Resumen:
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[ES] El objetivo de este trabajo final de máster es el diseño de un algoritmo genético para el cálculo
de acciones de control necesarias para que el sistema eléctrico permanezca en su estado normal de
operación desde el ...[+]
[ES] El objetivo de este trabajo final de máster es el diseño de un algoritmo genético para el cálculo
de acciones de control necesarias para que el sistema eléctrico permanezca en su estado normal de
operación desde el punto de vista estático. En el planteamiento de este trabajo se tiene en mente
sistemas eléctricos de países europeos que comparten características de red, conexiones, límites de
seguridad, etc. Se evalúa en el sistema eléctrico de la península española, escogiendo entre todas las
acciones de control posibles las más adecuadas y comunes para esta red.
La metodología desarrollada se ha denominado como metodología STCRCPA (Static Technical
Constraints Resolution by Corrective and Preventive Actions) y trata de solventar las limitaciones de los
métodos existentes, resultando ser una metodología con gran variedad de acciones de control y
flexible para cualquier restricción técnica y sistema eléctrico. Presenta un conjunto de soluciones
óptimas, permitiendo al operador del sistema elegir entre varias alternativas.
Con el algoritmo implementado se ha conseguido solventar la problemática del número
elevado de maniobra mientras que mitiga o resuelve en su totalidad, según la magnitud de ellos, las
sobrecargas y las violaciones de límites de tensión en el sistema eléctrico peninsular español en el caso
base y en situación de contingencia. Los resultados numéricos mostrados confirman la efectividad del
algoritmo STCRCPA, sobre todo en casos base y, en especial, para las sobretensiones. Tras la validación
de estas maniobras se concluye que las maniobras con mayor repercusión en la mejora de restricciones
técnicas son las líneas.
En lo que respecta a los tiempos de ejecución, se ha visto tiempos similares a los de las
metodologías existentes, con la diferencia de que en este caso, la red es de un tamaño real. Sin
embargo, continúa siendo un aspecto a mejorar, sobre todo en el estudio ante contingencias, N-1.
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[EN] The master thesis aim is the design of a genetic algorithm for the calculation of control actions.
These actions are required for the electrical system to remain its normal operating state from a static
point of ...[+]
[EN] The master thesis aim is the design of a genetic algorithm for the calculation of control actions.
These actions are required for the electrical system to remain its normal operating state from a static
point of view. In this approach, electrical systems of European countries – that share network
characteristics, connections, safety limits, etc. – have been taken into account. It is evaluated in the
electrical system of the Spanish peninsula, selecting from all the possible control actions the most
appropriate and common for this system.
The methodology is called STCRCPA (Static Technical Constraints Resolution by Corrective and
Preventive Actions) and tries to solve the limitations of the existing methods. STCRCPA includes
interesting aspects of them. It turns out to be a methodology with a great variety of control actions
and a flexible methodology for any static technical restriction and any electrical system. It presents a
set of optimal solutions, allowing the system operator to choose between several alternatives.
With the implemented algorithm, it has been possible to solve the problem of the high number
of shutings at the same time that it is possible to mitigate or fully solve, depending on the magnitude,
the overloads and the violations of voltage limits in the peninsular electrical Spanish system both in
the base case and in a contingency situation. The numerical results shown confirm the effectiveness
of the STCRCPA algorithm, especially in base cases and, especially, for highvoltages. After the validation
of these shutings, it is concluded that the control actions with the greatest impact on improving
technical restrictions are the cables.
In terms of execution times, times have been similar to those of existing methodologies, with
the difference that in this case, the network is of a real size. However, it continues to be the aspect to
improve, especially in the contingency study, N-1.
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