Desarrollo e implementación de un deslastre de carga inteligente (ILS) en un sistema eléctrico de potencia de media tensión con generación distribuida

• Autores: Pérez Viviano, Jeanfranco José, Rivera Verde, Fabian Mauricio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad de Ingeniería y tecnología
• Repositorio: UTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/406
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12815/406
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deslastre de carga inteligente; Software de simulación; Sistema eléctrico de potencia; Generación distribuida; Intelligent load shedding; Simulation Software; Electric power system; Distributed generation; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.03

Este trabajo de investigación tuvo como objetivo desarrollar e implementar un sistema de deslastre de carga inteligente (ILS) utilizando el software ETAP, a través de simulaciones en equipos que replican un sistema eléctrico de potencia (SEP) con generación distribuida (GD), empleando los módulos del laboratorio de Smart Grid de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC). Se diseñó un SEP con GD que combina generación eólica, hidráulica y cargas resistivas en una red de distribución de media tensión. Además, se realizó un monitoreo en tiempo real mediante ETAP Real Time para verificar el comportamiento de la demanda en cada punto del sistema eléctrico. Para ejecutar el deslastre de carga inteligente, se integraron los equipos de campo del laboratorio y el modelo de red en tiempo real de ETAP, utilizando protocolos de comunicación como Modbus y el servidor OPC. Paralelamente, se realizó un análisis desde una perspectiva tanto energética como económica, asegurando el cumplimiento de las normativas peruanas para sistemas eléctricos de potencia y las condiciones establecidas en contratos de clientes libres. Los resultados demostraron que el módulo ILS es una herramienta viable para su integración en el sistema de control y monitoreo de redes industriales, mejorando la eficiencia operativa y la gestión energética, optimizando el uso de recursos en situaciones críticas.