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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/35950
| Título : | Modelo de optimización multietapa para la planificación de la expansión de subestaciones del sistema de subtransmisión de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A. |
| Autor: | Cando Naula, Diego Jonnathan
Chuqui Cajamarca, Freddy Hernán |
| Director(es): | Sanango Fernández, Juan Bautista |
| Correspondencia: | cts1g.candodiego@gmail.com
freddy.chuqui1994@gmail.com |
| Materia: | Energía eléctrica |
| Palabras clave : | Ingeniería Eléctrica
Optimización Eléctrica
Recursos energéticos |
| Área de conocimiento UNESCO amplio: | 33 Ciencias Tecnológicas |
| ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: | 3306.09 Transmisión y Distribución |
| Área de conocimiento UNESCO específico: | 3306 Ingeniería y Tecnología Eléctricas |
| Fecha de publicación : | 26-mar-2021 |
| Paginación: | 259 páginas |
| Editor: | Universidad de Cuenca |
| Ciudad: | Cuenca, Ecuador |
| Código Interno : | TE;476 |
| Tipo: | bachelorThesis |
| Abstract: | The next degree work, presents the development and application of coordinated This
degree work, presents the development and application of coordinated multi-stage
model to solving substation expansion planning (SEP) with the purpose of
determination service areas and implementation times substations expansion and
construction projects so that it allows serve the increasing electricity load demand in
accordance with certain technical and economic constraints. The objective function
implemented for solving SEP takes into consideration: the installed and/or reinforced
projects costs as well the installed and/or reinforced projects maintenance costs. To
analyze the best alternative solution and its associated cost, this work uses the
present value method. Moreover, to reduce calculation time, the algorithm has
implemented different techniques among which the cluster analysis stands out,
which objective is to group the load nodes to avoid the SEP process with large
dispersed data sets (nodes load) and instead deal with cohesive groups (clusters)
that allow to each one them generate a representative impact on the system. The
objective function includes different electrical constraints such as power flow,
changes to voltage level, maximum permissible loading of substations and radiality
constraints. In addition, the algorithm also contemplates spatial and penalty factors
that help to assignation and reduction clusters changes to other neighboring
substations allowing to determine an optimal service area associated to different
analysis substations. In order to establish relations between economic, technical and
spatial aspects, this work uses Python, DIgSILENT, and ArcGIS software which the
used together, generate a powerful tool for SEP and generally for any study that is
attempt to be achieved. Finally, the model and algorithms proposed were
implemented at the “Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A” sub-transmission
system, and the results showed that the methodology used is an effective tool in real
and large-scale grids. |
| Resumen : | Este trabajo de titulación presenta el desarrollo y aplicación de un modelo multietapa
coordinado para la planificación de la expansión de subestaciones (PES) con la
finalidad de determinar áreas de servicio y tiempos de ejecución de los proyectos
de expansión o construcción asociadas a dichas subestaciones de tal forma que
permitan atender a la demanda creciente cumpliendo con los requerimientos
técnicos y económicos. La función objetivo implementada para PES toma en
consideración los costos que se incurren por la construcción de los proyectos de
expansión, así como los costos por operación y mantenimiento incurridos en dichos
proyectos. Para el análisis de la mejor alternativa de expansión y su costo asociado,
este trabajo utiliza el método del valor presente, por otra parte, para reducir tiempos
de cálculo el algoritmo implementado hace uso de diferentes técnicas, entre la que
se destaca el análisis cluster cuyo objetivo es el de agrupar los nodos de carga de
tal manera de evitar el trabajo de PES con grandes conjuntos de datos dispersos
(nodos de carga) y en su lugar tratar con grupos cohesivos (clusters) que permitan
a cada uno de ellos generar un impacto representativo en el sistema. En cuanto a
las restricciones asociadas con la función objetivo se incluyen restricciones
eléctricas, como flujos de potencia, límites de variaciones de voltaje, límites de
cargabilidad y restricciones de radialidad, así mismo, el algoritmo también
contempla criterios de espacialidad y penalidad que ayudan a la asignación y
reducción de los cambios de clusters a otras subestaciones vecinas logrando así
determinar un área de servicio óptima asociada a las diferentes subestaciones en
análisis. Con el fin de establecer relaciones entre los aspectos económicos, técnicos
y espaciales, en este trabajo se hizo uso de los softwares Python, DIgSILENT, y
ArcGis que utilizados en conjunto generan una potente herramienta para PES y en
general para cualquier estudio que se pretenda abordar. Finalmente, el modelo y
los algoritmos propuestos fueron implementados en el sistema de subtransmisión
de la de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A demostrando mediante los
resultados que la metodología empleada es una herramienta eficaz en sistemas
reales y a gran escala. |
| Grado Académico: | Ingeniero Eléctrico |
| URI : | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/35950 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Pregrado
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