dc.contributorMoreno Vieyra, Rodrigo
dc.contributorMendoza Araya, Patricio
dc.contributorValdenegro Espinoza, Ariel
dc.creatorSoudre Donoso, Michel Gabriel
dc.date.accessioned2016-10-26T21:10:31Z
dc.date.accessioned2019-04-26T01:01:07Z
dc.date.available2016-10-26T21:10:31Z
dc.date.available2019-04-26T01:01:07Z
dc.date.created2016-10-26T21:10:31Z
dc.date.issued2016
dc.identifierhttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/141021
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/2445141
dc.description.abstractEl diseño de las subestaciones primarias de distribución se realiza actualmente de acuerdo al criterio determinístico de seguridad denominado N-1, el cual se basa en la salida intempestiva de uno de los transformadores de la subestación debido a un evento de falla. Sin embargo, este criterio no contempla eventos más graves de carácter catastrófico y producido, por ejemplo, por algún desastre natural (tormentas, inundaciones, terremotos, etc.). Además, este criterio actualmente utilizado no contempla la contribución de capacidad de tecnologías inteligentes, en específico, la que dota a la demanda la capacidad de participación activa (Demand Side Response o DSR) en los sistemas eléctricos. En esta memoria se propone un modelo probabilístico para el diseño robusto y eficiente de una subestación primaria de distribución que contempla el uso de transformadores y cables a subestaciones vecinas, como también el uso de DSR y generación distribuida de respaldo. El modelo determina la proporción óptima entre la capacidad de los transformadores, el número de cables a subestaciones vecinas, el monto DSR a contratar y la capacidad de la generación de respaldo. La optimización se realiza en base a una enumeración completa de los estados de la subestación, según la disponibilidad o indisponibilidad de cada elemento, y utilizando la demanda de un año según datos de una subestación real ubicada en el Reino Unido. La función objetivo incluye el valor de inversión y utilización de cada equipo como también el costo esperado de la energía no suministrada. Además, se incorpora a la optimización una restricción de la medida de riesgo CVaR(Conditional Value at Risk), la cual restringe la exposición al riesgo frente a eventos catastróficos, de baja probabilidad y alto impacto (HILP, High Impact Low Probability Events). Con el modelo probabilístico se estudian las distintas soluciones de diseño determinadas frente a distintos tipos de eventos catastróficos que pueden llegar a afectar a transformadores y equipos DSR, como falla de causa común debido a inundaciones y condiciones climáticas extremas. Del análisis se puede concluir que los equipos DSR son capaces de desplazar capacidad de transformación con respecto a la capacidad de diseño según el criterio N-1, y también, disminuyen la exposición al riesgo de eventos catastróficos como también los costos de capital de la subestación. Además, se deduce que la diversificación en la inversión de varios activos y tecnologías de red (transformadores, cables de transferencia y equipos DSR) producen una reducción de la exposición a altos niveles de energía no suministrada y también una disminución en los costos totales (capex, opex y energía no suministrada). Este trabajo busca determinar el aporte de la demanda en términos de su capacidad para desplazar potencia firme de unidades de transformación y representa un avance hacia la incorporación de equipos DSR en las futuras normas de distribución.
dc.languagees
dc.publisherUniversidad de Chile
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
dc.subjectDistribución de energía eléctrica
dc.subjectSubestaciones eléctricas
dc.subjectModelos estadísticos
dc.subjectFallas en la energía eléctrica
dc.subjectDSR
dc.subjectHILP
dc.titleOptimización probabilística de portafolios de tecnología convencional e inteligente para el diseño robusto de una subestación primaria de distribución
dc.typeTesis


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