Thesis: Optimización de la Localización y Tamaño de Sistemas BESS con el Fin de Mejorar la Respuesta de Estabilidad de Pequeña Señal
| dc.contributor.department | Ingeniería Electrica | |
| dc.contributor.guia | Hinojosa Mateus, Victor Hugo | |
| dc.contributor.guia | Gil Sagas, Esteban Manuel | |
| dc.coverage.spatial | Campus Casa Central Valparaíso | |
| dc.creator | Enero Saavedra, Horacio Gaspar | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-11T19:18:15Z | |
| dc.date.available | 2025-04-11T19:18:15Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Este documento tiene como objetivo estudiar la optimización de la localización, del tamaño y de la sintonización de diversos parámetros para diferentes sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) candidatos con el fin de mejorar la respuesta oscilatoria o de estabilidad de señal pequeña (SSS) de un sistema de potencia. Para cada uno de los BESS candidatos se modela sus características de respuesta del convertidor de potencia, teniendo en cuenta el limite de potencia, así como su constante de tiempo. Se formula un problema maten ático para optimizar una función multiobjetivo que comprende la parte real de los valores propios más cercanos al eje imaginario, y la relación de amortiguamiento de los modos electromecánicos ligeramente amortiguados. El problema de optimizaci´on se resuelve mediante un algoritmo gen ético (GA) con la función multiobjetivo basada en el valor propio desarrollada en el lenguaje de programación DIgSILENT. El enfoque de optimización propuesto se demuestra en el sistema de 39 barras de Nueva Inglaterra. Los resultados luego se verifican mediante simulación en el dominio del tiempo. El escenario base y de alta penetración de energía eólica son evaluados sobre el sistema de potencia mencionado anteriormente. En ambos casos se logra mejorar la respuesta oscilatoria del sistema así como la respuesta primaria de frecuencia de forma notable. En ambos casos se le exige al GA llegar a al menos a una razón de amortiguamiento sobre el 6 %, lo cual se cumple sin problema alguno. El GA implementado utiliza 40 generaciones, probabilidades de los operadores gen éticos de mutación y cruce perfectamente ajustados de forma tal de tener un comportamiento ´optimo del algoritmo. Luego los resultados del GA son verificados en el dominio del tiempo en base a las dos contingencias más severas en términos de la amplitud de las oscilaciones. Los resultados obtenidos muestran claramente la mejoría total alcanzada gracias a la instalación de los sistemas BESS en el sistema, haciendo que inclusive se pueda llegar eventualmente mucho más lejos en términos de penetración de Energía Renovables Variables (ERV) gracias a estos elementos. | |
| dc.description.degree | Magíster en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica | |
| dc.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.format.extent | 161 páginas | |
| dc.identifier.uri | https://cris.usm.cl/handle/123456789/2407 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Técnica Federico Santa María | |
| dc.rights | open access | |
| dc.subject | Optimización | |
| dc.subject | Localización de BESS | |
| dc.subject | Sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) | |
| dc.subject | Estabilidad de señal pequeña (SSS) | |
| dc.title | Optimización de la Localización y Tamaño de Sistemas BESS con el Fin de Mejorar la Respuesta de Estabilidad de Pequeña Señal | |
| dspace.entity.type | Tesis |
