Análisis de estabilidad de la proximidad al colapso por voltaje del SEIN proyectado a un año siguiente

• Autor: Trebejo Yrupailla, Luis Sebastian
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/21240
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/21240
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema eléctrico interconectado; Líneas de transmisión; Sistemas de potencia; Flujo de potencia; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02

Esta tesis desarrolla el análisis de casos de estudio del Sistema Eléctrico Interconectado Nacional (SEIN) para el año 2021, calculando los márgenes de proximidad al colapso por el crecimiento natural de la carga en operación normal y contingencias N-1 para tomar decisiones operativas. La tesis presenta criterios que difieren con la actualidad, dónde el comité de la operación económica del sistema (COES) realiza estudios de rechazos de carga con criterios basados solo en el nivel de montaje, por otro cada 4 años el área de planificación calcula márgenes de carga con restricción por capacidad de los enlaces de transmisión, y finalmente el Osinergmin establece los márgenes de reserva de potencia con fines de cálculo tarifario. Para lograr el objetivo se utilizará los resultados de los cálculos de flujo de potencia convencional y flujo de potencia de continuación, y en el desarrollo se planteará el uso de software libre Pypower que trabaja con lenguaje de programación interpretado en la plataforma Python como alternativa al software Digsilent. Finalmente, los resultados demostrarán que para el año 2021 en operación normal del sistema los voltajes de barra se encuentran dentro de los límites establecidos en la norma técnica de calidad de servicios eléctricos y las líneas de transmisión y transformadores de potencia no presenta sobrecarga, el margen de proximidad al colapso del SEIN en operación normal es 100 MW, valor por encima de un margen aceptable de proximidad al colapso previamente establecido. Así mismo, los algoritmos mencionados identificarán las contingencias N-1 que afectarán severamente al sistema y se sugerirán soluciones operativas.