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Introducción
En la actualidad la implementación de fuentes renovables de energiía (FRE) se ha convertido en uno de los principales puntos en las agendas gubernamentales y esto se debe principalmente a que estas son más amigables con el medio ambiente, disminuyendo considerablemente la contaminación ambienta. En 2022, la energía eólica instalada en el mundo creció hasta la cifra de 906 GW, según datos del Global Wind Energy Council (GWEC), [1], siendo los cinco principales mercados del mundo China, EE.UU., Alemania, India y España.
En la actualidad, Cuba cuenta con 4 parques eólicos ubicados en las provincias de Holguín, Ciego de Ávila y la Isla de la Juventud, con una potencia total de 11,8 MW. Además, han iniciado su construcción dos parques eólicos: Herradura 1 y Herradura 2 en la provincia de Las Tunas, para una potencia total de 101 MW. Se encuentra en preparación un tercer parque eólico llamado Río Seco en la provincia de Holguín con 50 MW [2]. La instalación de los parques eólicos se ve condicionada por la localización geográfica que tengan los mismos, así como su distribución [3]. Distribuir los parques tiene varias ventajas entre las que se encuentran: diversificar los recursos eólicos [4], reducir los riesgos climáticos [5], se aumenta la resistencia a eventos externos, mejorando así la integración de los mismos a la red eléctrica [6] y se acerca la generación al consumidor.
En contra, destaca un aumento en los costos de infraestructura, aumentando la complejidad de operación y mantenimiento. La utilización de esta fuente renovable de energía en sistemas aislados plantea un desafío en términos del control de la frecuencia [7]. Uno de los principales problemas radica en la variabilidad del viento, que junto a las variaciones de la carga puede incidir negativamente en la estabilidad del sistema [8]. Además, los aerogeneradores tienen una inercia limitada en comparación con las plantas de generación convencionales. Esta falta de inercia dificulta el control de la frecuencia, ya que no pueden responder tan rápidamente a los cambios de carga [9]. Para mitigar este problema se realiza la emulación de la inercia a través de convertidores a costa de la energía cinética del rotor [10, 11].
Otro aspecto a considerar es el control limitado de la potencia de los aerogeneradores. Aunque las turbinas eólicas modernas están equipadas con sistemas de control de energía, su capacidad para ajustar rápidamente la generación de energía es limitada [12]. Estos sistemas de control permiten a las turbinas eólicas seguir la velocidad del viento y maximizar la generación de energía dentro de ciertos límites [13]. Sin embargo, cuando las condiciones de carga o del sistema eléctrico cambian rápidamente, las turbinas eólicas pueden tener dificultades para responder de forma inmediata y precisa, lo que puede provocar fluctuaciones de frecuencia no deseadas [14]. Con el objetivo de reducir este inconveniente hoy en dia se aplican técnicas de control avanzadas, como el uso de sistemas de almacenamiento de energía y algoritmos de control [15]. Conociendo los límites de penetración eólica permitidos por la red [16], las características propias de la demanda y los datos de viento, se hace factible comprobar cómo afecta al sistema en el control de la frecuencia distribuir los parques eólicos.
Materiales y métodos
Para llevar a cabo la investigación se utilizará el método teórico de la modelación y el método empírico de la simulación para analizar el comportamiento de la frecuencia ante las variaciones normales de la carga. El estudio se basará en simulaciones Monte Carlo (SMC), las cuales se pueden considerar en esencia como la generación de procesos aleatorios de objetos que pueden aparecer de manera natural o artificial para la comprensión y solución del problema de estudio puramente determinista [17, 18].
La figura 1, muestra el algoritmo general para calcular la desviación de frecuencia del sistema en estudio. El algoritmo primero ingresa datos de la demanda y la generación de la FRE. Estos datos luego se utilizan para calcular la generación de energía básica requerida para satisfacer la demanda y realizar el despacho económico a través de algoritmos de optimización. A través del despacho de generación se obtienen los datos necesarios para calcular la desviación de frecuencia, lo que determina si se puede incrementar la penetración de energías renovables.
El sistema aislado bajo estudio está ubicado en la isla de la Juventud, Cuba y cuenta con una configuración radial, su energía está distribuida en siete subestaciones de distribución a través de cinco circuitos principales de 34,5 kV. La generación de energía básica consta de cuatro generadores BAZAN de 3,63 MW y cuatro generadores MAN de 3,85 MW. También hay unidades MTU de 1,88 MW para mejorar el servicio y respaldar la generación base para satisfacer las cargas en los picos de demanda. En el sistema existe también un parque eólico (Los Canarreos) con una potencia instalada de 1,65 MW. Estudios anteriores han demostrado que la penetración eléctrica del parque eólico no supera el 30% [19].
El análisis de las desviaciones de frecuencia está controlado por los parámetros de operación dados por el Despacho Nacional de Carga (DNC) de la Unión Nacional Eléctrica (UNE). El DNC establece que para condiciones normales de operación, la frecuencia debe permanecer entre 59,7 Hz y 60,2 Hz durante el 95% del año y entre 59 Hz y 61 Hz durante el 100% del año. Los datos de carga corresponden a mediciones horarias en el transcurso de un año y la máxima variación de la misma se puede calcular mediante la ecuación (1), [20].
(1)
Donde: ΔPmax es la potencia activa aleatoria máxima(MW), Pmes la potencia activa media(MW) y km la relación entre esta y la máxima variación de potencia activa, el valor de km es 0,125 p.u [20].
El estatismo de esta carga (A) se calcula para 2,5% de la variación de la demanda, 1% de la variación de frecuencia (Hz) mediante la ecuación (2), [21].
(2)
Los datos de vientos utilizados en la creación de los parques eólicos fueron extraídos de [22], con estos se calcula la potencia de salida de cada aerogenerador, sumando los valores coincidentes en el tiempo componemos el vector de potencia eólica de salida [23]. Para analizar el efecto de la distribución de los parques eólicos en la desviación de frecuencia del sistema se ubicaron cuatro parques virtuales. En cuatro locaciones separadas geográficamente, con lo que se obtuvieron velocidades de viento diferentes. Los datos de velocidad del viento en las cuatro locaciones se pueden apreciar en la figura 2.
En la figura 2, no se aprecian variaciones tan notorias en la velocidad del viento debido a que el sistema está ubicado en una isla con una extensión territorial de 2 419 km² [19] y por ende las variaciones en el clima no son muy grandes. Con el objetivo de comparar los resultados se desarrollarán diferentes escenarios, los cuales son:parques sin reservas, con reserva fija y reserva variable. En el primer caso, se modelan los parques trabajando a su máxima potencia. Para la regulación con la reserva fija se introduce en el algoritmo la potencia sin regular en por unidad y el porcentaje de reserva que se desea dejar. Si cumple la condición se aplicará la ecuación (3).
(3)
Siendo PEreg la potencia eolica de salida regulada , PE la potencia eolica de salida y α el valor de (0-1) que se va a dejar de reserva. En caso de que PE no llegue al menos a 0,3 p.u. no se regula la potencia y se utiliza la potencia que esté generando el parque en ese momento.
Para implementar reserva variable se utiliza un sistema de inferencia difusa tipo Mamdani [24, 25] que según la potencia eólica disponible deja una cantidad de reserva para mantener la frecuencia dentro del rango establecido, optimizando el aprovechamiento del viento [26]. Aplicando esta lógica, luego de obtenido cada valor de reserva, este es analizado y en caso de ser 0, no hay regulación. Si es mayor se regula de manera similar a la reserva fija. Luego de calculado el valor de potencia con regulación aplicada, se comprueba si el mismo es menor que 0,3 p.u. a la vez que la potencia a la entrada del sistema de inferencia es mayor que 0,3 p.u. Si cumple con esta condición, entonces se comienza a reajustar la reserva en decrementos de un 1% hasta que no se cumpla la misma.
Otro de los subsistemas es el de la generación. En este, aplicando la ecuación (4), [27], se calcularán los valores de generación del sistema eléctrico necesarios para obtener la desviación de frecuencia. La generación de las fuentes renovables se resta a la demanda debido a que la generación convencional debe ajustarse según el aporte de las renovables. En caso de que no se pueda reajustar la convencional por razones técnicas en su operación, las renovables deben reducir su aporte al sistema. En el sistema estudiado, por razones de seguridad y estabilidad en su operación, la generación convencional no debe estar por debajo de los 4,2 MW.
(4)
Siendo:
P G |
la potencia activa generada(MW) |
P D |
potencia activa de la carga(MW) |
P Fre |
la potencia activa renovable(MW), cumpliendo esta ecuación con la ley de balance de las potencias activas |
Teniendo todos los datos necesarios, los valores de desviación de frecuencia se calculan mediante la ecuación (5).
(5)
Siendo:
ΔP |
la variación total de potencia(MW) |
Δf |
la variación de frecuencia(Hz) |
A |
el estatismo de la carga(MW/Hz) |
R eq |
la regulación equivalente del sistema(MW/Hz) |
La figura 3, muestra la demanda típica para un día de invierno y uno de verano. Se puede observar que la demanda máxima en ambos casos se encuentra en el período de las 19:00 a 21:00 horas, siendo mayor el pico de demanda en invierno que en verano. Esto se debe a la diferencia de las horas de sol y el cambio al horario normal. Sin embargo, el resto del tiempo, en verano la demanda es mayor debido a una mayor utilización de los equipos de refrigeración.
Resultados y discusión
En este apartado se muestran los resultados de las simulaciones para varios escenarios utilizando el sistema eléctrico descrito anteriormente. Todas las simulaciones se realizaron el mes de enero, ya que al ser un mes frío presenta una distribución más brusca en la demanda, con un pico más pronunciado, alcanzando en el horario de las 18-20 h los valores más elevados. Dichos escenarios serán presentados en los epígrafes siguientes:
Sistema eléctrico sin FRE y con un parque eólico de 1,65 MW
La figura 4, muestra los resultados de las desviaciones de frecuencias (df) de las simulaciones, primeramente, sin fuente renovable de energía (FRE) y después con un parque eólico (PE) de 1,65 MW.
Se puede apreciar como los dos escenarios cumplen con el código impuesto, destacando en el primer caso el punto a las 508 h, donde la frecuencia disminuyó hasta -0,413 Hz. En el segundo escenario solo hay 4 valores con una desviación fuera de 0,2 y -0,3 Hz, representando un 0,53% del total de valores. En este caso el mayor valor de desviación se alcanzó a las 529 h siendo de 0,349 Hz.
Modelo con un parque eólico de 3,3 MW
En la figura 5, se refleja la desviación de frecuencia que hay en el sistema durante el mes de enero con un parque de 3,3 MW. Se pueden observar 6 valores por encima de 0,2 Hz y uno por debajo de -0,3 Hz representando el 0,94%. Hay un valor por encima de 1 Hz y ninguno por debajo de -1 Hz, de ahí que este escenario al incumplir con la norma no sea factible.
Fig. 5 Desviación de frecuencia en el sistema eléctrico con fuentes renovables de energía parque de 3,3 MW
Modelo con parques eólicos de 3,3 MW en total distribuidos sin reserva, con reserva fija de 30 % y con reserva variable hasta 30%
En la figura 6, se puede observar la desviación de frecuencia para distintos escenarios: el sistema con cuatro parques eólicos simulados de 3,3 MW en total, sin reserva (SR), con reserva fija (RF) y con reserva variable (RV).
Fig.6 Parques eólicos de 3,3 MW en total distribuidos sin reserva, con reserva fija de 30 % y con reserva variable hasta 30%
Se puede observar en la gráfica como para la configuración del sistema con los parques sin reserva las desviaciones en la frecuencia alcanzan los 58,22 Hz a las 342 horas incumpliendo con el código del despacho nacional. Sin embargo, en el modelo del sistema con los cuatro parques con reserva fija de un 30%, los resultados son satisfactorios, ya que no hay ningún valor con una desviación mayor a 1 Hz, habiendo solamente 10 valores por encima de 0,2 Hz y 2 por debajo de -0,3 Hz representando 1,61% de los datos del mes. Los resultados son aún más favorables para el caso con reserva variable donde no se encontró ningún valor fuera de rango. Todos estos resultados junto con la máxima potencia y la energía no consumida se muestran en la tabla 1.
Tabla 1 Resultados generales de las simulaciones de los cuatro parques de 3,3 MW en total
| Máxima potencia generada (MW) | Valores de desviación fuera de -0,3 y 0,2 Hz | Valores de desviación fuera de -1 y 1 Hz | Energía generada (MWh) | Energía no servida(MWh) | |
| SR | 3,28 | 314 | 13 | 750,73 | --------- |
| RF | 2,30 | 12 | 0 | 491,80 | 221,68 |
| RV | 2,76 | 0 | 0 | 605,23 | 145,5 |
En la tabla 1, se puede apreciar como excluyendo el modelo sin reserva que incumple con el código de red tanto la energía generada como la máxima potencia es superior en el modelo variable siendo esta la simulación que mejores resultados ofrece siendo en este caso la energía no servida de 145,5 MWh que representa el 19,38% de toda la energía generada.
Modelo con cuatro parques eólicos de 6,6 MW en total, distribuido sin reserva, con reserva fija de 30 % y con reserva variable hasta 30%
En la figura 7, se pueden observar las desviaciones de frecuencia para el modelo con los cuatro parques distribuidos en tres escenarios diferentes. El primer escenario trabajando el parque a su máxima capacidad, el segundo realizando reserva fija de un 30% y el tercer escenario manteniendo el parque con reserva variable hasta un 30%.
Fig.7 Parques eólicos de 6,6 MW en total distribuidos sin reserva, con reserva fija de 30 % y con reserva variable hasta 30%
Se puede apreciar como tanto para el escenario a su máxima capacidad como para el escenario de reserva fija, la frecuencia se va por fuera de los límites establecidos. En el primero de los casos hay 16 valores por encima de 1 Hz y 23 por debajo de -1 Hz, representando 5,24% de todos los datos del mes. El modelo con reserva fija tiene 4 valores por encima de 1 Hz, lo que representa 0,53% de los datos. Sin embargo, el modelo de reserva variable aporta resultados favorables con solo 1 valor por encima de 0,2 Hz. Estos resultados se pueden reafirmar en la tabla 2.
Tabla 2 Resultados generales de las simulaciones de los cuatro parques de 6,6MW en total
| Máxima potencia generada(MW) | Valores de desviación fuera de -0,3 y 0,2 Hz | Valores de desviación fuera de -1 y 1 Hz | Energía generada [MWh] | Energía no servida [MWh] | |
| SR | 6,57 | 358 | 39 | 1538,46 | --------- |
| RF | 4,48 | 33 | 4 | 944,87 | 516,21 |
| RV | 5,47 | 1 | 0 | 1164,79 | 373,67 |
De esta tabla podemos apreciar como el modelo de reserva variable es el que mejores resultados entriega ya que es el unico que cumple con el codigo de red aunque para esto se tuvo que dejar de entregar 373,67 MWh, que representa 24,28% de toda la generada, siendo la energia no utilizada vastante elevada. Para profundizar en el análisis se propuso como objetivo de reducir el porcentaje de energía no servida, cumpliendo con el código establecido. Para ello, aprovechando que los parques están distribuidos se simuló el sistema, dejando reserva en uno o dos parques mientras los demás aprovechan al máximo el recurso eólico.
Modelo con cuatro parques eólicos de 6,6 MW en total, distribuidos realizando reserva variable hasta 30%, en dos de los parques y en uno solo parque, trabajando los otros a su máxima capacidad
En la tabla 3, se puede apreciar la comparativa en cuanto al aprovechamiento de la energía en el sistema con cuatro parques con una potencia equivalente a 6,6 MW realizando control variable. Agregando también el modelo con un solo parque con la misma capacidad instalada realizando el mismo tipo de reserva.
Tabla 3 Resultados de las simulaciones de los cuatro parques de 6,6MW en total realizando reserva variable. Y modelo de un solo parque
| Máxima potencia generada(MW) | Cumplimiento del código | Energía generada (MWh) | Energía no servida (MWh) | |
| Control en cuatro parques | 5,47 | Sí | 1164,79 | 373,67 |
| Control en dos parques | 5,54 | Sí | 1316,29 | 222,16 |
| Control en un parque | 5,93 | Sí | 1355,55 | 182,91 |
| Un solo parque centralizado | 4,59 | Sí | 1299,61 | 349,11 |
En la tabla 3, se pueden apreciar las diferencias notables que existen entre el modelo de un solo parque con los modelos de cuatro parques de la misma capacidad en total. Obteniendo mejores resultados cuando se dejó reserva variable en solo un parque. Observando un cubrimiento casi por completo en la potencia eólica, siendo la energía eólica durante el mes de enero, sin dejar reserva, de unos 1538,46 MWh y dejando reserva en el parque 4, de 1355,55 MWh, quedando 182,91 MWh, que representa el 11% de la energía generada.
Conclusiones
Se desarrolló un algoritmo basado en simulaciones Monte Carlo para determinar la influencia que tienen en la frecuencia del sistema los parques eólicos distribuidos geográficamente con capacidad de regulación de potencia activa en un sistema eléctrico aislado. Este se ejecutó teniendo en cuenta varios escenarios con diferentes valores de capacidad instalada de energía eólica. A medida que se aumentaba el tamaño de los parques tanto de manera centralizada o distribuida, las desviaciones de frecuencia se hacían más grandes hasta que se salían de los límites establecidos. Se demostró que dejando una reserva de potencia activa, fija o variable, las desviaciones de frecuencia pueden reducirse, aunque esto se logra a expensas de dejar de entregar energía al sistema. Este problema fue mitigado dejando reserva variable en solo uno de los parques trabajando los otros a su máxima capacidad.Se propone para futuros trabajos crear un algoritmo que permita la selección automática de los parques que van a dejar reserva según su disponibilidad para un mejor aprovechamiento del recurso eólico y apoyo al control de la frecuencia del sistema.
