Algoritmo para la Localización y Despacho de Bancos de Baterías en Redes de Distribución

• Ariel S. Loyarte ^[1] ; Carlos I. Sanseverinattia ^[1] ; Ulises Manassero ^[1] ; Emmanuel Sangoi ^[1]
  1. [1] Universidad Tecnológica Nacional

     Universidad Tecnológica Nacional

     Argentina

     
• Localización: Ingenio Tecnológico, ISSN-e 2618-4931, Nº. 4 (Ingenio Tecnológico), 2022
• Idioma: español
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  • español

    La utilización de medios de almacenamiento de energía en redes eléctricas se encuentra en pleno crecimiento en razón de los múltiples beneficios que aportan al sistema. En este trabajo, se presenta un algoritmo de optimización orientado a la gestión de bancos de baterías en redes radiales de distribución. El objetivo consiste en seleccionar la combinación de capacidades, posiciones en la red y la estrategia de operación más adecuada de los bancos de baterías. Se pretende optimizar un indicador global que incluye costos asociados a la adquisición de la energía por parte de la empresa distribuidora, pérdidas, operación y mantenimiento de las baterías, y penalizaciones por energía no suministrada ante escenarios de falla. La resolución se plantea en dos etapas acopladas: un algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas establece la ubicación y capacidades de los bancos a incorporar, y otros métodos tradicionales basados en gradientes obtienen el despacho de potencias, las pérdidas en la red y minimizan el impacto de los cortes de suministro. El algoritmo se evalúa sobre una red de distribución real, demostrando su validez para abordar un problema complejo con un número elevado de variables, siendo efectivo para optimizar el costo global.

  • English

    The use of energy storage devices in electrical networks is increasing due to the several benefits they bring to the system. In this work, an optimization algorithm oriented to the management of battery banks in radial distribution networks is presented. The main objective is to select the most appropriated combination of storage capacity, location on the network and operation strategy of the battery banks. The goal is to optimize a global cost indicator that includes the acquisition of the energy by the distribution company, losses, operation and maintenance of batteries, and penalties for the energy not supplied in failure scenarios. The resolution is proposed by a two-level procedure: a Particle Swarm Optimization algorithm determines the location and capacity of the battery banks, and other traditional gradient-based methods estimate the network losses and minimize the impact of power outages. In order to evaluate its performance, the procedure is applied to a real distribution network, showing the validity of the implemented method to address a complex problem with a high number of variables, and being effective in optimizing the overall cost.