Browsing by Author "Rossi, Lautaro D."

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    Estudio de inserción de una flota de buses eléctricos en una red de distribución típica utilizando Pandapower
    (VI SeNE, 2022-11-25) Lucero, Facundo; Perdomo, Mariano; Manassero, Ulises; Rossi, Lautaro D.; Banegas, Juan Marcos
    Distintas políticas gubernamentales pretenden incentivar el uso de la movilidad eléctrica como maniobra de pugna contra la contaminación ambiental derivada del sector del transporte. La transición de buses convencionales de transporte de pasajeros a buses eléctricos es una alternativa con elevado potencial para direccionar los primeros escenarios de cambio hacia una movilidad sustentable. No obstante, los perfiles de demanda de energía de flotas de buses eléctricos pueden contribuir significativamente al desmejoramiento de la calidad del servicio en las redes de distribución. Dentro del contexto expuesto, en el presente trabajo se pretende estudiar el impacto en la red de la transición de una flota de buses convencionales hacia otra de buses eléctricos. Con este fin se modelaron distribuidores de una red de distribución urbana estándar, los cuales abastecerán las nuevas demandas en análisis. Los distribuidores se caracterizan con sus perfiles de carga semanales representativos para escenarios de demanda de invierno y verano. Se adopta como unidad de estudio a la ciudad de Santo Tomé (Santa Fe, Argentina). Para las etapas de modelado y simulación de la red eléctrica se hace uso del paquete panda-power de Python. Por otra parte, se propone una metodología de selección de tecnologías de sistemas de carga para los depósitos de buses eléctricos. Se adoptan dos modelos de buses eléctricos con características similares en lo relativo a cantidad de pasajeros que admiten los buses convencionales disponibles actualmente. En base a la condición actual de la flota de buses convencionales que componen el transporte urbano de pasajeros de la zona de estudio, se determinan las distancias diarias típicas de recorrido y los tiempos y horarios de los distintos recorridos. Luego, se estiman los consumos de energia de los buses eléctricos y se construyen sus perfiles de carga, según las estrategias y tecnologías de carga de baterías seleccionadas considerando una demanda de potencia en función del estado de carga de las baterías de los buses eléctricos. Por último, se realizan simulaciones de flujos de potencia con la incorporación de la demanda de potencia modelada de las flotas de buses eléctricos y se determina su impacto en las condiciones de operación de la red. Los resultados obteni-dos muestran que el reemplazo de buses convencionales por eléctricos se puede realizar sin ocasionar problemas en los niveles de operación de la red. Solo para alguna variante parti-cular, puede requerirse la instalación de una subestación transformadora que abastezca la demanda particular de la recarga de buses eléctricos.
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    Protection location in distribution networks using particle swarm optimization
    (VII ARGENCON, 2024-09-20) Loyarte, Ariel S.; Manassero, Ulises; Sanseverinatti, Carlos I.; Rossi, Lautaro D.
    Circuit breakers in radial topology distribution networks protect the system against short circuits. In addition, other switching devices are usually used to reconfigure the network in post-fault scenarios, thus reducing the number of affected users. This strategy is intended to reduce the loss of profits for the distribution company, as well as the economic penalties it must face due to the energy not supplied (ENS) under these conditions. This work proposes the implementation of a particle swarm optimization algorithm (PSO) to determine the best location of new protection circuit breakers to be incorporated in the system, in order to minimize the total annual ENS, without violating usual operational constraints. For this purpose, it is combined with other procedures designed to simulate faults on a mathematical model of the network, determine the operating protection and the best possible reconfiguration. The applications are tested on a network in the province of Santa Fe (Argentina), from which it is shown that an inadequate location of the new protections may result in counterproductive situations in terms of the obtained ENS. On the other hand, the tests show that the developed methodology converges to the optimal solution with substantially lower computation times than those demanded by other evaluated alternatives, such as direct search solutions and Monte Carlo simulations. To improve the performance of the PSO, it is combined with a clustering technique that divides the solution space into smaller subdomains, thus enabling a more effective exploration by the algorithm.