Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.14076/27516
Title: Determinación de la reserva rotante probabilística para la regulación secundaria de frecuencia con mayor inserción de generación renovable no convencional
Authors: Oncebay Salvatierra, Miguel Enrique
Advisors: Bedriñana Aronés, Manfred Fritz
Keywords: Reservas rotantes;Simulación de Monte Carlo;Reserva probabilística;Planificación e reserva
Issue Date: 2023
Publisher: Universidad Nacional de Ingeniería
Abstract: Actualmente, el operador del sistema eléctrico peruano (COES) determina la reserva rotante para regulación secundaria de frecuencia, atribuible a la generación renovable, en base a los errores estadísticos de proyección de producción de las centrales renovables existentes en el sistema. Sin embargo, este método no tiene en cuenta la aleatoriedad del comportamiento del recurso renovable y tampoco la integración de nuevos proyectos de centrales de generación renovable. Asimismo, hasta el 2022 la participación de la generación renovable en el sistema eléctrico peruano era del 5% respecto de la energía total, y dado el ingreso de nuevos proyectos de generación renovable, el operador del sistema estimó que para el 2026 la participación de generación renovable en el sistema será del 9%. Debido a este nuevo contexto de mayor inserción de generación renovable, surge la necesidad de utilizar el método probabilístico para determinar la reserva rotante para regulación secundaria de frecuencia que garantice la operación confiable del sistema. En ese sentido, mediante el método de simulación de Monte Carlo se predice los escenarios de producción renovable en el sistema, y mediante el criterio de evaluación económica de la reserva (Costo de operación del sistema más el costo de energía no suministrada) se establece un nivel óptimo de reserva. El presente estudio proporciona la metodología y los resultados para la planificación de la reserva probabilística para regulación secundaria de frecuencia atribuible a la generación renovable para el periodo comprendido entre julio de 2023 y junio de 2026.
Currently, the operator of the Peruvian electricity system (COES) determines the spinning reserve for secondary frequency control, attributable to renewable generation, based on the statistical errors of production forecast of the connected renewable plants in the system. However, this method does not take into account the randomness of the behavior of the renewable resource and neither the integration of new projects of renewable generation plants. Likewise, until 2022 the participation of renewable generation in the Peruvian electricity system was 5% with respect to total energy, and given the entry of new renewable generation projects, the system operator estimated that by 2026 the participation of renewable generation in the system will be of 9%. Due to this new context of greater insertion of renewable generation, the need arises to use the probabilistic method to determine the spinning reserve for secondary frequency regulation that ensures the reliable operation of the system. In this sense; through the Monte Carlo simulation method, the renewable production scenarios in the system are predicted, and through the economic evaluation criterion of the reserve (system operation cost plus the cost of energy not supplied) it is established optimal reserve level. This study provides the methodology and results for planning the probabilistic reserve for secondary frequency regulation attributable to renewable generation for the period between July 2023 and June 2026.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.14076/27516
Rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:Ingeniería Electrica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
oncebay_sm.pdf7,14 MBAdobe PDFView/Open
oncebay_sm(acta).pdf814,86 kBAdobe PDFView/Open
carta_de_autorización.pdf1,25 MBAdobe PDFView/Open
informe_de_similitud.pdf1,31 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons

Indexado por:
Indexado por Scholar Google LaReferencia Concytec BASE renati ROAR ALICIA RepoLatin UNI