Formulación de Funciones de Costo de Incertidumbre en Pequeñas Centrales Hidroeléctricas dentro de una Microgrid

El presente artículo propone extender el concepto de costo de incertidumbre en la operación de sistemas de energía que contienen fuentes renovables (solar y eólica) a sistemas de potencia con penetración de pequeñas centrales hidroeléctricas (PCHs). La extensión propuesta se logra obtener conociendo...

Full description

Autores:
Molina Sanchez, Ferney Sadid
Pérez Sichacá, Sergio Jair
Rivera Rodriguez, Sergio Raul
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/27369
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10819/27369
https://doi.org/10.21500/20275846.2683
Palabra clave:
Incertidumbre
Microgrids
Monte Carlo
Pequeñas Centrales Hidroelectricas
Sistemas de Potencia
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Ingenierías USBmed - 2017
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description El presente artículo propone extender el concepto de costo de incertidumbre en la operación de sistemas de energía que contienen fuentes renovables (solar y eólica) a sistemas de potencia con penetración de pequeñas centrales hidroeléctricas (PCHs). La extensión propuesta se logra obtener conociendo la probabilidad de distribución del caudal donde está la PCH. Para ello, se presenta el desarrollo analítico de los costos de incertidumbre en pequeñas centrales hidroeléctricas, obteniendo la probabilidad de potencia inyectada por la central y desarrollando la formulación matemática de los costos por subestimar y sobreestimar la potencia disponible. Adicionalmente, se presenta la validación de la formulación analítica a través de simulaciones de Monte Carlo, comprobando que en los dos casos (costo de incertidumbre con la formula analítica y valor esperado de la simulación de Monte Carlo) se llega al mismo costo de incertidumbre. Adicionalmente, se presentan los códigos que calculan el costo esperado mediante la formulación analítica obtenida y el costo esperado mediante el valor medio de los costos de la simulación de Monte Carlo.
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spelling Molina Sanchez, Ferney SadidPérez Sichacá, Sergio JairRivera Rodriguez, Sergio Raul2017-02-27T00:00:00Z2025-08-21T22:04:36Z2017-02-27T00:00:00Z2025-08-21T22:04:36Z2017-02-27El presente artículo propone extender el concepto de costo de incertidumbre en la operación de sistemas de energía que contienen fuentes renovables (solar y eólica) a sistemas de potencia con penetración de pequeñas centrales hidroeléctricas (PCHs). La extensión propuesta se logra obtener conociendo la probabilidad de distribución del caudal donde está la PCH. Para ello, se presenta el desarrollo analítico de los costos de incertidumbre en pequeñas centrales hidroeléctricas, obteniendo la probabilidad de potencia inyectada por la central y desarrollando la formulación matemática de los costos por subestimar y sobreestimar la potencia disponible. Adicionalmente, se presenta la validación de la formulación analítica a través de simulaciones de Monte Carlo, comprobando que en los dos casos (costo de incertidumbre con la formula analítica y valor esperado de la simulación de Monte Carlo) se llega al mismo costo de incertidumbre. Adicionalmente, se presentan los códigos que calculan el costo esperado mediante la formulación analítica obtenida y el costo esperado mediante el valor medio de los costos de la simulación de Monte Carlo.application/pdf10.21500/20275846.26832027-5846https://hdl.handle.net/10819/27369https://doi.org/10.21500/20275846.2683spaUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/download/2683/2498Núm. 1 , Año 2017 : Ingenierías USBMed361298Ingenierías USBMedM. Hashempour, J. Savaghebi, J. Vasquez y J. 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Chang, «Investigation on Frequency Distribution of Global Radiation Using Different Probability Density Functions,» International Journal of Applied Science and Engineering, vol. 8, nº 2, pp. 99-107, 2010.J. Hetzer, D. Yu y K. Bhattarai, «An Economic Dispatch Model Incorporating Wind Power,» IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 23, nº 2, pp. 603-611, 2008.V. Nava, R. Fabelo y J. Romero, «Automatización de procesos en la administración de energía eléctrica en el área residencial,» INGENIERIAS USBMED, vol. 6, nº 1, pp. 13-23, 2015. [8] J. Coello, S. Pool y R. Fabelo, «Control difuso de STATCOM para la regulación del factor de potencia en una red eléctrica,» INGENIERIAS USBMED, vol. 4, nº 2, pp. 55-61, 2013. [9] S. Haddi y T. Bouktir, «Economic/Emission dispatch including wind power using ABC-Weighted-Sum,» International Journal of Engineering and Technical Research (IJETR), vol. 3, nº 10, pp. 61-66, 2015.Y. Yao, W. Gao, J. Momoh y E. Muljadi, «Economic Dispatch for Microgrid Containing Electric Vehicles via Probabilistic Modeling,» de North American Power Symposium, Charlotte, North Carolina, October 4–6, 2015.R. Montanari, «Criteria for the economic planning of a low power hydroelectric plant,» Renewable Energy, vol. 28, pp. 2129-2145, 2003.P. Cabus, «River flow prediction through rainfall–runoff modelling with a probability-distributed model (PDM) in Flanders, Belgium,» Agricultural Water Management, vol. 95, nº 7, pp. 859-868, 2008.N. 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