientes escenarios:

Escenario 0 – Red de referencia sin integración de recursos distribuidos

Los índices de continuidad zonales indicados en la Tabla II (caso “Sin GD”) han sido estimados para la red de referencia. Indicar que el número de interrupciones tanto a nivel individual como a nivel del conjunto de puntos de consumo de la red (NIEPI equivalente) están por debajo de los límites establecidos en la normativa. Sin embargo, el número de horas de interrupción anual supera los límites según el RD 1955/2000. A nivel individual, varios de los puntos de consumo (12, 13, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24) presentan interrupciones superiores al límite de 8 horas de interrupción anuales. A nivel zonal, el TIEPI equivalente presenta un valor superior al límite de 3,5 horas para el TIEPI y de 5 horas para el percentil 80 del TIEPI. Por lo tanto, sería adecuado aplicar medidas para reducir la duración de las interrupciones existentes.

Tabla II. Índices de calidad zonales para la red de referencia.

Escenario 1 – Integración de GD en la red de referencia

En este escenario se integra GD para reducir la duración anual de las interrupciones. Diferentes tecnologías de GD (gestionable, fotovoltaica y eólica) y potencias de generación (25, 50, 75 y 100% de la demanda pico zonal) son comparadas. Los resultados mostrados en la Tabla III reflejan que la integración de GD gestionable y GD eólica permite reducir considerablemente el número de horas de interrupción. En cuanto a la generación fotovoltaica, su capacidad para restaurar el servicio es más limitada por la variabilidad en el perfil de generación.

Figura 1. Duración anual promedia de las interrupciones en los diferentes puntos de consumo por tipologías de GD para un valor de potencia del 50% de la demanda pico zonal.

A nivel individual de punto de consumo, la GD gestionable con potencia de 50% la demanda pico zonal es capaz de reducir el número de horas de interrupción anuales por debajo del límite de 8 horas para todos los puntos de consumo a excepción del 20. De manera similar, la GD eólica de potencia 75% hace que todos los puntos de consumo estén por debajo del límite a excepción del 20 y el 22. En el caso de GD fotovoltaica, únicamente el punto de consumo 12 es restaurado. Un ejemplo del número de horas de interrupción por punto de consumo es mostrado en la Figura 1 para una potencia de GD del 50%.

En cuanto a los índices de continuidad zonales de la Tabla III, la GD gestionable con potencias del 25% de la demanda pico anual permiten alcanzar valores de TIEPI equivalente aceptables. En el caso de eólica, se requiere una potencia en torno al 50%. Finalmente, la generación fotovoltaica no es capaz de conseguir valores de TIEPI en torno a 5 horas aunque se instale una potencia del 100%.

Tabla III. Impacto de la potencia instalada en GD en a) Puntos de consumo cuya duración de interrupción anual ha sido devuelta dentro de los límites; b) TIEPI equivalente.

Escenario 2 – Integración de GD con soporte de sistemas de almacenamiento de energía

El análisis del escenario 1 refleja que las energías fotovoltaica y eólica presentan ciertas limitaciones a la hora de restaurar el suministro interrumpido debido a la variabilidad en su perfil de generación. En este apartado se analiza el efecto sobre la restauración del servicio que tiene añadir sistemas de almacenamiento de energía en cada uno de los GD no gestionables. Diferentes valores de capacidad y potencias del sistema de almacenamiento han sido evaluados para una potencia de GD eólica y GD fotovoltaica igual al 50% de la demanda pico. La variación de la capacidad de almacenamiento es considerada a través del denominado factor de almacenamiento, definido como el ratio entre la capacidad del sistema de almacenamiento y la potencia instalada del GD.

Tabla IV. TIEPI equivalente para diferentes valores de capacidad de almacenamiento a potencia constante de 2MW (izquierda); y diferentes potencias de almacenamiento a factor de almacenamiento constante de 2 (derecha).

En la Tabla IV (izquierda) se recogen las variaciones del TIEPI cuando sistemas de almacenamiento con diferentes capacidades son integrados. Sistemas de almacenamiento con una capacidad doble que la potencia del GD asociado permiten mejorar el TIEPI en un 17% para generación fotovoltaica y en un 25% para generación eólica. Para capacidades de almacenamiento con factor de almacenamiento superior a 2 apenas se producen mejoras en el TIEPI ya que limita el valor de la potencia de almacenamiento. Los valores del TIEPI de la Tabla IV (derecha) reflejan que las mejoras más significativas en valor porcentual (entre un 5-6% frente a incrementos de 0,5MW de potencia) se producen para valores de potencia del sistema de almacenamiento entre 1 y 2 MW. Si la potencia es superior a 3MW, la reducción del TIEPI es menos significativa debido al efecto limitante de la capacidad de almacenamiento.

A nivel individual de punto de consumo, añadir sistemas de almacenamiento a la generación fotovoltaica con los valores de capacidad y potencia analizados no hace posible que nuevos puntos de consumo estén por debajo del límite de 8 horas de interrupción anual. En cambio, para el caso de GD eólica, factores de capacidad entre 1 y 2 permite que los puntos de consumo 13 y 24 pasen a estar dentro de los límites, al igual que ocurre con potencias de almacenamiento entre 1,5 y 2,5 MW.

Conclusiones

En esta comunicación se presenta una metodología para evaluar la continuidad de suministro en redes de distribución en MT y los beneficios que los recursos energéticos distribuidos pueden proporcionar a la hora de restablecer el suministro eléctrico. La variabilidad en la generación y el soporte de los sistemas de almacenamiento de energía a dicha generación variable son incluidos. La herramienta desarrollada permite estimar la reducción en el número de horas anuales de interrupción proporcionada por diferentes tipos y tamaños de GD y sistemas de almacenamiento. A partir de estos resultados, se puede evaluar el cumplimiento de la normativa referente a continuidad de suministro y analizar su impacto económico. El objetivo es ayudar en las tareas de planificación de la red de distribución en MT.

Los resultados obtenidos al aplicar la metodología propuesta en una red real reflejan el gran potencial que la GD gestionable y la GD eólica tienen a la hora de restaurar el servicio interrumpido. A su vez, dicha GD contribuye significativamente al cumplimiento de los límites de continuidad de suministro establecido por la normativa vigente. En cuanto a la GD fotovoltaica, su capacidad para reducir el número de horas de interrupción es más limitada debido a la variabilidad de generación con respecto a la potencia instalada. El hecho de utilizar almacenamiento de energía dando soporte a la GD para restaurar el servicio proporciona mejoras significas en el TIEPI, aunque su efectividad viene determinada por sus parámetros de capacidad y potencia con respecto a la demanda de los puntos de consumo.

Agradecimientos

Los autores agradecen el soporte recibido por parte del Ministerio de Economía y Competitividad en el proyecto RESmart (ENE2013-48690-C2-2-R) y a Unión Fenosa Distribución por la información suministrada.

Referencias

Allan, N., Billinton, R., Sjarief, I., Goel, L. & So, K. S., 1991, A reliability test system for educational purposes-basic distribution system data and results, IEEE Trans. Power Syst., vol. 6, no. 2, pp. 813–820
Atwa, M. & El-Saadany, E. F., 2009. Reliability evaluation for distribution system with renewable distributed generation during islanded mode of operation, IEEE Trans. Power Syst., vol. 24, no. 2, pp. 572–581.
Chapel, S., 2000. Reliability of Electric Utility Distribution Systems: EPRI White Paper.
Conti, S., Nicolosi, R. & Rizzo, S. A., 2012 Generalized Systematic Approach to Assess Distribution System Reliability With Renewable Distributed Generators and Microgrids, IEEE Trans. Power Deliv., vol. 27, no. 1, pp. 261–270.
Fotuhi-Firuzabad, M., 2005. An analytical method to consider DG impacts on distribution system reliability. 2005 IEEE/PES Transmission & Distribution Conference & Exposition: Asia and Pacific.
Zou, K., Agalgaonkar, A. P., Muttaqi, K. M. & Perera, S., 2014, An Analytical Approach for Reliability Evaluation of Distribution Systems Containing Dispatchable and Nondispatchable Renewable DG Units, IEEE Trans. Smart Grid, vol. 5, no. 6, pp. 2657–2665.