Resumen

En este artículo se presentan los resultados de la programación de la operación obtenidos al aplicar una función objetivo de optimización de costos de incertidumbre para el despacho de energía en varios periodos. Estos se obtuvieron considerando la distribución de probabilidad e incertidumbre tanto de diversas fuentes de generación de energías renovables (solar y eólica) como la gestión de vehículos eléctricos (VE) en un modelo reducido del sistema de potencia colombiano. El algoritmo de optimización heurístico utilizado fue uno de tipo DEEPSO (combinación de enjambre de partículas y evolución diferencial) en que se tuvo en cuenta factores como costos de penalización por la sub o sobreestimación del potencial energético; penalizaciones por limitaciones físicas del sistema como tensiones máximas de los nodos y corrientes máximas de las líneas; optimización del flujo de potencia mediante la inyección de reactivos con capacitores tipo shunt y la utilización de taps de transformadores.

1. Introducción

En Colombia el alto consumo de recursos fósiles se ha convertido en un problema cada vez más evidente, ya que, además del alto grado de contaminación, no son renovables. Esto lleva a que las reservas sean cada vez más escasas tanto de petróleo como de gas natural. Por otro lado, se están haciendo más evidentes los efectos de los fenómenos de El Niño y La Niña, dato que ha alarmado al Gobierno [1-3]. Lo anterior fuerza a la diversificación de las fuentes de generación de energía en Colombia, para de esta manera garantizar la fiabilidad y robustez del sistema. Es aquí donde las energías renovables se han presentado como una posibilidad para solucionar tanto a corto como a largo plazo este problema.

Las tecnologías utilizadas en las energías renovables al estar en desarrollo no han logrado todavía el nivel de eficiencia ni exactitud de las convencionales,  en las cuales es posible fijar la cantidad de energía disponible a ser despachada en periodos específicos [2, 4]. Para las energías limpias es necesario tener en cuenta que presentan un límite máximo de generación que cambia con el tiempo (variabilidad), y al no ser conocido con precisión se genera una incertidumbre. Esta última es un serio problema a la hora de hacer planeamiento de la operación mediante el despacho de energía programable, ya que para su correcto funcionamiento es necesario contar con servicios secundarios que permitan un seguimiento en cada momento. Solo con estos servicios es posible controlar las fluctuaciones en el sistema con respecto al consumo de la carga y la generación [5-6].

El modo de operación y su planificación de una red con la inclusión de fuentes de generación de energías renovables y cargas de consumo aleatorio, como lo son los vehículos eléctricos (PVE), es muy diferente a la forma convencional. Por lo tanto, surge la necesidad de investigar nuevos modelos que permitan  integrar a las instalaciones ya existentes y las tecnologías venideras, de tal forma que se asegure una operación óptima del sistema en conjunto. 

Ese es el objetivo de esta investigación, la cual busca mediante el modelamiento matemático de variables climáticas y sus funciones de distribución  de  probabilidad  (PDF), y el aprovechamiento de herramientas computacionales como MATLAB, modelar el sistema de potencia colombiano, reducido a un caso hipotético  con alta penetración de energías renovables. Además, busca implementar  una función de optimización para el despacho óptimo de potencia en múltiples periodos.

• Materias:Recursos energéticos renovables Abastecimiento de energía
• Subjects:Renewable energy sources Energy supply
• Palabras claves:Energías renovables, generación distribuida, mercados energéticos, redes inteligentes, variables climáticas.
• Keywords: climatic variables, distributed generation, energy markets, renewable energy, smart grids.