Este artículo presenta un algoritmo eficiente para el análisis probabilístico de sistemas de distribución trifásicos desbalanceados con conexión de generadores distribuidos (sistemas levemente enmallados). Este algoritmo hace uso de la técnica del Método Estimado de Dos Puntos para el cálculo del comportamiento probabilístico de las variables aleatorias del sistema. Adicionalmente, y con el fin de explotar eficientemente las características topológicas de la red, el análisis determinístico de las variables de estado es realizado por medio de un Flujo de carga Radial Basado en Compensación (FCRBC). Para el tratamiento de la generación distribuida, se propone una estrategia para incorporar dentro del FCRBC un modelo simplificado del generador junto con un control de las variables de despacho en el punto de conexión con la red. De este modo, el nodo con generación distribuida puede ser modelado como un nodo PV, o nodo PQ, dependiendo del modo de control y de las condiciones operativas del generador. Para validar la eficiencia del algoritmo propuesto es usado el sistema de prueba IEEE de 37 nodos. Los resultados probabilísticos son comparados con los obtenidos usando el método de Monte Carlo
In this paper an efficient algorithm for probabilistic analysis of unbalanced three-phase weakly-meshed distribution systems is presented. This algorithm uses the technique of Two-Point Estimate Method for calculating the probabilistic behavior of the system random variables. Additionally, the deterministic analysis of the state variables is performed by means of a Compensation-Based Radial Load Flow (CBRLF). Such load flow efficiently exploits the topological characteristics of the network. To deal with distributed generation, a strategy to incorporate a simplified model of a generator in the CBRLF is proposed. Thus, depending on the type of control and generator operation conditions, the node with distributed generation can be modeled either as a PV or PQ node. To validate the efficiency of the proposed algorithm, the IEEE 37 bus test system is used. The probabilistic results are compared with those obtained using the Monte Carlo method
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