Evaluación computacionalmente eficiente del riesgo de sobrecarga de sistemas de energía a gran escala consciente de...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería de Sistemas de Potencia
• Electromagnetismo Computacional
• Análisis de Riesgos

Sus antecedentes:

• Las fuentes de energía renovable (solar, eólica) introducen intermitencia e incertidumbre.
• Esta variabilidad presenta riesgos significativos de sobrecarga para los sistemas de energía, lo que podría causar fallas en cascada.
• Cuantificar estos riesgos en sistemas de energía a gran escala es computacionalmente desafiante.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método computacionalmente eficiente y preciso para cuantificar los riesgos de sobrecarga en sistemas de energía a gran escala.
• Abordar los desafíos que plantea la generación renovable intermitente y las contingencias N-k.
• Mejorar la fidelidad de la evaluación de riesgos cerca del umbral de sobrecarga.

Principales métodos:

• Se desarrolló un proceso gaussiano (GP) multivariable disperso de núcleo profundo como modelo sustituto.
• El modelo GP incorpora la distribución de generación, las contingencias y las entradas inciertas (potencia fotovoltaica, demanda de carga).
• Se introdujo un mecanismo de remuestreo adaptativo que utiliza un solucionador de flujo de potencia para corregir los sesgos del modelo sustituto.

Principales resultados:

• El método propuesto acelera la evaluación de riesgos 22 veces en comparación con el muestreo de Monte Carlo en un sistema de más de 21 mil nodos.
• Se mantuvo una alta precisión en la cuantificación del riesgo de sobrecarga.
• El enfoque demostró robustez en varios tipos de distribución y escenarios de correlación.

Conclusiones:

• El enfoque de modelado sustituto desarrollado proporciona una solución computacionalmente eficiente y precisa para la evaluación de riesgos del sistema de energía.
• El mecanismo de remuestreo adaptativo mejora la fidelidad de las predicciones cerca del umbral de sobrecarga.
• El método es eficaz para sistemas de energía a gran escala con una integración renovable significativa.