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Title: Ubicación Óptima de Generación Fotovoltaica y Eólica con Análisis de Estabilidad de Pequeña Señal para la Integración a un Sistema de Potencia
Authors: Gallegos Núñez, Rommel Miguel
Rivera Mora, José Gabriel
Álvarez Alvarado, Manuel Sebastián, Director
Keywords: Estabilidad de pequeña señal
Python
DigSILENT-PowerFactory
PSO
Issue Date: 2021
Publisher: ESPOL.FIEC.
Citation: Gallegos, R. Rivera, J. (2021). Ubicación Óptima de Generación Fotovoltaica y Eólica con Análisis de Estabilidad de Pequeña Señal para la Integración a un Sistema de Potencia. [Tesis de Grado]. Escuela Superior Politécnica del Litoral, Guayaquil.
Abstract: El crecimiento de la demanda en el sector eléctrico tiene como efecto la instalación de mayor cantidad de fuentes de generación, que a su vez se deben considerar en lo posible sean sostenibles y de bajo impacto ambiental, para ello como opción se presentan las fuentes de energía renovables, tales como la energía eólica y energía fotovoltaica con gran impacto en la integración en los sistemas eléctricos de potencia en la actualidad. La ubicación de las fuentes de generación eléctrica antes mencionadas desempeñan un papel importante en la seguridad del sistema eléctrico de potencia en presencia de un evento de fallo de corta duración (pequeña señal), como lo es la desconexión de carga, misma que está sujeta al estudio en este trabajo. Para ello se desarrolla la programación de un método heurístico que optimice la ubicación de las fuentes en función del estudio de estabilidad en pequeña señal. El proyecto tiene como objetivo identificar la ubicación óptima de generación fotovoltaica y eólica que maximicen la seguridad en el sistema de potencia, considerando el punto de vista de estabilidad para análisis de pequeña señal. Dado que se desea obtener la ubicación del punto óptimo de instalación de las fuentes de generación eólica y fotovoltaica se procede a desarrollar un programa unificando entre el software DIgSILENT-PowerFactoryTM y PythonTM, que sirva de herramienta para determinar la solución del caso de estudio, de tal manera que en Python se desarrolle la codificación del método de optimización por enjambre de partículas (PSO) y este sirva de control maestro de la interface gráfica de DigSILENT-PowerFactory donde se realizara el estudio de estabilidad de pequeña señal, siendo Python una herramienta de programación especializada de libre acceso y DigSILENT-PowerFactory esencial para estudios de corto circuito, flujo de potencia, protecciones eléctricas, estabilidad, etc. Los resultados determinan la ubicación optima de las fuentes eólica y fotovoltaica permitiendo mejorar la estabilidad del sistema. Se concluye que DigSILENT-PowerFactory proporciona un sistema con herramientas especializadas en estudios eléctricos como estabilidad, en donde se permite el diseño de un sistema con generación eólica y fotovoltaica correspondiente al estudio que muestra el comportamiento de las señales de frecuencia y voltaje en un instante de tiempo de actuación de la perturbación, específicamente cuando se genera el evento de II desconexión de carga en la barra, mientras tanto Python agiliza el estudio mediante la automatización del proceso de la red con su programación. El algoritmo satisface la búsqueda de la mejor localización de fuentes eólicas y fotovoltaicas en caso de entrar en operación en la red eléctrica, claro está que existen más parámetros que considerar como por ejemplo confiabilidad, protecciones eléctricas y la incidencia del recurso renovable en la locación, pero para el caso planteado en este trabajo está en función de análisis de estabilidad. Finalmente se recomienda para que el enlace entre Python y DigSILENT-PowerFactory sea una realidad, estos deben mantener versiones compatibles.
URI: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56825
Appears in Collections:Tesis de Electricidad

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