Flujo de cargas estocástico aplicando teoría de afinidad

Abstract

Los estudios de flujos de carga permiten determinar las condiciones de operación en estado estable de sistemas de potencia, para valores específicos de carga y generación; siendo una herramienta muy utilizada en ingeniería de potencia. Cuando las condiciones de entrada del sistema son inciertas, se necesita considerar diversos escenarios para cubrir un amplio rango de posibles estados de operación del sistema. Para ello se requieren algoritmos de solución que incorporen los efectos de las incertidumbres de los datos de entrada. Pirnia et al. propusieron una metodología basada en Aritmética Afín, en el que las cantidades de interés se representan como una combinación afín de variables de ruido. Esas variables corresponden a fuentes de incertidumbre en los datos de entrada y en las aproximaciones hechas durante los cálculos. La metodología se fundamenta en la contracción del dominio de algunas variables de ruido; e incluye restricciones de complementariedad para considerar el control de tensión en las barras pv; aplicando una formulación rectangular. La contracción del dominio demanda realizar un proceso iterativo y en cada iteración se resuelven tantos problemas de optimización como barras hayan. Adicionalmente, las restricciones de complementariedad producen problemas de optimización con restricciones no lineales; que requiere una herramienta de solución robusta. Para soslayar esos inconvenientes, este trabajo modifica esa metodología aplicando el cambio de tipo de barra y resolviendo, en principio, tantos problemas de optimización como barras haya en el sistema. El total de optimizaciones aumenta cuando ocurre un cambio en el tipo de barra; pero corresponde a problemas de programación lineal. La metodología se aplica al sistema IEEE14, comparando resultados con el método de Montecarlo.