Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Osma Pinto, German AlfonsoCadena Zárate, Cristian David2023-05-292023-05-292023-05-232023-05-23https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14420Los recursos energéticos distribuidos (DERs) pueden tener efectos considerables en las redes de distribución. Su papel fundamental en la transición energética del sector eléctrico se ha traducido en una creciente integración de DERs que hace necesario realizar estudios de caracterización de las consecuencias técnicas que experimentan las redes en diferentes condiciones de operación. En la literatura, los estudios aplican técnicas deterministas o probabilísticas al modelado y simulación de redes y DERs. Sin embargo, es perceptible la falta de estudios que integren simultáneamente tres diferentes tipos de DERs dentro de un mismo análisis para cuantificar los efectos potenciales que cada uno de ellos, en forma individual y conjunta, podría tener sobre las redes. Adicionalmente, la revisión de varios indicadores es necesaria para determinar la influencia de DERs en las condiciones operativas de la red. En consecuencia, este trabajo emplea análisis deterministas, probabilísticos y de distorsión armónica para caracterizar el impacto, en cada hora del día, de los sistemas fotovoltaicos, las unidades de almacenamiento y los vehículos eléctricos en una red de baja tensión de referencia y determinar la influencia que éstos tienen en las variaciones de operación de esa red en instantes sucesivos de tiempo. La estimación de los efectos individuales o colectivos de un DER es realizada a partir del estudio de parámetros e indicadores tales como: valores RMS de voltajes y corrientes, desbalance de tensión y distorsiones armónica de tensión y corriente, que son posteriormente agrupados mediante una técnica de evaluación adaptada que entrega una población muestral en cada hora de un único indicador que permite cuantificar las variaciones de operación en la red en instantes sucesivos. Los datos para el análisis son obtenidos usando una co-simulación PowerFactory-Python para veinte escenarios de operación.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessBateríasDistribuciónImpactosSistemas fotovoltaicosVehículos eléctricosUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coBattery Energy Storage SystemsDistribution SystemElectric VehicleImpactPhotovoltaic Systemshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)