La modelización de la carga

Resumen: La modelización de la carga tiene un impacto significativo en los estudios de los sistemas de energía. Este trabajo presenta una revisión de las técnicas de identificación y modelado de carga. Los modelos de carga pueden clasificarse en dos grandes categorías: modelos estáticos y dinámicos, mientras que hay dos tipos de enfoques para identificar los parámetros de los modelos: basados en la medición y basados en los componentes. La modelización de la carga ha recibido más atención en los últimos años debido a la integración renovable, la gestión de la demanda y los dispositivos de medición inteligentes. Sin embargo, los modelos de carga comúnmente utilizados son anticuados y no pueden representar las cargas emergentes. Es necesario examinar sistemáticamente las técnicas de modelización de la carga existentes y sugerir orientaciones de investigación futuras para satisfacer los intereses cada vez mayores de la industria y el mundo académico. En este documento, proporcionamos una encuesta exhaustiva sobre el progreso de la investigación académica y las prácticas de la industria, y destacamos los problemas existentes y las nuevas tendencias en la modelización de la carga.

El modelado de carga es esencial para el análisis, la planificación y el control de los sistemas de energía. Por ejemplo, los estudios han demostrado la importancia de las representaciones de carga precisas en la evaluación de la estabilidad del voltaje [1]. Aunque los investigadores e ingenieros de sistemas eléctricos reconocen la necesidad de modelos de carga precisos [2], es imperativo realizar más investigaciones para actualizar los modelos de carga existentes y comprender las características de las cargas modernas con las tecnologías emergentes de redes inteligentes como los generadores distribuidos (DG), los vehículos eléctricos (VE) y la gestión del lado de la demanda (DSM). La incertidumbre y la dificultad de la modelización de la carga proviene del gran número de componentes de carga diversos, de las composiciones variables en el tiempo y dependientes de la meteorología, y de la falta de mediciones e información detallada sobre la carga. El objetivo de la modelación de la carga es desarrollar modelos matemáticos simples para aproximar los comportamientos de la carga.

La modelización de la carga consiste en dos pasos principales: 1) seleccionar una estructura de modelo de carga, y 2) identificar los parámetros del modelo de carga utilizando enfoques basados en componentes o mediciones. El modelado basado en componentes o basado en la física ha sido ampliamente investigado en la literatura [3]-[9]. El método se basa en el conocimiento de los comportamientos físicos de las cargas y las relaciones matemáticas que describen el funcionamiento de los dispositivos de carga. Sin embargo, la obtención de dicha información no siempre es posible, lo que motiva la investigación en el modelado basado en la medición [10]-[19]. El modelado basado en mediciones recoge las mediciones de los equipos de adquisición de datos para derivar las características de la carga. La principal ventaja es que este enfoque obtiene directamente los datos de la red real y puede aplicarse a cualquier carga. Sin embargo, un modelo desarrollado en un lugar de la red puede no ser aplicable a otros lugares. Los parámetros de los modelos de carga se estiman ajustando los datos adquiridos a una estructura de modelo de carga mediante técnicas de identificación y estimación. Otras investigaciones sugirieron el uso de redes neuronales artificiales (RNA) para modelar las cargas mediante el mapeo del conjunto de datos de entrada a la salida [25]-[30]. Este enfoque es útil cuando la estructura del modelo es desconocida o difícil de representar matemáticamente. Sin embargo, las técnicas basadas en datos requieren un gran número de conjuntos de datos y un considerable esfuerzo de cálculo. Además, los modelos basados en RNA sólo pueden aplicarse a los sistemas para los que fueron desarrollados.

En el decenio de 1990 se realizó un examen de la modelización de la carga [31] [32], que incluyó una bibliografía [33] en la que se enumeraban documentos sobre modelos de carga y valores típicos de los parámetros. El Consejo Internacional de Grandes Sistemas Eléctricos (CIGRE) estableció un nuevo grupo de trabajo para proporcionar orientación con respecto a la modelización de la carga. El grupo de trabajo C4.605: "Modelización y agregación de cargas en redes eléctricas flexibles" tiene por objeto proporcionar una visión general de los modelos de carga existentes con un análisis crítico de los métodos de identificación de parámetros. El desarrollo de nuevos modelos de carga y técnicas de validación también forma parte del programa del CIGRE C4.605. El grupo de trabajo llevó a cabo una encuesta sobre las prácticas internacionales de la industria en materia de modelización de la carga en [34]. El documento resumió las principales conclusiones de los cuestionarios recogidos de los operadores de sistemas eléctricos de todo el mundo, e identificó los tipos de modelos de carga que se utilizan con mayor frecuencia. En [35], el CIGRE presentó un panorama general sobre la modelación y agregación de la carga

El informe incluía la modelización de las redes de distribución activas y una descripción detallada de los sectores de carga comercial y residencial. En este documento, presentamos una revisión concisa y completa sobre la modelización de la carga, incluyendo los modelos de GD. Revisamos el trabajo existente sobre el modelado de carga y presentamos los temas pendientes y las nuevas tendencias de investigación. Se resumen y discuten los modelos de carga comúnmente utilizados. La integración cada vez mayor de los controles del lado de la demanda y de los GD, en particular los GD distribuidos, complica aún más las características de la carga y plantea desafíos adicionales a la modelización de la carga. Además, presentamos los últimos avances en el desarrollo de modelos de carga, como el uso de datos en tiempo real para la modelación en línea [21], la modelación de cargas residenciales considerando tanto las características eléctricas como los comportamientos de los consumidores [36], y la modelación de micro redes (MG) utilizando una combinación de métodos basados en componentes y mediciones [37] [38].

El resto de este documento está organizado de la siguiente manera. En la sección II se revisan varios tipos de modelos de carga. En la sección III se presentan los modelos de GD. En la sección IV se pasa revista a la labor existente sobre los métodos de identificación basados en componentes y en mediciones. En la sección V se concluye el presente documento y se formulan sugerencias para la labor futura.

II. TIPOS DE MODELOS DE CARGA

La modelización de la carga se refiere a la representación matemática de la relación entre la potencia y el voltaje en un bus de carga [2]. Los modelos de carga pueden clasificarse en dos categorías principales: modelos estáticos y dinámicos. La Fig. 1 muestra los modelos de carga actualmente utilizados en la industria para estudios estáticos y dinámicos [34].

A. Modelos de carga estática

Los modelos estáticos expresan la potencia activa y reactiva en cualquier instante de tiempo en función de las magnitudes de voltaje y frecuencia del bus. Estos modelos pueden utilizarse para representar cargas estáticas, por ejemplo, cargas resistivas, y como aproximación para cargas dinámicas, por ejemplo, motores de inducción.

1) Modelo ZIP

El modelo ZIP se usa comúnmente en estudios de estado estable y dinámico [2]. Este modelo representa la relación entre la magnitud del voltaje y la potencia en una ecuación polinómica que combina componentes de impedancia constante (Z), corriente (I) y potencia (P).

2) Modelo exponencial

El modelo exponencial relaciona la potencia y el voltaje en un bus de carga mediante ecuaciones exponenciales. Este modelo tiene menos parámetros y suele utilizarse para representar cargas mixtas [39]. En estas ecuaciones se pueden incluir más componentes con diferentes exponentes. Por ejemplo, al usar tres componentes exponenciales, el modelo exponencial puede convertirse en un modelo ZIP.

3) Modelo dependiente de la frecuencia

Este modelo se obtiene multiplicando el modelo exponencial o ZIP por un factor que depende de la frecuencia del bus. El factor puede representarse de la siguiente manera.

donde 𝑓 es la frecuencia del voltaje del bus, 𝑓𝑓0 es la frecuencia nominal, y 𝑎 𝑓𝑓 es el parámetro de sensibilidad de frecuencia. Añadir el término frecuencia al modelo ZIP no tiene ningún significado físico, ya que el componente relacionado con la impedancia constante se hace dependiente de la frecuencia [32].

4) Modelo de carga del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica (EPRI)

Este modelo se utiliza en el programa computacional EPRI LOADSYN y en el Programa de Estabilidad Intermedia Transitoria Ampliada (ETMSP) para estudios dinámicos [40] [41]. El modelo combina modelos ZIP, exponenciales y dependientes de la frecuencia.

donde 𝑃𝑃0 y 𝑄𝑄0 son la potencia consumida a la tensión nominal 𝑉𝑉0 de un dispositivo, si el modelo se utiliza para representar un dispositivo específico. Si modela la carga agregada en un bus, 𝑉𝑉0, 𝑃𝑃0 y 𝑄𝑄0 son condiciones de operación iniciales. La potencia activa está representada por componentes dependientes e independientes de la frecuencia. La potencia reactiva se compone de dos términos. El primero representa el consumo de potencia reactiva de la carga, y el segundo se aproxima al efecto del consumo de reactiva menos la compensación, que encuentra el flujo de potencia reactiva inicial en un bus. 𝑃𝑃𝑎𝑎1 es la fracción de la potencia activa que depende de la frecuencia, 𝑄𝑄𝑎𝑎1 es el coeficiente de carga reactiva que representa la relación entre la carga reactiva no compensada y la potencia activa, 𝐾𝐾𝑝𝑝𝑝𝑝1 y 𝐾𝐾𝑝𝑝𝑝𝑝2 son exponentes de tensión para la potencia activa dependiente de la frecuencia y la independiente, respectivamente. 𝐾𝐾𝑞𝑞𝑞 1 y 𝐾𝐾𝑞𝑞𝑞 1 son exponentes de tensión para la potencia reactiva sin y con compensación, respectivamente. 𝐾𝐾𝑝𝑝𝑝 1 y 𝐾𝐾𝑞𝑞𝑞 1 son los coeficientes de sensibilidad a la frecuencia para la carga de potencia reactiva activa y sin compensación, respectivamente. 𝐾𝐾𝑞𝑞𝑞 2 es el coeficiente de sensibilidad de frecuencia para la compensación de la potencia reactiva.

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