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

Abstract

En este trabajo se indica el procedimiento con el cual se procesó, mediante Python, un circuito de la red de distribución del ICE compuesto por líneas de media tensión, líneas de baja tensión, transformadores y cargas para su posterior implementación en OpenDSS y OpenDSS-G. Esto con el fin de obtener información sobre la red de distribución respecto a su estado actual y ante posibles cambios. Se realizó una minería de datos con el fin de eliminar información no requerida por los programas de simulación, así como limpiar datos que puedan generar errores en la simulación. Posteriormente, mediante un programa creado en Python, se les dio formato a cada tipo de elemento que compone la red de distribución acorde al formato solicitado por OpenDSS y OpenDSS-G. Seguidamente, utilizando archivos maestros, se ingresaron los datos del circuito a los programas de simulación de forma que se pudieron generar análisis con los cuales extraer información del circuito, en forma de reportes, gráficos y mapas de calor de variables relevantes, como lo son la tensión, la corriente y la potencia de la red, considerando siete perfiles de demanda. Finalmente, se logra la implementación exitosa de los datos de la red de distribución en los programas de simulación y se exploran las capacidades del software para el análisis de estos circuitos, con la finalidad de extraer información de la situación actual del sistema, así como posibles cambios que pueda experimentar la red. Además, se brindan recomendaciones sobre la modificación de elementos en los datos de la simulación, la implementación de nuevos circuitos en los programas de simulación y posibles mejoras al código de Python para aumentar su eficiencia.

In this work, the procedure with which a circuit of the ICE distribution network composed of medium voltage lines, low voltage lines, transformers, and loads was processed using Python for its subsequent implementation in OpenDSS and OpenDSS-G is indicated. This is done in order to obtain information about the distribution network regarding its current state as well as possible changes. To achieve the above, data mining was first carried out in order to eliminate information not required by the simulation programs as well as to clean data that may generate errors in the simulation. Subsequently, using a program created in Python, each type of element that makes up the distribution network was formatted according to the format requested by OpenDSS and OpenDSS-G. Then, using master files, the circuit data was entered into the simulation programs so that analyses could be generated from which to extract information from the circuit, in the form of reports, graphs, and heat maps of relevant variables such as voltage, current, and power of the network, considering seven demand profiles. Finally, the successful implementation of the distribution network data in the simulation programs is achieved and the software’s capabilities for the analysis of these circuits are explored, in order to extract information from the current situation of the system as well as possible changes that the network may experience. In addition, recommendations are provided on the modification of elements in the simulation data, the implementation of new circuits in the simulation programs, and possible improvements to the Python code to increase its efficiency.