Modelado de redes de distribución de media y baja tensión residenciales para el análisis de la penetración de recursos de generación distribuida en ESPH S.A., de acuerdo con los requisitos de la Ley n° 10086

Abstract

La integración creciente de sistemas de generación distribuida (GD) en las redes eléctricas presenta desafíos significativos para empresas distribuidoras como ESPH S.A. Estos incluyen impactos técnicos desfavorables, incertidumbres en la operación y riesgos para la estabilidad y calidad del suministro eléctrico. Reconociendo estos desafíos, la Autoridad Reguladora de los Servicios Públicos (ARESEP) ha promulgado la Ley N° 10086, que regula la inserción de GD y exige a las empresas distribuidoras mantener actualizados los datos de sus redes y modelar sus circuitos para evaluar la capacidad de integración de nuevas GD. Este proyecto tuvo como objetivo desarrollar un sistema integral de gestión de datos georreferenciados para un circuito de distribución residencial de ESPH S.A. Se buscó implementar un algoritmo de análisis de datos en Python, completar un formato para importación de datos, construir un catálogo técnico de elementos eléctricos de distribución, y realizar un análisis de sensibilidad económica. Todo esto alineado con los requisitos del Procedimiento de capacidad de penetración de DER por circuito de distribución del Sistema Eléctrico Nacional (SEN) de la Ley N° 10086 en su primera etapa, con miras a mejorar la eficiencia operativa y la planificación estratégica en la gestión energética. En la ejecución del proyecto, se trabajó con las bases de datos georreferenciadas proporcionadas por ESPH. Si bien estas bases contenían información detallada sobre muchos elementos del circuito, se identificaron carencias en ciertos datos, lo que dificulta la modelación precisa de todos los componentes. Algunos procesos de obtención de puntos de conexión (buses) no pudieron realizarse mediante las herramientas habituales del software QGIS y requirieron manipulación manual. Esto se debió a la forma en que ciertas capas de datos, especialmente las de líneas secundarias subterráneas en condominios como Francosta y Bella Vista, fueron construidas con deficiencias que impiden su correcta manipulación. Se desarrolló un algoritmo en Python para depurar y organizar los datos, y se probó la importación al software de simulación ETAP, a pesar de conseguir el objetivo de importación y construcción del modelo, se encontraron limitaciones técnicas al modelar cables subterráneos y líneas aéreas secundarias, debido a restricciones en el software y a errores en las capas de datos geográficos, también a la falta de capacidad de buses permitidos del módulo "GIS Excel - Import" para realizar pruebas de flujo de energía y potencia. El análisis de los datos de los medidores inteligentes (AMI) permitió estimar perfiles de demanda y consumo de energía, brindando una comprensión más profunda del comportamiento del circuito. No obstante, la falta de datos de clientes con sistemas GD limita la capacidad para proyectar con precisión el impacto de una mayor penetración de GD en la red. Aunque, la interpretación de los datos de consumo permitió identificar que el día de mayor demanda fue un martes, con una demanda máxima de 300.47 kW en la semana 1, específicamente el 2 de julio. Esta información es crucial para considerar escenarios críticos en la planificación y análisis de la red. Se contó con el apoyo del Departamento de Sistemas de Información Geográfica para comprender mejor los datos y del personal administrativo para obtener información sobre los costos asociados al pago de electricidad al ICE. Por ende, al simular un escenario donde una muestra de clientes instalaba sistemas GD, se observó una disminución del 26.12 % en la demanda para esa muestra. Esto resultó en cambios en los ingresos de la empresa, con una reducción en las ganancias mensuales después del segundo mes. Además, el consumo del alimentador disminuyó en pagos por energía al proveedor principal. Se concluye que, para avanzar en la integración efectiva y segura de sistemas GD, ESPH necesita actualizar y completar sus bases de datos, adquirir las herramientas de software adecuadas y ampliar el uso de medidores AMI. Además, es fundamental incorporar en los análisis datos sobre calidad y estabilidad de la energía, así como costos de mantenimiento, para obtener una evaluación más completa del impacto de la GD. También, se enfatizará el cumplimiento de los procedimientos establecidos por la Ley N° 10086, asegurando una integración segura y eficiente de los sistemas GD, y promoviendo una mejora continua en los procesos y tecnologías utilizadas. Con las recomendaciones, ESPH estará mejor posicionada para cumplir con los requisitos regulatorios, optimizar la operación de su red y tomar decisiones estratégicas informadas. Esto beneficiará tanto a la empresa como a sus clientes, promoviendo un equilibrio entre la adopción de tecnologías innovadoras y la estabilidad y eficiencia del sistema eléctrico.

The increasing integration of distributed generation (DG) systems into electric grids presents significant challenges for distribution companies such as ESPH S.A. These include unfavorable technical impacts, uncertainties in operation, and risks to the stability and quality of electricity supply. Recognizing these challenges, the Public Services Regulatory Authority (ARESEP) has enacted Law No. 10086, which regulates the insertion of DG and requires distribution companies to keep their network data up to date and model their circuits to assess the capacity for integration of new DG. The objective of this project was to develop a comprehensive georeferenced data management system for a residential distribution circuit of ESPH S.A. We sought to implement a data analysis algorithm in Python, complete a data import format, build a technical catalog of electrical distribution elements, and perform an economic sensitivity analysis. All this was aligned with the requirements of the first stage of the Procedimiento de capacidad de penetración de DER por circuito de distribución del Sistema Eléctrico Nacional (SEN) of Law No. 10086, with a view to improving operational efficiency and strategic planning in energy management. In the execution of the project, we worked with the georeferenced databases provided by ESPH. Although these databases contained detailed information on many elements of the circuit, some data gaps were identified, making it difficult to accurately model all the components. Some processes of obtaining connection points (buses) could not be performed using the usual QGIS software tools and required manual manipulation. This was due to the way certain data layers, especially those of subway secondary lines in condominiums such as Francosta and Bella Vista, were constructed with deficiencies that prevent their correct manipulation. An algorithm was developed in Python to debug and organize the data, and the import to ETAP simulation software was tested, despite achieving the objective of importing and building the model, technical limi tations were found when modeling subway cables and secondary overhead lines, due to restrictions in the software and errors in the geographic data layers, also to the lack of capacity of buses allowed by the “GIS Excel - Import” module to perform energy and power flow tests. The analysis of smart meter (AMI) data allowed estimating energy demand and consumption profiles, providing a deeper understanding of the circuit behavior. However, the lack of data from customers with DG systems limits the ability to accurately project the impact of increased DG penetration on the grid. Although, interpretation of the consumption data did identify that the highest demand day was a Tuesday, with a peak demand of 300.47 kW in week 1, specifically July 2. This information is crucial to consider critical scenarios in network planning and analysis. Support was provided by the Geographic Information Systems Department to better understand the data and by the administrative staff to obtain information on the costs associated with the payment of electricity to ICE. Thus, by simulating a scenario where a sample of customers installed DG systems, a 26.12 % decrease in demand was observed for that sample. This resulted in changes in the company’s revenues, with a reduction in monthly profits after the second month. In addition, feeder consumption decreased in energy payments to the main supplier. It is concluded that, in order to move forward with effective and secure DG system integration, ESPH needs to update and populate its databases, acquire appropriate software tools, and expand the use of AMI meters. In addition, it is critical to incorporate power quality and stability data, as well as maintenance costs, into the analyses to obtain a more complete assessment of the impact of DG. Compliance with the procedures established by Law No. 10086 will also be emphasized, ensuring a safe and efficient integration of DG systems, and promoting continuous improvement in the processes and technologies used. With the recommendations, ESPH will be better positioned to comply with regulatory requirements, optimize the operation of its network and make informed strategic decisions. This will benefit both the company and its customers, promoting a balance between the adoption of innovative technologies and the stability and efficiency of the electric system.