Modelado de la infraestructura eléctrica en la red de distribución del ICE mediante software de simulación eléctrica en un entorno GIS para líneas de baja y media tensión, cargas y transformadores

Abstract

La creciente demanda de energía en Costa Rica y los cambios que buscan promover la generación distribuida en el país plantean desafíos para las empresas eléctricas, como el Instituto Costarricense de Electricidad (ICE). Uno de los principales desafíos radica en la necesidad de desarrollar modelos eléctricos precisos y actualizados que permitan visualizar el comportamiento de la red ante la inclusión de la generación distribuida. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo eléctrico detallado de las líneas de baja y media tensión, cargas y transformadores que conforman un circuito de la red de distribución eléctrica del ICE, preparando así la red, para futuros análisis que ayuden a la comprensión de su estado actual, facilitando la toma de decisiones frente a la incorporación de generación distribuida. Para ello, se utilizaron los softwares de simulación eléctrica OpenDSS y OpenDSS-G y se modeló el circuito en un entorno de Sistema de Información Geográfica (GIS). Para llevar a cabo el modelado del circuito, se ejecutaron distintas fases. En la primera fase se imple mentaron estrategias de minería de datos utilizando Python para analizar los conjuntos de datos geográficos y eléctricos proporcionados por el ICE para garantizar su calidad. Luego, se desarrolló un programa en Python para convertir automáticamente estos datos al formato compatible con el software de simulación eléctrica. Una vez preparados los datos, se transfirieron al software para construir el modelo completo del circuito de la red. Finalmente, se realizaron simulaciones para evaluar el comportamiento del sistema eléctrico bajo diversas condiciones operativas. Finalmente, la creación de programas en Python agilizó la preparación de los datos de los elementos del circuito, mejorando la eficiencia en la transferencia de información. Por otra parte, la minería de datos garantizó la calidad de los datos utilizados en el circuito. La automatización con Python facilitó la definición de elementos del circuito eléctrico. Por último, la validación con OpenDSS aseguró la precisióndel modelo para futuros análisis y simulaciones.

The growing demand for energy in Costa Rica and the changes aimed at promoting distributed genera tion in the country pose challenges for electric companies, such as the Costa Rican Institute of Electricity (ICE). One of the main challenges lies in the need to develop accurate and up-to-date electrical models that allow visualizing the behavior of the grid in the face of the inclusion of distributed generation. This project aims to develop a detailed electrical model of the low and medium voltage lines, loads, and transformers that make up a circuit of the Instituto Costarricense de Electricidad (ICE) electrical distribution network, thus preparing the grid for future analyses that help understand its current state and facilitate decision-making regarding the incorporation of distributed generation. For this purpose, the OpenDSS and OpenDSS-G electrical simulation software were used, and the circuit was modeled in a geographic information system (GIS) environment. To carry out the circuit modeling, different phases were executed. In the first phase, data mining strategies were implemented using Python to analyze the geographic and electrical data sets provided by ICE to ensure their quality. Then, a Python program was developed to automatically convert this data to the format compatible with the electrical simulation software. Once the data was prepared, it was transferred to the software to build the complete model of the grid circuit. Finally, simulations were performed to evaluate the behavior of the electrical system under various operating conditions. Ultimately, the creation of Python programs streamlined the preparation of the circuit element data, improving efficiency in information transfer. Furthermore, data mining ensured the quality of the data used in the circuit. Python automation facilitated the definition of electrical circuit elements. And finally, validation with OpenDSS ensured the accuracy of the model for future analyses and simulations.