Metodología para el cálculo de precios marginales locales bajo incertidumbre en sistemas distribución industrial

Abstract

RESUMEN: Con el advenimiento de la reforma energética el sistema eléctrico de potencia pasa a ser un sistema desregulado, lo que hace poner atención a los sistemas de distribución ya que pasan de ser pasivos a activos debido a la generación distribuida, en el contexto donde se realizan transacciones de compraventa de energía basados en precios marginales locales para un mercado de energía de corto plazo. Este trabajo tiene como objetivo el planteamiento de una metodología para evaluar el efecto que genera la incertidumbre de carga sobre los precios marginales locales en sistemas de distribución. Se utilizó simulación Monte Carlo para representar la incertidumbre en los buses de carga del sistema de distribución. La carga se representó mediante simulación (variables aleatorias) que siguen una función de densidad de probabilidad. La metodología se basa en un problema de despacho económico con restricciones de seguridad, mediante programación cuadrática. El PMLD consta de un cociente de diferencias en el tiempo del valor de la función objetivo, con respecto al incremento de carga de 1 MW adicional en un nodo especifico. Con esta metodología se evalúa que impacto tiene la incertidumbre de carga sobre los precios. Con la estadística descriptiva (media, mediana, varianza, desviación estándar, valor mínimo y valor máximo) e histograma que se le aplica al PMLD, con la herramienta EasyFit. Ante la incertidumbre de carga se evalúa que el PMLD sigue una función de densidad de probabilidad normal, para una hora. La prueba de Kolmogorov-Smirnov compara la función de distribución de la muestra (PMLD) con otra función de distribución. Esto para ajustar la muestra de los datos de dicha distribución. Se presenta resultados de dos sistemas de prueba Nicholas M. Steffan y el de Roy Billinton IEEE, la metodología para el cálculo del PMLD se programó en Matlab®. ABSTRACT: With the advent of the energy reform the power electric system becomes a deregulated system, which makes attention to the distribution systems as they go from being passive to active due to the distributed generation, in the context where transactions are carried out of energy purchase and sale based on local marginal prices for a short-term energy market. The objective of this work is to propose a methodology to evaluate the effect that load uncertainty generates on local marginal prices in distribution systems. Monte Carlo simulation was used to represent the uncertainty in the load buses of the distribution system. The load was represented by simulation (random variables) that follow a probability density function. The methodology is based on an economic dispatch problem with security restrictions, using quadratic programming. The PMLD consists of a quotient of differences in time of the value of the objective function, with respect to the additional 1 MW load increase in a specific node. This methodology evaluates the impact of the uncertainty of loading on prices. With the descriptive statistics (mean, median, variance, standard deviation, minimum value and maximum value) and histogram applied to the PMLD, with the EasyFit tool. Given the load uncertainty, it is assessed that the PMLD follows a normal probability density function for one hour. The Kolmogorov-Smirnov test compares the distribution function of the sample (PMLD) with another distribution function. This to adjust the sample of the data of said distribution. Results of two test systems Nicholas M. Steffan and Roy Billinton IEEE are presented, the methodology for calculating the PMLD was programmed in Matlab®.