Comunicación presentada al VI Congreso Smart Grids
Autores
- Haritz Zubia Urrutia, Director Técnico, ARIADNA Grid
Resumen
ARIADNA Grid ha desarrollado e implementado con éxito un novedoso algoritmo que detecta automáticamente la topología de la red de Baja Tensión (BT), empleando datos de los contadores inteligentes y de los sensores instalados en los Centros de Transformación (CT). Los resultados obtenidos tras la implantación masiva en campo alcanzan el +99,99% de fiabilidad convirtiendo a este algoritmo en un activo esencial para la digitalización de la red eléctrica. A partir de esta topología precisa y de la cartografía de red de la compañía eléctrica se ha desarrollado una herramienta que permite conocer el estado actual de la red de BT mediante el cálculo de los flujos de potencia a nivel de línea y fase por tramos de red. Gracias a ella las compañías eléctricas disponen de forma dinámica de información precisa de los puntos de congestión, pérdidas técnicas y caídas de tensión en la red de distribución secundaria.
Palabras clave
Conectividad, Topología de Red, Sensores Inteligentes, Simulación de Red, Mapa de Calor, Pérdidas Técnicas, Puntos de Congestión, Flexibilidad, DERs
Introducción
La transición energética es una realidad y las compañías de distribución eléctrica deben dar respuesta a la masiva penetración de recursos de generación distribuida, vehículos eléctricos y creciente demanda eléctrica resultante de la descarbonización de la economía.
El modelo de gestión tradicional (pasivo) de las redes eléctricas de BT ya no es suficiente. Se necesita un nuevo modelo de gestión que se adapte a una red de distribución con flujos bidireccionales, donde los consumidores también son productores de energía gracias a las renovables (DERs), y donde la demanda de las cargas y el almacenamiento de energía de los clientes debe ajustarse a la naturaleza intermitente de la generación renovable.
En este nuevo escenario de flexibilidad, las compañías distribuidoras pasan a ser parte activa en la gestión de la energía, adoptando un nuevo rol de operador de red. Necesitan para ello herramientas que les permitan una gestión activa y dinámica en tiempo cuasi-real de su red de BT.
Proyecto
Para dar respuesta a estas necesidades, ARIADNA ha desarrollado un conjunto de herramientas de analítica avanzada que calculan la topología de red de BT y el flujo de energía a través de ella utilizando los datos de los sensores desplegados en los Centros de Transformación de BT, las curvas de consumo de los contadores inteligentes y la cartografía de red.
Metodología
El método aplicado se divide en dos fases.
- Primera fase: Cálculo de la topología completa de la red de distribución. Se determina a qué Centro de Transformación, línea y fase está conectado cada contador de cliente.
- Segunda fase: Complemento del mapa topológico con la cartografía de red y posterior cálculo dinámico de los flujos de energía. A este esquema se le aplican las curvas de consumo de los contadores para calcular con precisión horaria el consumo y nivel de saturación, la caída de tensión y las pérdidas técnicas por tramo de red.
Este método emplea los contadores inteligentes como sensores de red instalados en el punto de suministro. De esta forma se obtiene mayor retorno a las inversiones acometidas en el despliegue de la telegestión a través de aplicaciones que ayudan a hacer más eficiente la red de BT.
Topología de la red de BT fiable gracias al algoritmo de ARIADNA Grid
Hasta ahora, antes de la irrupción de las fuentes de generación distribuida y del vehículo eléctrico, la calidad del dato topológico de la red de BT no comprometía de forma determinante la calidad del suministro. Los cables y potencias de los transformadores están en general dimensionados de forma holgada, y la red se comportaba de forma fiable, aunque hubiese un error en el conocimiento del número de usuarios que alimenta un transformador o una línea de reparto.
Pero con el cambio actual de paradigma, el conocimiento fiable de la topología es fundamental para gestionar la red de forma dinámica y flexible. ARIADNA Grid ha diseñado un algoritmo que calcula la topología eléctrica obteniendo un modelo digital de la red libre de errores y siempre actualizado. Este algoritmo se apoya en la tecnología de Machine Learning para tratar la masiva cantidad de información aportada por los numerosos sensores desplegados en la red y extraer datos de valor.
La información topológica supone para la gestión de la red lo que los cimientos representan en la construcción de un edificio: un error en la base puede producir que lo que se construya a partir de ella altere e incluso amenace la fiabilidad del conjunto. Es muy importante por tanto partir de datos fiables y de calidad para evitar que un error de partida se propague y afecte al resultado de cálculos posteriores.
El algoritmo de topología ARIADNA permite a las compañías eléctricas comprobar la calidad de su inventario, completarlo y corregirlo, realizando así un paso imprescindible en la digitalización de la red. La topología obtenida se complementa entonces con la información cartográfica existente (georreferenciación de contadores e inventario de conductores –definición de los tipos de cables y su sección- si está disponible).
Puede ser necesario programar salidas a campo para corregir o completar la información en algunos casos. Para esta parte del trabajo ARIADNA ha diseñado una aplicación móvil que trabaja en conjunto con el localizador de cables subterráneos MRT700 de la empresa Merytronic, que agiliza el tiempo de captura en campo y minimiza el error humano en las tareas de digitalización de red.
Al final de este ejercicio, gracias a una topología exacta y un inventario de red completo se obtiene el esquema eléctrico correcto y verificado.
Simulación del flujo de energía
Para saber el estado actual de la red es fundamental simular los flujos de potencia. Para ello se utilizan las curvas de consumo registradas por los contadores inteligentes, anonimizados por motivos de privacidad de la información. Estos datos representan el consumo energético de cada usuario (incluido el consumo reactivo/capacitivo y la generación distribuida si la hubiera).
Para realizar los cálculos es necesario convertir las energías a parámetros eléctricos tales como potencias medias, activas, reactivas, corrientes y factor de potencia. El error derivado de esta conversión se ha tenido en cuenta para cuantificar el grado de incertidumbre que se obtiene en casos reales.
Combinando los consumos con el inventario de red (incluida la topología) se obtienen los siguientes resultados con periodicidad horaria:
- Corrientes que circulan por cada cable.
- Grado de saturación de cada conductor (% sobre la corriente máxima admisible).
- Caídas de tensión a lo largo de cada tramo de red, desde el transformador hasta cada punto de suministro.
- Pérdidas técnicas de la red, esto es, la cantidad de energía que se pierde en cada tramo de red debido al conductor. Agregando las pérdidas técnicas de cada Centro de Transformación se obtiene la cantidad de energía que se pierde en la red de BT siendo este un dato clave de la eficiencia de la misma.
En una segunda etapa se abordará el estudio de cálculos de flujos de potencia en distintas tipologías de red (doméstica, industrial, rural, etc.) y con presencia de generación distribuida, donde los flujos de energía de la red dependen de la intermitencia de las fuentes renovables.
Resultados
El algoritmo de topología ARIADNA ya se encuentra en fase de producción en varias compañías eléctricas. Actualmente, ARIADNA calcula cada día la topología de red de aproximadamente 500 Centros de Transformación que alimentan a más de 100.000 usuarios.
El grado de fiabilidad de la vinculación de contadores al Centro de Transformación, línea y fase es ya superior al 99.99% y no necesita de ninguna información previa sobre la composición de la red.
El cálculo horario de los flujos de energía a nivel de línea y fase y por tramos de red es una herramienta muy novedosa, que está en fase de investigación y desarrollo. Se ha validado satisfactoriamente en 10 Centros de Transformación y con los resultados preliminares ya se aprecia que los conductores están en general holgados en cuanto a grado de saturación. Esta herramienta va a ser clave para conocer el estado actual de la red y va a permitir aprovechar toda la capacidad disponible con los recursos existentes, minimizando las inversiones en expansión de red tal como se venía haciendo hasta el momento.
Conclusión
Con una información topológica actualizada y fiable es posible construir aplicaciones que ayuden a optimizar la gestión de las redes eléctricas. Es especialmente interesante actualizar los mapas e inventarios de las redes de Baja Tensión, en muchos casos obsoletos. Como alternativa a las salidas a campo para capturar la información, la utilización de nuevas tecnologías para completar y corregir automáticamente esta información supone un ahorro en costes muy significativo garantizando que la información está siempre actualizada.
Este proyecto se centra además en realizar simulaciones del estado de flujos de carga en las redes de BT, con un nivel de detalle sin precedentes. Los resultados preliminares indican que, en general, existe margen para conectar nuevos usuarios manteniendo la calidad de suministro.
Con la inminente entrada de nuevos tipos de cargas (Vehículos Eléctricos) y recursos energéticos (renovables, baterías, etc.) se va a tener que revisar, entre otras cosas, los métodos de dimensionamiento de las redes, basadas actualmente en potencia contratada y coeficiente de simultaneidad. Si en vez de seguir utilizando este tipo de métodos grosso modo/conservadores, se opta por que la nueva regulación incentive la adopción de nuevas tecnologías basadas en la digitalización de las redes, las compañías de distribución podrán calcular con mucho mayor grado de detalle el estado actual de sus redes, la capacidad adicional de conexión de nuevos suministros y las necesidades reales de inversión en refuerzo y expansión de red.
El sector de distribución eléctrico se podrá preparar así adecuadamente para la entrada de los nuevos mercados de flexibilidad, gestión activa de la demanda e integración de las energías renovables.