Análisis del Impacto de la Penetración de Energías Renovables no Gestionables en la seguridad operativa de los Sistemas Eléctricos de Potencia

Impact Analysis of Non-Dispatchable Renewable Energies Penetration in Power System Operational Security

Publicado 2025-07-24


https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n1.2025.710
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Número
Vol. 22 Núm. 1 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 22, ISSUE I
Sección
SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA
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Análisis del Impacto de la Penetración de Energías Renovables no Gestionables en la seguridad operativa de los Sistemas Eléctricos de Potencia. (2025). Revista Técnica "energía", 22(1), PP. 20-32. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n1.2025.710
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Paulo Castro
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https://orcid.org/0009-0003-2646-2131 ORCID
Jaime Cepeda
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https://orcid.org/0000-0002-2488-6796 ORCID
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Este trabajo analiza el impacto de la integración de generadores basados en energías renovables no gestionables en el Sistema Nacional Interconectado (SNI), con un enfoque en el proyecto eólico Yanahurcu, que propone añadir 52,8 MW de generación renovable al sistema. Para ello, se plantea una metodología sistematizada que realiza tres tipos de análisis de forma secuencial y complementaria. En primer lugar, se aplica un análisis probabilístico de flujos de potencia para evaluar la capacidad del proyecto de aportar energía al sistema bajo diversas condiciones operativas. Luego, se estudia su impacto en la seguridad dinámica mediante simulaciones en el dominio del tiempo, considerando su aporte de potencia reactiva ante fallas en la red. Además, se realiza una evaluación de confiabilidad (generation adequacy), que incluye indicadores como la probabilidad de pérdida de carga y la energía no suministrada, fundamentales para determinar la capacidad del sistema de cubrir la demanda ante la incorporación de bloques de generación no gestionable. Para los análisis eléctricos se utiliza DIgSILENT PowerFactory, lo cual permite integrar datos y modelar funciones de densidad de probabilidad. Los resultados obtenidos permiten una valoración adecuada de la seguridad operativa del proyecto, y comprueban la efectividad de la metodología propuesta, la cual podría implementarse en futuros proyectos en Ecuador para evaluar el impacto de futuros proyectos renovables.

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  1. ARCONEL, "Estadística Anual y Multianual del Sector Eléctrico Ecuatoriano 2023," 2023. [Online]. Available: https://controlelectrico.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2024/07/Estadistica-Anual-y-Multianual-del-Sector-Electrico-Ecuatoriano-2023.pdf. [Accessed 02 02 2025].
  2. S. Salazar, G. C. Campaña, J. S. Yépez y R. P. Aguilar, «Evaluación de la Prospectiva Energética de la microrred Baltra – Santa Cruz usando Flujos de Potencia Probabilísticos, » en 2022 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON), 2022, págs. 1-8. DOI: 10.1109/ARGENCON55245.2022.9939679.
  3. J. A. Caliao and A. F. De Souza, “Incorporating wind power plants in generation adequacy assessment considering the Effective Load Carrying Capability,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 26, no. 4, pp. 2084–2092, Nov. 2011.
  4. J. R. Jaehnert, G. Doorman, K. Uhlen, and K. B. Lindberg, “Analysing the effect of wind power forecast uncertainty on system operation for the Nordel system,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 29, no. 4, pp. 1644–1653, July 2014.
  5. G. Constante-Flores, G. Ordóñez-Plata, and L. R. Zapata, “Análisis de confiabilidad del sistema interconectado colombiano con integración de fuentes de energía renovables,” Revista Facultad de Ingeniería, vol. 89, pp. 9–20, Jan. 2018.
  6. R. Billinton and S. Kumar, “The effect of load forecast uncertainty on reliability assessment,” IEEE Trans. Power Apparatus and Systems, vol. PAS-103, no. 7, pp. 1721–1727, 1984.
  7. Z. Ren, W. Li, R. Billinton, and W. Yan, “Probabilistic Power Flow Analysis Based on the Stochastic Response Surface Method,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 3, pp. 2216–2225, May 2016.
  8. L. L. Garver, “Effective Load Carrying Capability of Generating Units,” IEEE Trans. Power Apparatus and Systems, vol. PAS-85, no. 8, pp. 910–919, Aug. 1966.
  9. G. Constante-Flores, G. Ordóñez-Plata, and L. R. Zapata, “Análisis de confiabilidad del sistema interconectado colombiano con integración de fuentes de energía renovables,” Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia, no. 89, pp. 9–20, Jan. 2018.
  10. J. R. Jaehnert, G. Doorman, K. Uhlen, and K. B. Lindberg, “Analysing the effect of wind power forecast uncertainty on system operation for the Nordel system,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 29, no. 4, pp. 1644–1653, Jul. 2014.
  11. S. Kahrobaee and S. Asgarpoor, “Reliability evaluation of distribution systems considering renewable distributed generation,” IEEE Trans. Sustainable Energy, vol. 5, no. 4, pp. 1484–1492, Oct. 2014.
  12. V. Cárdenas, D. Echeverría y J. Cepeda, «Determinación de los Modelos Estocásticos de Generación de las Centrales del Sistema Nacional Interconectado,» Revista Técnica .energía", vol. 12, n.o 1, págs. 84-91, 2016. DOI: 10.37116/revistaenergia.v12. n1.2016.30. dirección: https://revistaenergia.cenace.gob.ec/index.php/cenace/article/view/30.
  13. D. P. Factory, «Probabilistic Analysis,» inf. téc., 2021, User Manual, Gomaringen.
  14. M. Poncela Blanco, A. Spisto, G. Fulli y N. Hrelja, «Generation Adequacy Methodologies Review,» Publications Office of the European Union, inf. téc. LD-1A-27944-ENC (print), LD-1A-27944-EN-N (online), 2016. DOI: 10.2790/647826(print) ,10.2790/054903(online).
  15. M. Kayikci y J. V. Milanovic, «Assessing Transient Response of DFIG-Based Wind Plants—The Influence of Model Simplifications and Parameters,» IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, n.o 2, págs. 545-554, 2008. DOI: 10.1109/TPWRS.2008.919310.
  16. Z. Ren, W. Li, R. Billinton y W. Yan, «Probabilistic Power Flow Analysis Based on the Stochastic Response Surface Method,» IEEE Transactions on Power Systems, vol. 31, págs. 2307-2315, 2016. DOI: 10.1109/PESGM.2016.7741133.
  17. G. Carpinelli, P. Caramia y P. Varilone, ≪Multi-linear Monte Carlo simulation method for probabilistic load flow of distribution systems with wind and photovoltaic generation systems,≫ Renewable Energy, vol. 76, pags. 283-295, 2015. DOI: 10.1016/J.RENENE. 2014.11.028.
  18. T. Chang, «Estimation of wind energy potential using different probability density functions,» Applied Energy, vol. 88, págs. 1848-1856, 2011. DOI: 10.1016/J.APENERGY. 2010.11.010.
  19. D. Villanueva, J. L. Pazos y A. Feijóo, «Probabilistic Load Flow Including Wind Power Generation,» IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, págs. 1659-1667, 2011. DOI: 10.1109/TPWRS.2010.2096436.
  20. F. G. Akgül, B. S¸ enog˘ lu y T. Arslan, «An alternative distribution to Weibull for modeling the wind speed data: Inverse Weibull distribution,» Energy Conversion and Management, vol. 114, págs. 234-240, 2016. DOI: 10.1016/J.ENCONMAN.2016.02.026.
  21. P. Schober, C. Boer y L. Schwarte, «Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation,» Anesthesia Analgesia, vol. 126, págs. 1763-1768, 2018. DOI: 10 1213/ANE.0000000000002864.
  22. A. Ghosh, S. Ahmed, F. Khan y R. Rusli, «Process Safety Assessment Considering Multivariate Non-linear Dependence Among Process Variables,» Process Safety and Environmental Protection, vol. 135, págs. 70-80, 2020. DOI: 10.1016/j.psep.2019.12.006.
  23. R. Mousavian, C. Lorenz, M. M. Hossainali, B. Fersch y H. Kunstmann, «Copulabased modeling of dependence structure in geodesy and GNSS applications: case study for zenith tropospheric delay in complex terrain,» GPS Solutions, vol. 25, 2020. DOI: 10.1007/s10291-020-01044-4.
  24. G. D’Amico, F. Petroni y F. Prattico, «Wind speed prediction for wind farm applications by Extreme Value Theory and Copulas,» Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, vol. 145, págs. 229-236, 2015. DOI: 10.1016/J.JWEIA.2015.06.018.
  25. R. Billinton y W. Li, Reliability Assessment of Electric Power Systems Using Monte Carlo Methods. Springer, 1994.
  26. N. Anwah y R. Okonkwo, «An Appraisal of NEPA’s Generation Adequacy to Year 2000,» Nigerian Journal of Technology, vol. 14, págs. 35-42, 1990.
  27. A. Lorenzo-Bonache, A. Honrubia-Escribano, F. Jimenez-Buendia y E. Gomez- Lazaro, ≪Field Validation of Generic Type 4 Wind Turbine Models Based on IEC and WECC Guidelines,≫ IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 34, pags. 933-941, 2019. DOI: 10.1109/TEC.2018.2875167.
  28. Energy Systems Integration Group, Type 4 Generic Wind Turbine Generator Model – Phase II, Accessed: September 15, 2024, 2024. direccion: https://www.esig.energy/ wiki-main-page/type-4-generic-wind-turbine-generator-model-phase-ii/.
  29. V. P. Cárdenas Ulloa, «Análisis de confiabilidad de la generación considerando el ingreso de energías renovables no convencionales en el sistema nacional interconectado del Ecuador,» Tesis de Grado, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Quito, Ecuador, 2016. dirección: https://repositoriobe.espe.edu.ec/server/api/core/bitstreams/908bdd75-a943-456c-b74e-aea1c961c93a/content.
  30. N. E. Quirola Álava, «Evaluación del impacto de la conexión de energías renovables en la operación de los sistemas eléctricos de potencia: Evaluación de la generación eléctrica que podría inyectar el proyecto eólico durante su vida útil desde una perspectiva estocástica,» Trabajo de Integración Curricular, Escuela Politécnica Nacional, Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Quito, Ecuador, 2024.
  31. North American Electric Reliability Corporation (NERC), Reliability Standards for the Bulk Electric Systems of North America, NERC Std. [En línea]. Disponible en: https://www.nerc.com
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