Methodology for impact analysis associated with high penetration of photovoltaic microgeneration in secondary distribution networks
| Autor: | Lima, Roger Hatwig de |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Bernardon, Daniel Pinheiro, Sperandio, Mauricio, Resener, Mariana |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
PRODIST
Desequilíbrio de tensão Photovoltaic microgeneration connected to the secondary distribution network Sobretensão Microgeração fotovoltaica conectada à rede de distribuição secundária Capacidade de hospedagem Qualidade do produto Hosting capacity Product quality Overvoltage ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA [CNPQ] Voltage imbalance |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) instacron:UFSM |
| Popis: | In recent years, there has been an exponential growth in the number of photovoltaic installations, mainly in secondary distribution systems, as a result of the beginning of the modernization of the electricity sector, based on new regulations, government incentives and more accessible technologies. However, the vast majority of existing low voltage networks were not designed to absorb a large volume of distributed generation, mainly residential feeders, which have relatively low demand during the day, a period when photovoltaic generation reaches its peak, which can cause reversal of the energy flow in the feeder, resulting in a series of technical challenges for the energy distributors, mainly overvoltage and increase in the voltage imbalance index. Thus, there is a need to conduct studies on the hosting capacity of photovoltaic in Brazilian distribution networks, with the objective of guaranteeing quality electrical energy, without limiting the expansion of photovoltaic energy. This dissertation presents a method using Monte Carlo simulations (MMC) to analyze the main impacts associated with high photovoltaic insertion in secondary distribution networks, in order to estimate its hosting capacity. In short, the MMC consists of the generation of thousands of random scenarios, where the position of each photovoltaic system is established based on a pseudo-random number generated by the program. For each scenario generated, the power flow is calculated and the results of the impacts are collected, for later probabilistic analysis. The algorithm is implemented in Python programming language, which uses the OpenDSS COM interface for power flow calculations. A comprehensive case study is performed, using data from a typical Brazilian secondary distribution network, where different rates of photovoltaic insertion are applied to analyze the main associated impacts. Following the study, some network parameters, such as cable length and section, and loads, such as load and demand profile, are changed to assess their relationship with impacts. Nos últimos anos, tem-se observado um crescimento exponencial no número de instalações fotovoltaicas, principalmente nos sistemas de distribuição secundários, fruto do início da modernização do setor elétrico, a partir de novas normativas, incentivos governamentais e tecnologias mais acessíveis. No entanto, a grande maioria das redes de baixa tensão existentes não foi projetada para absorver um grande volume de geração distribuída, principalmente alimentadores residenciais, que apresentam demanda relativamente baixa durante o dia, período em que a geração fotovoltaica atinge seu pico, o que pode causar reversão do fluxo de energia no alimentador, resultando em uma série de desafios técnicos para as distribuidoras de energia, principalmente sobretensão e aumento no índice de desequilíbrio de tensão. Desta forma, surge a necessidade da realização de estudos de capacidade de hospedagem fotovoltaica das redes de distribuição brasileiras, com objetivo de garantir uma energia elétrica de qualidade, sem limitar a expansão da energia fotovoltaica. Esta dissertação apresenta um método utilizando simulações de Monte Carlo (MMC) para analisar os principais impactos associados à elevada inserção fotovoltaica em redes de distribuição secundária, de modo a estimar a capacidade de hospedagem da mesma. Resumidamente, o MMC consiste na geração de milhares de cenários aleatórios, onde a posição de cada sistema fotovoltaico é estabelecida a partir de um número pseudoaleatório gerado pelo programa. Para cada cenário gerado é calculado o fluxo de potência e coletado os resultados dos impactos, para posterior análise probabilística. O algoritmo é implementado em linguagem de programação Python, que utiliza a interface COM do OpenDSS para os cálculos de fluxo de potência. Um estudo de caso abrangente é realizado, utilizando dados de uma rede de distribuição secundária típica brasileira, onde diferentes taxas de inserção fotovoltaica são aplicadas para análise dos principais impactos associados. Na sequência do estudo são alterados alguns parâmetros da rede, como comprimento e seção dos cabos, e das cargas, como perfil de carga e demanda, para avaliar a relação destes com os impactos. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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