Modelo de optimización multietapa para la planificación de la expansión de subestaciones del sistema de subtransmisión de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A

Este trabajo de titulación presenta el desarrollo y aplicación de un modelo multietapa coordinado para la planificación de la expansión de subestaciones (PES) con la finalidad de determinar áreas de servicio y tiempos de ejecución de los proyectos de expansión o construcción asociadas a dichas subestaciones de tal forma que permitan atender a la demanda creciente cumpliendo con los requerimientos técnicos y económicos. La función objetivo implementada para PES toma en consideración los costos que se incurren por la construcción de los proyectos de expansión, así como los costos por operación y mantenimiento incurridos en dichos proyectos. Para el análisis de la mejor alternativa de expansión y su costo asociado, este trabajo utiliza el método del valor presente, por otra parte, para reducir tiempos de cálculo el algoritmo implementado hace uso de diferentes técnicas, entre la que se destaca el análisis cluster cuyo objetivo es el de agrupar los nodos de carga de tal manera de evitar el trabajo de PES con grandes conjuntos de datos dispersos (nodos de carga) y en su lugar tratar con grupos cohesivos (clusters) que permitan a cada uno de ellos generar un impacto representativo en el sistema. En cuanto a las restricciones asociadas con la función objetivo se incluyen restricciones eléctricas, como flujos de potencia, límites de variaciones de voltaje, límites de cargabilidad y restricciones de radialidad, así mismo, el algoritmo también contempla criterios de espacialidad y penalidad que ayudan a la asignación y reducción de los cambios de clusters a otras subestaciones vecinas logrando así determinar un área de servicio óptima asociada a las diferentes subestaciones en análisis. Con el fin de establecer relaciones entre los aspectos económicos, técnicos y espaciales, en este trabajo se hizo uso de los softwares Python, DIgSILENT, y ArcGis que utilizados en conjunto generan una potente herramienta para PES y en general para cualquier estudio que se pretenda abordar. Finalmente, el modelo y los algoritmos propuestos fueron implementados en el sistema de subtransmisión de la de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A demostrando mediante los resultados que la metodología empleada es una herramienta eficaz en sistemas reales y a gran escala.The next degree work, presents the development and application of coordinated This degree work, presents the development and application of coordinated multi-stage model to solving substation expansion planning (SEP) with the purpose of determination service areas and implementation times substations expansion and construction projects so that it allows serve the increasing electricity load demand in accordance with certain technical and economic constraints. The objective function implemented for solving SEP takes into consideration: the installed and/or reinforced projects costs as well the installed and/or reinforced projects maintenance costs. To analyze the best alternative solution and its associated cost, this work uses the present value method. Moreover, to reduce calculation time, the algorithm has implemented different techniques among which the cluster analysis stands out, which objective is to group the load nodes to avoid the SEP process with large dispersed data sets (nodes load) and instead deal with cohesive groups (clusters) that allow to each one them generate a representative impact on the system. The objective function includes different electrical constraints such as power flow, changes to voltage level, maximum permissible loading of substations and radiality constraints. In addition, the algorithm also contemplates spatial and penalty factors that help to assignation and reduction clusters changes to other neighboring substations allowing to determine an optimal service area associated to different analysis substations. In order to establish relations between economic, technical and spatial aspects, this work uses Python, DIgSILENT, and ArcGIS software which the used together, generate a powerful tool for SEP and generally for any study that is attempt to be achieved. Finally, the model and algorithms proposed were implemented at the “Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A” sub-transmission system, and the results showed that the methodology used is an effective tool in real and large-scale grids.Ingeniero EléctricoCuenc

Graph partitioning-based clustering for the planning of distribution network topology using spatial- temporal load forecasting

Planning the expansion and the new topology of distribution networks requires knowing the location and characterization of the load as well as its future growth. Spatial load forecasting is a key tool in this task, providing high spatial resolution and adequate temporal granularity. Nowadays, with the penetration of distributed energy resources, multiple microgrid connection strategies, and implementation of self-healing and protection schemes, it is necessary to identify load blocks to plan the new active network architecture. Based on spatial load forecasting information, this paper proposes a graph partitioning technique to create load clusters in the distribution feeders. A weighted graph is constructed by means of a minimum spanning tree that allows to consider adjacency relations. The results of the simulation, carried out in a real distribution network, have demonstrated the effectiveness of the proposed method.Lim