Impacto de la aplicación de Redes Inteligentes en los índices de confiabilidad en sistemas eléctricos • SMARTGRIDSINFO

Comunicación presentada al III Congreso Smart Grids:

Autores

Leonidas Sayas Poma, Asesor Técnico, Osinergmin
Eduardo Jané La Torre, Gerente de Fiscalización Eléctrica, Osinergmin

Resumen

En esta comunicación se presentan algoritmos para determinar ubicaciones óptimas de equipos de protección e indicadores de falla en una red de distribución de media tensión así mismo la evaluación de un sistema de comunicación económico para la transferencia de información hacia un sistema con la capacidad de toma de decisiones y envío de alertas en tiempo real al personal de campo más cerca a la falla, de esta manera se logra reducir en mayor porcentaje el tiempo de restablecimiento del servicio eléctrico a través de una opción factible y económica para los sistemas eléctricos rurales.

Palabras clave

Confiabilidad, Seccionamiento, Protección, Indicadores de Falla, Red Inteligente, SCS

Introducción

Las estadísticas de las fallas muestran que debido a la configuración radial de los alimentadores y a la alta tasa de fallas en los equipos, los sistemas de distribución contribuyen en mayor proporción a la indisponibilidad del suministro de energía eléctrica. Cuando una falla permanente ocurre en muchos casos opera el sistema de protección y el centro de control verifica el punto de falla a través de un personal de campo después de recibida la comunicación de interrupción, ocasionando largos tiempos de interrupción especialmente en sistemas rurales o de difícil acceso, que origina reclamos de clientes.

Parámetros de confiabilidad

Tasas de falla

Es el número de fallas de un componente por año causado por una salida permanente. Se calcula a través de la cantidad de fallas observadas sobre la cantidad de componentes en un periodo.

λ = Fa / (N x T) (1/año)

Tiempo de reparación

El tiempo de reparación es el promedio de duración de salida es obtenido al dividir el total de duración de salida causado por el equipo fallado entre el número total de eventos involucrados en el equipo.

Índices de Confiabilidad según IEEE Std 1366-2003

SAIFI: (índice de frecuencia de interrupciones promedio del sistema)

Indica la cantidad de interrupciones que un consumidor promedio del sistema sufre al año.

SAIFI = ∑ consumidores * interrupciones/ ∑ consumidores

SAIDI: (índice de duración de interrupciones promedio del sistema)

Indica la duración de las interrupciones que un consumidor promedio del sistema sufre al año.

SAIDI = ∑ consumidores * horas de interrupción/ ∑ consumidores

Automatización de redes de distribución

La automatización del sistema de distribución puede ser usando para la restauración y reconfiguración de los alimentadores después de aislar la parte fallada de manera rápida mejorando la confiabilidad del sistema, la energía dejada de suministrar y la reducción de pérdidas a través de la configuración y ubicación óptima de equipos de protección e indicadores de falla en las redes eléctricas.

Red inteligente para minimizar el tiempo de interrupción

El concepto de “redes inteligentes” considera la existencia de una serie de tecnologías maduras que pueden ser insertadas en las redes para facilitar que se cumpla la visión de futuro, en este contexto los dispositivos de detección y control, así como el aprovechamiento de los sistemas de telemetría hacen posible el análisis en tiempo real y proporcionar información para el monitoreo y alarmas de la red. La tecnología para la localización de fallas apunta a considerar la estructura de la red y la tecnología de comunicación para mejorar la velocidad y precisión de la localización de falla, al mismo tiempo se debe considerar los aspectos económicos y de confiabilidad.

El proyecto

Implementación

Para la implementación de los modelos y los algoritmos se utilizó el DPL del software DIgSILENT PowerFactory. Se modeló la carga, sistema de generación, red de distribución, fallas, número de seccionadores a instalar, número de equipos de protección a instalar, posibles ubicaciones de seccionadores, equipos de protección y ubicación de los indicadores de falla.

Sistema de comunicación fiable y económica

Para el presente trabajo se evaluó los sistemas de comunicación disponibles hoy en día tal como Wireless LAN, protocolo robusto de comunicación de alta velocidad, WiMAX como tecnología de acceso por microondas, tecnología celular 3G/4G con una velocidad de transferencia de 240 Kbps y una calidad de servicios (QoS) que está mejorando rápidamente, finalmente se consideró la tecnología GPRS que se adapta mejor debido a la existencia por los operadores de telecomunicaciones. En referencia a la ubicación geográfica del sistema eléctrico y analizando las variables económicas y de fiabilidad se eligió el sistema de comunicación GPRS para trasmitir la información de cada uno de los dispositivos de seccionamiento, protección e indicador de falla a los dispositivos móviles de los operadores de la red.

Material y métodos

Modelamiento y técnica de evaluación

Se ha asumido que los dispositivos de protección están adecuadamente ajustados y coordinados.

Equipos de protección

Se utilizó un algoritmo iterativo, que evalúa, a partir de un grupo de ubicaciones candidatas, la mejor ubicación para un grupo de equipos de protección disponibles a ser instalados, logrando mejorar el valor del SAIDI y SAIFI.

Equipos indicadores de falla

Así mismo para los indicadores de falla (IF) se partió de ubicaciones candidatas calculando los tiempos de localización de falla y estos se introdujeron al modelo de falla; finalmente para cada ubicación se calculó los indicadores de confiabilidad.

La instalación de indicadores de falla puede reducir el tiempo de localización de falla y consecuentemente incrementar la confiabilidad del sistema. Como ejemplo, se muestra un alimentador típico con un indicador de falla según se muestra en la Figura 1.

Figura 1. Sistema típico de distribución con un indicador de falla.

Asumiendo que el tiempo promedio de localización de falla de este alimentador, sin indicador de falla, es T0 horas. Con la instalación de un indicador de falla, el tiempo de localización de falla para la parte aguas arriba del alimentador es T1 = T0 * L1/(L1 + L2) y para la parte aguas abajo es T2 = T0 * L2/(L1 + L2).

En general, si se tienen n indicadores de falla, el alimentador es dividido en n+1 partes y el tiempo de localización para la parte ith se calcula del siguiente modo:

$T_{i}= T_{0} \sum\limits_{j= 1}^{\left(\frac{L_{i} }{n+1} \right) }{L_{i} }$

i = 1, 2, 3, …, n+1
Donde:

L_i: Longitud de la parte ith

T₀: Tiempo de localización de falla promedio de un alimentador sin IF.

Figura 2. Algoritmos para la ubicación óptima de equipos de protección (izq.) e indicador de falla (der.).

Sistema inteligente de detección y comunicación

La metodología del sistema de protección para evaluar fallas permanentes se establece en un entorno de comunicación vía GPRS de los equipos de seccionamiento, protección e indicadores de falla hacia una estación central inteligente “Smart Center Station” (SCS) con un sistema de toma de decisiones.

Figura 3. Sistema de comunicación de dispositivos hacia un sistema de toma de decisiones.

A través de un algoritmo que registre la información de los eventos de falla temporal a partir de la protección de cabecera (equipos de protección), los equipos de seccionamiento e indicadores de falla aguas abajo envían información hacia un sistema de toma de decisiones SCS alojado en un Web Server. El algoritmo registrará la localización del punto de falla a través de la información suministrada por el indicador de falla, y consolidará la información en el servidor para ser consumida por un aplicativo móvil que enviará la localización de punto de falla al personal de campo más cercano.

Figura 4. Sistema de toma de decisiones SCS.

Resultados

Se ha tomado como sistema de prueba 07 (siete) sistemas eléctricos considerados críticos debido a presentar altos valores de SADI y SAIFI, excediendo las tolerancias exigidas por la norma Peruana.

Ubicación de equipos de protección

Para el caso de la instalación de equipos de protección, se han considerado tres equipos disponibles a ser instalados, con varias alternativas de ubicación. El programa determina los puntos en los cuales deben ser instalados los equipos de protección con fin de lograr una mayor reducción del SAIFI y SAIDI.

Ubicación de indicadores de falla

Para cada punto de instalación evaluado, luego de definida la ubicación de los seccionadores o equipos de protección, se procedió a la evaluación del efecto de los indicadores de fallas sobre los índices de confiabilidad, para ellos se utilizaron seis indicadores de falla, cuya ubicación estaba convenientemente definida para su rápida localización. En la Tabla I se puede observar que, con la adición de indicadores de falla, el índice SAIDI se reduce entre 32.3% y 63.7% con respecto al caso inicial, en los mismos sistemas eléctricos.

Como ejemplo, se muestran el diagrama unifilar (georeferenciados) en DIgSILEN PowerFactory de los sistemas eléctricos Porcón – La Pajuela con la ubicación óptima de los dispositivos de protección e indicadores de falla.

Figura 5. Ejemplo de Sistema Eléctrico Porcón – La Pajuela.

Evaluación económica

La evaluación económica se efectuó, considerando costos del proyecto, beneficios tanto de la energía dejada de suministrar, así como las sanciones que impone el regulador luego de elegir la mejor alternativa técnica para el siguiente proyecto, los resultados se muestran en el siguiente cuadro:

Para el análisis del flujo de fondos para financiar el proyecto se utilizó para cada sistema eléctrico el costo del equipamiento( inversión), costo de operación y mantenimiento(COyM), como beneficios del proyecto se evaluó la energía dejada de suministrar(Energía) por las interrupciones y las penalidades que impone el regulador por transgredir la calidad (Calidad de suministro), con lo que se obtiene el Valor Actual Neto mayor que cero, la Tasa de Interés de Retorno muy atractivo y en un caso es 31.5 veces beneficioso el proyecto para el caso del Sistema eléctrico Guadalupe Rural.

Discusión y conclusiones

En este trabajo se presentan algoritmos y técnicas de comunicación para evaluar el impacto de las redes inteligentes en la confiabilidad de los sistemas eléctricos de distribución. La ubicación óptima de equipos de protección, reduce el valor de SAIDI y SAIFI. La instalación optima de indicadores de falla, reduce el valor SAIDI, sin embargo, estos indicadores muestran mejor resultado cuando se utiliza comunicación entre los equipos de protección e indicador de falla y el personal técnico de campo, reduciendo notablemente el indicador SAIDI a más del 63% en algunos casos. El sistema de comunicación mediante protocolo GPRS entre equipos de protección de la red y el equipo móvil de comunicación del personal técnico de campo con un adecuado manejo de base datos permite la ubicación del operador más cercano y esto tiene relación directa con la disminución del SAIDI. La evaluación económica del proyecto para un horizonte de 5 años a una tasa de descuento del 12% permite tener altos ratios de costo beneficio.

Referencias

G. Arriagada, Evaluación de Confiabilidad en Sistemas Eléctricos de Distribución, Pontificia Universidad Católica de Chile, Tesis para Magister en Ciencias de la Ingeniería, Santiago de Chile, 1994.
Falagui, M.R. Haghifam, M.R. Osouli Tabrizi, Fault Indicators Effects on Distribution Reliability Indices, CIRED, 18th International Conferencia on Electricity Distribution, Turin, Junio 2005.
IEEE Guide for Electric Power Distribution Reliability Indices, IEEE Std 1366-2003, May 2004.
PowerFactory User’s Manual, DIgSILENT PowerFactory, Version 14.0, DIgSILENT GmbH, Gomaringen, Germany, 2008.
Billinton, R. Allan, Reliability Evaluation of Power Systems, Second Edition, Plenum Press, New York.
Resolución de Consejo Directivo Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería – OSINERGMIN N° 074-2004-OS/CD, Lima, Perú, 2004.
He, G. Anderson, R. N. Allan, Determining Optimum Location and Number of Automatic Switching Devices in Distribution Systems, Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden.