Implementación de suministro de energía eléctrica a comunidades aisladas mediante el uso de microrredes
Descripción del Articulo
Las microrredes son soluciones sustentables para la electrificación de zonas rurales que pueden hacer uso de sus recursos renovables. En esta tesis, se propone un método para la planificación de microrredes que incluye el efecto de la incertidumbre de variables críticas que definirá el diseño del si...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
| Repositorio: | UNSA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/14374 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12773/14374 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Las microrredes son soluciones sustentables para la electrificación de zonas rurales que pueden hacer uso de sus recursos renovables. En esta tesis, se propone un método para la planificación de microrredes que incluye el efecto de la incertidumbre de variables críticas que definirá el diseño del sistema, como lo son las fuentes renovables y la demanda eléctrica. Se propone por ello el uso de modelos difusos de T&S y modelos de intervalos basados en el método de la covarianza, ya que los primeros permiten caracterizar las no-linealidades del fenómeno a modelar, mientras que los segundos pueden representar sistemáticamente las incertidumbres asociadas a dichas variables críticas con un cierto nivel de confianza. Para el diseño de cualquier sistema eléctrico se requiere identificar la dimensión y comportamiento de carga a la cual se desea abastecer a través de su registro continuo y prolongado, lo cual no siempre es posible, especialmente si se trata de localidades aisladas o de difícil acceso. Para solucionar esto, se implementa un simulador de carga basado en Cadenas de Markov, obtenido a partir de la agrupación previa de hogares en función de su información socio-demográfica empleando el algoritmo de redes neuronales “Self-Organizing Map”. Basado en modelos de intervalos, se obtienen un conjunto de escenarios posibles, en donde se resuelve el problema de optimización de planificación de la microrred, obteniendo la topología del sistema y el dimensionamiento de cada una de sus unidades. Los resultados obtenidos en este proceso son la base para el estudio de factibilidad y de diseño de un proyecto de microrred. La metodología propuesta es aplicada para la planificación de una microrred conectada a la red principal, basada en fuentes solar y eólica, en una comunidad rural. En este caso de estudio, se determina que la modelación lineal es suficiente para caracterizar el comportamiento de la velocidad del viento y de la radiación solar, mientras que se requiere de la identificación de un modelo difuso para representar la no-linealidad del comportamiento de la demanda eléctrica. Por otro lado, a través de la identificación de modelos de intervalos, se obtiene que la velocidad del viento presenta una mayor incertidumbre que la radiación solar y la demanda eléctrica. Por lo tanto, el recurso eólico es la variable que mayor influencia tiene en la diferenciación de los distintos escenarios posibles. En función de las características locales y técnicas de cada unidad considerada, junto con los costos estimados y considerando un escenario conversador, se obtiene que el diseño final la microrred es principalmente compuesta por tecnología fotovoltaica. |
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Para el diseño de cualquier sistema eléctrico se requiere identificar la dimensión y comportamiento de carga a la cual se desea abastecer a través de su registro continuo y prolongado, lo cual no siempre es posible, especialmente si se trata de localidades aisladas o de difícil acceso. Para solucionar esto, se implementa un simulador de carga basado en Cadenas de Markov, obtenido a partir de la agrupación previa de hogares en función de su información socio-demográfica empleando el algoritmo de redes neuronales “Self-Organizing Map”. Basado en modelos de intervalos, se obtienen un conjunto de escenarios posibles, en donde se resuelve el problema de optimización de planificación de la microrred, obteniendo la topología del sistema y el dimensionamiento de cada una de sus unidades. Los resultados obtenidos en este proceso son la base para el estudio de factibilidad y de diseño de un proyecto de microrred. 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