Resiliencia de la red mediante la optimización del flujo de energía gestionado por riesgos
Este proyecto desarrolló un marco de optimización con gestión de riesgos para mejorar la estabilidad de la red ante la incertidumbre de las energías renovables. Al integrar un modelado de despacho con conciencia de riesgos, permite a las empresas de servicios públicos mitigar proactivamente las infracciones y mejorar la confiabilidad.
Desafío
Gestionar las fluctuaciones de la generación renovable garantizando al mismo tiempo la estabilidad de la red.
Enfoque (Metodología y Análisis)
1. Desarrollo de un marco de gestión de riesgos para sistemas eléctricos
Se propuso un marco de análisis y mitigación de riesgos en estado estable para evaluar el impacto de la incertidumbre de la energía renovable en la confiabilidad del sistema eléctrico.
Análisis de estado estable gestionado por riesgos integrado (RMSA) y optimización de estado estable gestionado por riesgos (RMSO) para cuantificar los riesgos de violación y optimizar las operaciones de la red.
2. Análisis de estado estable gestionado por riesgos (RMSA) para la viabilidad de la red
Desarrolló un análisis del peor escenario posible para evaluar las violaciones del límite operativo del sistema debido a las fluctuaciones de la energía renovable .
Se compararon los resultados de la simulación de Monte Carlo (MCS) con las estimaciones de RMSA para validar la precisión y la eficiencia computacional .
Se utilizaron la magnitud del voltaje del bus y el excedente del flujo de la línea como métricas de desempeño primarias para la evaluación de la seguridad de la red.
3. Optimización de estado estable gestionada por riesgos (RMSO) para la estabilidad de la red
Diseñó un modelo de optimización no lineal para redistribuir la generación de energía y mitigar las violaciones en el peor de los casos.
Se utilizó el Optimizador de puntos interiores (IPOPT) para garantizar soluciones viables y minimizar las desviaciones del despacho programado.
Se evaluó RMSO en cientos de escenarios de red , incluido un modelo sintético del sistema de energía de Nueva York de 2030 , para evaluar la viabilidad en el mundo real.
4. Aplicación a sistemas de transmisión a gran escala
Se aplicó el solucionador de incertidumbre en energía y recursos de potencia (SUPER) para automatizar simulaciones RMSA y RMSO.
Se evaluó la eficacia del modelo mediante el análisis de la red del Operador Independiente del Sistema de Nueva York (NYISO) , identificando violaciones en seis ubicaciones críticas .
Hallazgos y perspectivas clave
RMSA proporciona predicciones de riesgo más rápidas y precisas
Hasta 21 veces más aceleración que la simulación de Monte Carlo , lo que lo hace adecuado para operaciones en tiempo real .
Predice las peores desviaciones de potencia con gran precisión, lo que reduce la necesidad de realizar simulaciones de contingencia computacionalmente costosas .
RMSO previene violaciones de la red con ajustes mínimos de despacho
Se redistribuyó con éxito la generación de energía en el 100% de los casos de prueba sin exceder los límites operativos del sistema .
Solo un 0,003% de desviación en los cronogramas de generación , lo que garantiza una interrupción mínima en el despacho planificado.
La toma de decisiones basada en datos es fundamental para la confiabilidad de la red
El modelado de riesgos en el peor de los casos puede identificar vulnerabilidades de manera preventiva , lo que permite a los operadores de la red priorizar los esfuerzos de mitigación de riesgos .
El marco RMSO demostró una redistribución rentable , evitando la costosa adquisición de energía en tiempo real de último momento .