La Plataforma De Tiempo Real Adms Permite A La Distribuidora Gestionar Una Red En La Que La Ecuación De La Energía Es Más Compleja.docx

La plataforma de tiempo real ADMS permite a la distribuidora gestionar una red en la que la ecuación de la energía es más compleja Publicado: 16/01/2017

Comunicación presentada al III Congreso Smart Grids:

Autores 

José Ángel Ríos Blanco, Director Comercial Smart Grid IT, Schneider Electric (España)

Resumen El concepto de Smart Grid pretende cubrir esta serie de nuevas necesidades gestionando la red de forma eficiente, vinculando a los operadores, productores, distribuidores y consumidores. La solución para alcanzar una Smart Grid a partir de una red de suministro eléctrico se halla en la integración, en el flujo de informaciones entre las diferentes aplicaciones para aprovechar las sinergias existentes. Dicha integración permitirá tomar decisiones óptimas en tiempo real sobre la gestión del sistema, mejorar el servicio al cliente y la fiabilidad con mayor acceso a los datos, precisión y seguridad de la red, y proveer a todos los estamentos de la empresa de una visión más clara, ofreciendo la posibilidad de analizar escenarios futuros y adelantar acciones para su control.

Palabras clave ADMS, Generación Virtual, Reserva Crítica, SAIDI, SAIFI, ENSI, FLISR, Smart Grid

Introducción Una Smart Grid es una red con dos componentes intrínsecamente unidas y paralelas, una es la propia red de distribución y otra es la red de tecnologías de la información que permite su supervisión y control, aportando la conjunción de ambas una serie de características fundamentales para tal consideración: 

Inteligencia: toma de decisiones correcta para situaciones nuevas en base a conocimientos y experiencia previos.



 



Seguridad: a todos los niveles, eléctrico, gestión y accesos externos. La seguridad de infraestructuras críticas abarca todos los aspectos de las mismas Eficiencia: estado óptimo de la red en cada momento según las circunstancias Autonomía: sin necesidad de intervención externa. Dependerá de los recursos tecnológicos disponibles, de los procedimientos operativos internos y del nivel de excepciones a que estemos sometidos Anticipación: previsión de escenarios futuros. Es fundamental adelantarse a los acontecimientos para atender las posibles incidencias en su estado más embrionario

El reto para la distribuidora será transformar su red en una que suministre energía de forma más eficiente y segura, satisfaciendo de forma sostenible las demandas de una sociedad en continuo cambio. El enfoque táctico para conseguir una transición adecuada será evaluar los factores claves que aplican, fijar las prioridades en base a necesidades reales y definir un plan a futuro que considere objetivos operacionales a muy corto plazo, implicaciones en los sistemas de información y la propia red, en la estructura de la organización y en inversiones. La implantación de aplicaciones Smart Grid tiene implicaciones para cada uno de los agentes que intervienen en todo el ciclo de suministro de energía eléctrica. Los beneficios son evidentes, y es por ello, que todos deben contribuir con su esfuerzo, económico o de gestión, a la evolución de la red de distribución hacia una Smart Grid. El consumidor no quiere en ningún caso consumir menos, pues ello condiciona su nivel de vida; lo que quiere es reducir la factura eléctrica, hacer un uso más responsable de la energía y obtener un servicio de alta calidad. La distribuidora no quiere vender menos energía, pues su negocio precisamente es la venta de la misma; lo que necesita es fijar su reserva crítica para contingencias durante todo el día y para ello necesita mover el consumo de energía desde las horas críticas de consumo a las horas valle, eludiendo los picos de demanda. Para el ente regulador, posibilita fijar y desplegar nuevos planes tarifarios basados en mejores prácticas y en incentivos dirigidos, una nueva herramienta para la planificación de la generación y una plataforma para un cambio de paradigma en la industria.

La distribuidora necesita apoyarse en una plataforma Smart Grid de Tiempo Real que tenga incidencia en los todos los aspectos que envuelve dicha Smart Grid, tanto la gestión operativa como las decisiones de negocio y que le permita planificar, supervisar y controlar una nueva red en la que la ecuación de la energía es más compleja con nuevos componentes en el lado de la generación y en el lado del consumo.

Factores que Condicionan a la Distribuidora Reserva crítica La capacidad de trasiego de energía por la red de distribución para cubrir las necesidades continuas y puntuales que tienen los diferentes agentes. Para atender las necesidades puntuales, la distribuidora debe contar con una reserva mínima en transformadores y alimentadores que permita una inyección de energía adicional a través de los mismos evitando sobrecargas o sobretensiones más allá de los límites operativos. Un mejor balance en transformadores y alimentadores conlleva beneficios adicionales como la prolongación de la vida de los activos, una menor emisión de CO2 y una reducción de los costes operativos. La Figura 1 muestra como habiendo definido la función objetivo “Mejora de balance en transformadores y alimentadores”, el resultado muestra unos beneficios relativos de 2,269% y 4,245 respectivamente. Finalmente, el usuario podrá elegir el número de maniobras y la consecución sobre el total de beneficios en todas las áreas de mejora. Normalmente, con las primeras actuaciones se consigue la gran parte de los objetivos.

Figura 1. Resultados de la Función Objetivo “Mejora balance en Transformadores y Alimentadores”.

Generación Virtual ¿Es capaz la distribuidora de llevar al consumidor final toda la energía que adquiere, bien desde transmisión, generación propia o comprada a otros generadores? Evidentemente, ya Joule dijo que por calentamiento se pierde parte de esa energía. Pero hay otras formas de aumentar la energía disponible para el consumidor final mediante la optimización de otro tipo de pérdidas técnicas, pérdidas no técnicas o limitaciones operativas. El aumento de generación virtual permite trabajar en rangos menores de tensión, reducir las necesidades de generación y aumentar las reservas de la misma, contribuye a un menor índice de emisiones de CO2 y modera las inversiones para nueva generación. La Figura 2 muestra el resultado del balance de energía activa y energía en cada punto de la red de distribución. Sería de interés contar con medidas en el secundario del centro de transformación o con medidas residenciales. Ello permitirá tener información sobre los consumos reales con el fin de discriminar las pérdidas técnicas de las no técnicas.

Figura 2. Resultado de la Función “Balance de Energía”. La función Reconfiguración óptima de la Red permite optimizar la corriente circulante buscando como función objetivo minimizar las pérdidas por potencia activa, solventando las diferentes restricciones que encuentra la corriente simplemente reconfigurando los alimentadores, cambiando de estado los puntos frontera, sin desconexión de los consumidores, primero crea una malla y luego abre la misma. La Figura 3 muestra los resultados de la función “Minimizar Pérdidas Potencia Activa” en las diferentes áreas de beneficio. Obviamente se encuentran mejoras en Fiabilidad, Reserva Crítica de corriente en alimentadores.

Figura 3. Resultados de la Función Objetivo “Reducción de Pérdidas Potencia Activa”.

Fiabilidad en la Red Partiendo del objetivo inicial en el que la distribuidora ofrece un suministro de energía continuo y de calidad, la fiabilidad de la red esencial y, más si cabe, en momentos en que la red es más inestable. La escalada del pico de potencia, momento en que el precio de la energía es mayor, corresponde a

un momento especialmente delicado en el que la fiabilidad de la red de distribución es especialmente sensible. Una mayor fiabilidad de la red reduce el coste por interrupciones (predicción más precisa del lugar de la falta, menor desplazamiento de las cuadrillas en campo y menor coste en el Centro de Atención al Cliente), facilita el aplazamiento de las inversiones y de costes por operación y mantenimiento, aumenta la satisfacción de los consumidores por la mejora del servicio (respuesta proactiva al ofrecer información y fidelización del cliente) y reduce las fricciones con el ente regulador (mejor respuesta a los requerimientos de información y menor riesgo de recibir penalizaciones). ¿Es posible alinear las directrices de negocio con el estado del arte de la red? ¿Es posible suministrar información concisa y precisa para realizar inversiones en los puntos de mayor interés con el fin de rentabilizar al máximo dichas inversiones en las que la tasa de retorno sea máxima? ¿Se pueden direccionar y dosificar las inversiones cada año tomando como referencia los puntos “negros” existentes en la red de distribución? Porque no tiene sentido invertir en puntos en los que no se tiene ningún tipo de conflicto o costes reiterativo. La Figura 4 muestra el resultado de la función “Análisis de Confiabilidad” mediante los parámetros SAIDI, SAIFI y ENSI permite obtener puntos de conflicto en los que las inversiones pueden ser rentabilizadas más rápidamente.

Figura 4. Parámetros SAIDI, SAIFI, ENSI. La Figura 5 muestra como las funciones: (1) “Automatización de la red” determina el número y posición de dispositivos telecontrolados y detectores/registradores de falta (en cabecera de alimentadores y CT) para la mejora de la confiabilidad del servicio al consumidor y (2) “Emplazamiento de Condensadores” obtiene las ubicaciones óptimas, tipos, tamaños y estado de las baterías de condensadores para compensación de reactiva, reducción de pérdidas, reducción de reactiva suministrada por la transmisión y mejora del factor de potencia.

Figura 5. Automatización de la Red y Emplazamiento de Condensadores. La Figura 6 muestra los tres pasos básicos de la función FLISR: (1) Localización de falta basado en detectores de falta; (2) Aislamiento de falta haciendo uso de dispositivo de corte telecontrolados; (3) Restauración de la Alimentación en la que se contempla la mejor de las variantes disponibles.

Figura 6. Resultados de la Función FLISR “Self-healing”. La Figura 7 (1) muestra la diversidad de opciones disponibles en las que se puede seleccionar si se opta por variante simple o variantes complejas o parciales, que tipos de violación operativa se evaluará (tensión, configuración de relés, sobrecarga de sección/transformador) o si se explorará qué ocurrirá un tiempo y (2) los resultados: maniobras a realizar y análisis de los principales aspectos tenidos en cuenta y resultantes de la misma.

Figura 7. (1) Opciones y Resultados (2) Función FLISR “Self-healing”.

Plataforma de Tiempo Real ADMS Un sistema de energía integrado que consiste en cargas interconectadas y recursos energéticos distribuidos que como un sistema integrado puede operar en paralelo con la red o en un modo intencionado en isla. Las compañías eléctricas deben atender dos áreas fundamentales: el área operativa o técnica y el área comercial o de negocio. Ambas están intrínsecamente vinculadas y, básicamente, se fundamentan en el suministro de energía continuo a los consumidores en los términos de calidad definidos por el regulador. El área de comercialización deberá optimizar la gestión de bolsas de energía basadas en precio. La distribuidora deberá controlar el pico de potencia para garantizar el trasiego de energía por la red de distribución. Para ello, mantener la reserva crítica en los niveles adecuados es fundamental para que, en caso de una demanda adicional o contingencia, se puedan atender los consumidores. En una red de distribución, esta plataforma Smart Grid debe ser el director de la orquesta, es decir la plataforma de monitorización, optimización, planificación y posiblemente el envío automatizado de acciones a dispositivos distribuidos más pequeños conectados a la red de distribución tales como esquemas de restauración automática distribuidos (ARS), el control inteligente del inversor PV como parte de IVVO, etc. La plataforma ADMS cubre dicha función.

Resultados y Datos Obtenidos Proyecto Progress Energy Objetivos  

Reducción del Pico de Carga Optimización de la fiabilidad de la red

Resultados   

La plataforma actúa como generador virtual Aproximadamente 200 MW reducidos en 2013 La función FLISR “Self-healing” funciona en 24x7

Proyecto ENEL Objetivos  

Reducción de pérdidas Reducción de costes operativos

La función Reconfiguración Óptima de la Red es aplicada en cada estación dependiendo de las necesidades de la demanda minimizando las pérdidas de potencia activa. No se aplican todas las recomendaciones sugeridas por la función, sólo aquellas con mayor ganancia.

Resultados   

Reducción de pérdidas: 10% Reducción de costes operacionales: 144 GWh/año | 5,7 MEUR Reducción de emisiones CO2: 75000 tCO2 / año

Referencias 



(Lembo & Petroni & Noche, ENEL, 2009): ”Reduction of Power Losses and CO2 Emissions: Accurate Data to Obtain Good Performances of DMS Systems”. (Simpson, PE, 2013) ”Implementation of a SCADA/DMS on a 34,000 Square Mile Grid to Reduce Peak Load and Optimize Network Performance”.