INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Daladier Osorio Vásquez

40 horas

Kevin David Ruiz Gaviria

40 horas

CODIGO CIE

JI6-23-3

Juan Jose Mora Florez

Tutor

13 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2021. 907 Convocatoria Jóvenes Investigadores E Innovadores En El Marco De La Reactivación Económica 2021

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Objetivo general del proyecto de investigación: Desarrollar una metodología para mejorar la resiliencia de las redes y microredes, mediante la adecuación de los modelos de la carga y de los sistemas de almacenamiento de energía.

RESUMEN

La resiliencia de un sistema de potencia se define como la capacidad que tiene para minimizar los impactos negativos que se pueden presentar ante eventos poco frecuentes, tanto accidentales como naturales, pero que son de alto impacto. Entre estos eventos se encuentran los ciberataques, alteraciones climatológicas, desastres naturales, entre otros [D. Mishra et al., 2021]. Una de las soluciones que se presentan para manejar las interrupciones ante estos eventos y que más ha ganado popularidad en los últimos años, es la incorporación de microrredes, dada su habilidad de operar en modo aislado y ofrecer una continuidad en el suministro a cargas críticas. Es así, como el aporte de las microrredes en la resiliencia de una red, depende de muchos factores, y entre ellos se encuentra la adecuada representación de cada uno de los elementos que la conforman. Un modelo inadecuado e inexacto, conduce a resultados incorrectos que conlleva a análisis poco fiables. Las características propias de las microrredes son la baja relación X/R, baja inercia, inclusión masiva de convertidores electrónicos para interconectar algunos generadores distribuidos, cargas y sistemas de almacenamiento de energía, condiciones de desbalance, entre otros. Lo anterior amerita reevaluar muchas de las estrategias de análisis y modelado, que tradicionalmente se han utilizado en los sistemas de potencia, de tal manera que se adapten para asegurar un funcionamiento confiable. A partir de la disponibilidad de los sistemas de medición en los sistemas eléctricos, el modelado de carga basado en mediciones, ha permitido pasar de representaciones estáticas a representaciones variantes con el tiempo. Aunque existen muchas referencias que han demostrado la aceptación de estos modelos a nivel de transmisión, han sido pocos los que consideran las incertidumbres y la variabilidad tanto de la demanda como del recurso primario, que son frecuentes en el caso de redes y microrredes con generación distribuida. Por otra parte, en la mayoría de las propuestas de modelado basado en mediciones, se asume que las redes son trifásicas balanceadas y los registros de perturbaciones se obtienen ante fallas trifásicas, lo que no es común a los niveles de tensión de los sistemas de distribución. Uno de los elementos que también han sido empleados para mejorar la resiliencia de las microrredes, son los dispositivos de almacenamiento de energía, ya que están diseñados para soportar de forma temporal a las cargas críticas del sistema y para mejorar la estabilidad transitoria. Sin embargo, los modelos utilizados son simplificaciones que no consideran el comportamiento dinámico para estimar su estado de carga [A. Hussain et al., 2019]. La estrategia que se propone en este proyecto potencializa la aplicación de metodologías estocásticas, modelado probabilístico, análisis de incertidumbres y aprendizaje profundo (deep-learning), que se pueden utilizar para obtener nuevos modelos de carga y almacenamiento, adaptados a las características propias de las microrredes, que permitan mejorar su resiliencia, comprobada mediante métricas también propuestas. Las propuestas actuales se han centrado en aspectos como la ciberseguridad, tiempo de recuperación, demanda servida entre otras, pero no se ha analizado el impacto que puede traer la reevaluación de modelos tradicionales de carga y almacenamiento. Esto representa un aporte de nuevo conocimiento en el ámbito internacional. [D. Mishra et al., 2021] D. K. Mishra, Ghadi, M. J., Azizivahed, A., Li, L., & Zhang, J. A review on resilience studies in active distribution systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 135, 110201. [A. Hussain et al., 2019] A. Hussain, Bui, Van-Hai; Kim, Hak-Man. Microgrids as a resilience resource and strategies used by microgrids for enhancing resilience. Applied energy, 2019, vol. 240, p. 56-72.

ESTADO

Concluye Satisfactoriamente

FECHA DE INICIO

28/03/2022

FECHA DE FINALIZACION

28/05/2023

PRODUCTOS

Dynamic Load Modelling and Compensation Strategies for Reliable Distance-Based Protection

Artículo en revista indexada

URL

Enhancing Overcurrent Protection Effectiveness during High Impedance Faults through Load Behavior Analysis

Artículo en revista indexada

URL

Implementation analysis for grid-forming converter considering primary energy source effect

Artículo en revista indexada

URL

Load model parametrization using data-based approaches - A review

Artículo en revista indexada

URL

RESILIENCIA EN REDES Y MICRORREDES: UNA METODOLOG¿IA BASADA EN LA ADECUACION DE ¿ LOS MODELOS DE LA CARGA Y DE LOS SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO DE ENERG¿IA - REMI2023

Circulación de conocimiento especializado

RESILIENCIA EN REDES Y MICRORREDES: UNA METODOLOGIA BASADA EN LA ADECUACION DE LOS MODELOS DE LA CARGA Y DE LOS SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO DE ENERGIA - REMI2023

Circulación de conocimiento especializado