Blog acerca de MATLAB/Simulink y Energías Renovables — Blog about MATLAB/Simulink and Renewable Energy [Jorge Mírez]

Los esfuerzos para reducir las emisiones de CO2 relacionadas con la generación de electricidad y reducir las importaciones de combustible han llevado a un aumento significativo en el despliegue de tecnología de generación variable. Se espera que este aumento se acelere en el futuro, con todas las regiones del mundo incorporando mayores cantidades de generación variable en sus sistemas de electricidad (ver Figura). Como las tasas de penetración de generación variable aumentan en niveles de 15% a 20%, y dependiendo del sistema eléctrico en cuestión, puede ser cada vez más difícil garantizar una administración confiable y estable de los sistemas eléctricos que dependen únicamente de arquitecturas de red convencionales y flexibilidad limitada. Las Smart Grids soportarán una mayor implementación de tecnologías de generación variable al proporcionar a los operadores información del sistema en tiempo real que les permite administrar la generación, la demanda y la calidad de la energía, aumentando así la flexibilidad del sistema y manteniendo la estabilidad y el equilibrio.

Hay algunos buenos ejemplos de enfoques exitosos para integrar recursos variables. El operador de sistemas de transmisión de Irlanda, EirGrid, está implementando tecnologías de Smart Grids, que incluyen conductores de baja temperatura y alta temperatura y sistemas de protección especial de clasificación de línea dinámica, para administrar la alta proporción de energía eólica en su sistema y maximizar la efectividad de la infraestructura. El funcionamiento del sistema se está mejorando a través de modelado de última generación y herramientas de apoyo a la toma de decisiones que proporcionan análisis de estabilidad del sistema en tiempo real, capacidad de despacho de parques eólicos y pronósticos de viento mejorados, y análisis de contingencia. Se estima que la flexibilidad del sistema y los enfoques de Smart Grids facilitan las penetraciones de viento en tiempo real hasta el 75% para 2020 (EirGrid, 2010).

Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation (GMMNS).
Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
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