Leer · Evaluación del impacto de la integración de comunidades energéticas en el sistema de transmisión regional de Caldas, Quindío y Risaralda

Página 1 de 85Evaluación del impacto de la integración de comunidades energéticas en…

p. 1

TRABAJO DE GRADO

PROGRAMA DE INGENIER´IA EL´ECTRICA

Evaluaci´on del impacto de la integraci´on de comunidades energ´eticas en el Sistema de Transmisi´on Regional de Caldas, Quind´ıo y Risaralda

MIGUEL ANGEL RESTREPO CASTA˜NO

VALENTINA S´ANCHEZ MOSQUERA

Pereira

19 de junio de 2026

p. 2

Evaluaci´on del impacto de la integraci´on de comunidades energ´eticas en el Sistema de Transmisi´on Regional de Caldas, Quind´ıo y Risaralda Por:

Miguel Angel Restrepo Casta˜no Valentina S´anchez Mosquera Trabajo de grado para optar al titulo de Ingeniero Electricista Dirigida por:

Maximiliano Bueno L´opez Programa de Ingenier´ıa El´ectrica Universidad Tecnol´ogica de Pereira

19 de junio de 2026

p. 3

Resumen Este trabajo eval´ua el impacto t´ecnico de la integraci´on de Comunidades Energ´eticas (CE) basadas en Fuentes No Convencionales de Energ´ıa Renovable (FNCER) sobre el Sistema de Transmisi´on Regional de Caldas, Quind´ıo y Risaralda (STR CQR). Para ello se desarroll´o un modelo el´ectrico del sistema en DIgSILENT PowerFactory, compuesto por 24 nodos –23 subestaciones reales y un nodo equivalente de conexi´on con el Sistema de Transmisi´on Nacional–, construido a partir de informaci´on t´ecnica de PARATEC y registros hist´oricos de demanda de XM para el per´ıodo 2023–2025. La demanda fue procesada mediante una herramienta desarrollada en Python, empleada exclusivamente para la extracci´on y preprocesamiento de los datos horarios publicados por XM. A partir de 72 escenarios de flujo de potencia (tres a˜nos, doce meses y dos horas representativas) se caracteriz´o operativamente el sistema, identificando las subestaciones con menor perfil de tensi´on (Riosucio, Papeles Nacionales, Pavas y Salamina) y el corredor de mayor cargabilidad (Dosquebradas–La Rosa). Mediante una metodolog´ıa multicriterio que combina el potencial de generaci´on solar y e´olica de los municipios de la regi´on con las condiciones operativas identificadas, se seleccionaron nueve zonas candidatas para la integraci´on de CE. La incorporaci´on de 180 MW de generaci´on distribuida evidenci´o mejoras en los niveles m´ınimos de tensi´on, reducciones superiores al 50 % en las p´erdidas t´ecnicas activas y reactivas, y disminuciones de hasta el 30 % en la cargabilidad m´axima de los corredores m´as exigidos, sin comprometer la estabilidad operativa del STR CQR. Los resultados obtenidos constituyen una herramienta t´ecnica de referencia para la planificaci´on de la integraci´on de comunidades energ´eticas en sistemas de transmisi´on regional en Colombia.

p. 4

Agradecimientos Agradecimientos Agradecemos primero a Dios, por darnos la fortaleza, la salud y la claridad necesarias para sostener este proceso hasta su culminaci´on. A nuestras familias, por su paciencia, su respaldo incondicional y por entender las ausencias y los momentos de tensi´on que un trabajo de esta naturaleza exige. Su apoyo fue el sost´en que nos permiti´o continuar. A nuestros amigos, por acompa˜narnos con paciencia y buen humor en este camino, y por hacer mucho m´as llevadero todo el proceso. Al profesor Maximiliano Bueno L´opez, director de este trabajo de grado, por su orientaci´on, su disposici´on constante y por la confianza que deposit´o en nuestra capacidad para llevar a cabo esta investigaci´on, sus aportes y observaciones fueron determinantes para el desarrollo y la calidad de este documento. A todas las personas que, de una u otra forma, contribuyeron con su tiempo, conocimiento o palabras de aliento a la realizaci´on de este trabajo.

p. 5

´Indice general

1. Introducci´on

1.1. Definici´on del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.2. Justificaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.3. Objetivos

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.3.1. Objetivo general

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.3.2. Objetivos espec´ıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.4. Estado del arte

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.4.1. Resultados principales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.4.2. Organizaci´on del documento

. . . . . . . . . . . . . . . .

2. M´etodos

2.1. Modelo del sistema el´ectrico de transmisi´on . . . . . . . . . . . .

2.1.1. Supuestos de modelado . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.2. Modelo completo del STR CQR . . . . . . . . . . . . . . .

2.1.3. Fuentes de informaci´on y construcci´on de la base de datos

2.1.4. Representaci´on de la conexi´on con el Sistema de Transmi-

si´on Nacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2. Modelo matem´atico del sistema el´ectrico . . . . . . . . . . . . . .

2.2.1. Variables del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.2.2. Potencia compleja, neta inyectada y balance nodal

. . . .

2.2.3. Dimensi´on del sistema de ecuaciones . . . . . . . . . . . .

2.3. Representaci´on del sistema el´ectrico

. . . . . . . . . . . . . . . .

2.3.1. Clasificaci´on de los nodos . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.3.2. Sistema por unidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.3.3. Modelo de las l´ıneas de transmisi´on

. . . . . . . . . . . .

2.3.4. Matriz de admitancia nodal . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4. Ecuaciones de flujo de potencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.4.1. Formulaci´on polar de las ecuaciones nodales . . . . . . . .

2.4.2. Planteamiento del problema de flujo de potencia

. . . . .

2.4.3. M´etodo de Newton-Raphson

. . . . . . . . . . . . . . . .

2.4.4. T´erminos de la matriz Jacobiana

. . . . . . . . . . . . . .

2.4.5. Verificaci´on de l´ımites de reactivos en nodos PV . . . . . .

2.4.6. C´alculo de resultados complementarios . . . . . . . . . . .

2.4.7. Algoritmo de soluci´on

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

p. 6

Cap´ıtulo 0 2.5. Herramienta de simulaci´on: DIgSILENT PowerFactory . . . . . . .

2.5.1. Capacidades relevantes para el estudio . . . . . . . . . . .

2.5.2. Construcci´on del modelo en PowerFactory . . . . . . . . .

2.6. Herramienta de extracci´on y procesamiento de datos de demanda

2.7. Modelado de comunidades energ´eticas . . . . . . . . . . . . . . .

2.8. C´alculo de p´erdidas y cargabilidad

. . . . . . . . . . . . . . . . .

2.9. Variables de evaluaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.10.Escenarios de simulaci´on evaluados . . . . . . . . . . . . . . . . .

3. Resultados

3.1. Caracterizaci´on operativa del escenario base . . . . . . . . . . . .

3.1.1. Comportamiento de la demanda

. . . . . . . . . . . . . .

3.1.2. Perfil de tensiones

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.1.3. Cargabilidad de l´ıneas de transmisi´on

. . . . . . . . . . .

3.1.4. P´erdidas t´ecnicas del sistema

. . . . . . . . . . . . . . . .

3.1.5. Identificaci´on de elementos cr´ıticos . . . . . . . . . . . . .

3.2. Selecci´on de zonas candidatas para comunidades energ´eticas

. .

3.2.1. Criterios de selecci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.2. An´alisis de potencial renovable . . . . . . . . . . . . . . .

3.2.3. An´alisis de condiciones operativas de la red . . . . . . . .

3.2.4. Zonas seleccionadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.3. Integraci´on de Comunidades Energ´eticas en zonas cr´ıticas . . . .

3.3.1. Ubicaci´on y capacidad instalada . . . . . . . . . . . . . . .

3.3.2. Impacto sobre el perfil de tensiones . . . . . . . . . . . . .

3.3.3. Impacto sobre las p´erdidas t´ecnicas . . . . . . . . . . . . .

3.3.4. Impacto sobre la cargabilidad de l´ıneas de transmisi´on . .

3.3.5. An´alisis de resultados

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4. Comparaci´on de escenarios

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.4.1. Comparaci´on del perfil de tensiones

. . . . . . . . . . . .

3.4.2. Comparaci´on de p´erdidas t´ecnicas

. . . . . . . . . . . . .

3.4.3. Comparaci´on de la cargabilidad de l´ıneas de transmisi´on .

3.4.4. Comparaci´on de indicadores globales . . . . . . . . . . . .

3.4.5. Discusi´on de resultados

. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4. Conclusiones

Apendices

A. C´odigo fuente

A.1. Extractor de datos de demanda . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

B. Desarrollo del modelo el´ectrico en DIgSILENT PowerFactory

B.1. Construcci´on de la red el´ectrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

B.2. Modelado de subestaciones y nodos . . . . . . . . . . . . . . . . .

B.3. Modelado de l´ıneas de transmisi´on . . . . . . . . . . . . . . . . .

p. 7

Cap´ıtulo 0 B.4. Representaci´on del intercambio con el Sistema de Transmisi´on Nacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

B.5. Modelado de la demanda

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

B.6. Modelado de la generaci´on convencional . . . . . . . . . . . . . .

B.7. Implementaci´on de Comunidades Energ´eticas . . . . . . . . . . .

B.8. Creaci´on de escenarios de simulaci´on . . . . . . . . . . . . . . . .

B.9. Ejecuci´on de flujos de potencia

. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

p. 8

Cap´ıtulo 1 Introducci´on

1.1.

Definici´on del problema La integraci´on de Fuentes No Convencionales de Energ´ıa Renovable (FNCER) es el pilar de la transici´on energ´etica en Colombia, regulada recientemente para fomentar la creaci´on de Comunidades Energ´eticas (CE) seg´un la Resoluci´on CREG 101 072 de 2025 [CREG, 2025]. Sin embargo, la inserci´on masiva de estos recursos distribuidos en los Sistemas de Distribuci´on Local (SDL) y Sistemas de Transmisi´on Regional (STR) transforma la operaci´on de la red, pasando de flujos unidireccionales a bidireccionales, generando variaciones de frecuencia, perfiles de tensi´on no convencionales y retos asociados en la calidad de la energ´ıa y operaci´on general del sistema el´ectrico. Investigaciones recientes reportan que la incorporaci´on de generaci´on distribuida —incluidas comunidades energ´eticas— puede influir en variables operativas tales como perfiles de voltaje, p´erdidas t´ecnicas y flujos de potencia, si no se planifica adecuadamente su conexi´on con la infraestructura el´ectrica existente [Mocci et al., 2025]. En particular, cuando la generaci´on distribuida renovable se conecta a la red en alta concentraci´on, se producen fen´omenos de elevaci´on de tensi´on y flujos de potencia inversos en el Punto de Acoplamiento Com´un (PCC), siendo el escenario m´as cr´ıtico la coincidencia de demanda m´ınima e inyecci´on m´axima de potencia renovable [Akinyemi et al., 2022]. Estos efectos no se contienen en el nivel de distribuci´on: los cambios en los patrones de inyecci´on de potencia modifican las condiciones el´ectricas vistas desde el STR, alterando los flujos de potencia y la cargabilidad de los equipos de transmisi´on aguas arriba [Rabiee et al., 2021]. En la regi´on Caldas–Quind´ıo–Risaralda (CQR) se evidencia un crecimiento sostenido de proyectos de generaci´on renovable conectados a redes de distribuci´on existentes, as´ı como iniciativas impulsadas por programas territoriales y convocatorias del Ministerio de Minas y Energ´ıa para fomentar CE en varios departamentos del pa´ıs, lo cual supone una futura inyecci´on significativa de potencia desde recursos renovables en zonas no tradicionalmente caracterizadas desde la perspectiva de la transmisi´on el´ectrica [Ross et al., 2023]. No obstante,

p. 9

Cap´ıtulo 1 actualmente no se cuenta con una caracterizaci´on t´ecnica consolidada y sistem´atica que relacione estos nuevos puntos de conexi´on con la capacidad real y par´ametros el´ectricos de la infraestructura de transmisi´on disponible en cada zona de la regi´on CQR. Esta falta de informaci´on integrada limita la identificaci´on de los umbrales t´ecnicos de integraci´on en el STR y aumenta la incertidumbre sobre los efectos reales que podr´ıa tener la conexi´on de CE sobre variables de operaci´on del sistema de transmisi´on regional.

Si bien existen reportes t´ecnicos y lineamientos institucionales que estiman capacidades de conexi´on y potencial renovable por zonas en CQR, esta informaci´on no ha sido integrada en modelos el´ectricos detallados que representen el comportamiento del sistema de transmisi´on bajo diferentes niveles de penetraci´on de generaci´on distribuida basada en CE. En consecuencia, no es posible evaluar de forma precisa y cuantitativa c´omo la integraci´on de comunidades energ´eticas podr´ıa afectar los perfiles de tensi´on, la cargabilidad de los equipos, los flujos de potencia ni las p´erdidas t´ecnicas en el STR de Caldas, Quind´ıo y Risaralda.

Problema de investigaci´on ¿Cu´ales son los principales efectos en la operaci´on del Sistema de Transmisi´on Regional en la regi´on Caldas–Quind´ıo–Risaralda ante distintos escenarios de integraci´on de comunidades energ´eticas basadas en Fuentes No Convencionales de Energ´ıa Renovable?

1.2.

Justificaci´on La transici´on energ´etica en Colombia ha impulsado la integraci´on de Fuentes No Convencionales de Energ´ıa Renovable y la creaci´on de Comunidades Energ´eticas como una estrategia para diversificar la matriz energ´etica, aumentar la participaci´on de los usuarios y reducir las emisiones asociadas a la generaci´on convencional. En regiones como Caldas, Quind´ıo y Risaralda, este proceso se ha traducido en un aumento progresivo de proyectos de generaci´on distribuida y de iniciativas comunitarias basadas en recursos renovables, lo que modifica de manera sustancial la forma en que la energ´ıa es inyectada y transportada en el sistema el´ectrico regional. No obstante, la infraestructura de transmisi´on que interconecta estas zonas fue dise˜nada bajo supuestos de generaci´on centralizada y flujos unidireccionales, lo que plantea nuevos retos t´ecnicos ante la creciente penetraci´on de recursos distribuidos.

En este contexto, el Sistema de Transmisi´on Regional (STR) de CQR cumple un papel fundamental como enlace entre la generaci´on distribuida, las comunidades energ´eticas y el Sistema Interconectado Nacional. Cualquier alteraci´on en los flujos de potencia, perfiles de tensi´on o niveles de cortocircuito en el STR puede afectar no solo la operaci´on local, sino tambi´en la estabilidad y confiabilidad del sistema el´ectrico en una escala m´as amplia. Por esta raz´on, resulta indispensable contar con herramientas que permitan evaluar c´omo diferentes escenarios de integraci´on de comunidades energ´eticas y FNCER impactan el desempe˜no

p. 10

Cap´ıtulo 1 t´ecnico del STR, particularmente bajo condiciones de operaci´on normal y ante la ocurrencia de contingencias y fallas el´ectricas.

El an´alisis de este problema es especialmente complejo debido a la naturaleza variable e intermitente de las FNCER, como la energ´ıa solar y e´olica, que introduce incertidumbre en los niveles de generaci´on y, por ende, en los flujos de potencia del sistema. Adem´as, la existencia de m´ultiples puntos de inyecci´on asociados a comunidades energ´eticas incrementa la dificultad de predecir el comportamiento del sistema frente a eventos de cortocircuito o contingencias en l´ıneas y subestaciones, ya que los niveles de corriente de falla y las trayectorias de los flujos pueden diferir significativamente de los escenarios tradicionales sin generaci´on distribuida.

A pesar de su relevancia, en la regi´on Caldas–Quind´ıo–Risaralda no se dispone actualmente de modelos el´ectricos de acceso acad´emico que permitan evaluar de manera integrada el comportamiento del STR frente a la incorporaci´on de comunidades energ´eticas bajo distintos escenarios de generaci´on renovable. La informaci´on existente suele limitarse a datos aislados de infraestructura o estimaciones de capacidad de conexi´on, sin un an´alisis sistem´atico que relacione estas variables con el desempe˜no del sistema ante contingencias, flujos de potencia y niveles de cortocircuito. Esta ausencia de modelos dificulta la planificaci´on t´ecnica, la evaluaci´on de riesgos y la toma de decisiones informadas para una integraci´on segura de las CE en el sistema el´ectrico regional. En este sentido, la presente investigaci´on se justifica por la necesidad de desarrollar un modelo de simulaci´on del STR de la regi´on CQR que permita analizar de manera cuantitativa el impacto de las comunidades energ´eticas y las FNCER sobre la operaci´on del sistema, tanto en condiciones normales como ante la ocurrencia de fallas. Al evaluar flujos de potencia, variabilidad de la generaci´on renovable, contingencias y eventos de cortocircuito, el trabajo aportar´a una herramienta t´ecnica que contribuir´a a mejorar la comprensi´on de los l´ımites y capacidades del STR frente a la transici´on energ´etica, diferenci´andose de estudios previos al centrarse espec´ıficamente en el nivel de transmisi´on regional y en el contexto el´ectrico de Caldas, Quind´ıo y Risaralda.

1.3.

Objetivos

1.3.1.

Objetivo general Evaluar el impacto de la integraci´on de Comunidades Energ´eticas y Fuentes No Convencionales de Energ´ıa Renovable en la operaci´on del Sistema de Transmisi´on Regional de la regi´on Caldas–Quind´ıo–Risaralda, mediante el an´alisis de flujos de potencia y variables el´ectricas en distintos escenarios de operaci´on.

1.3.2.

Objetivos espec´ıficos

1. Desarrollar un modelo de simulaci´on del Sistema de Transmisi´on Regio-

nal (STR) de la regi´on Caldas–Quind´ıo–Risaralda que incorpore la conexi´on

p. 11

Cap´ıtulo 1 de Comunidades Energ´eticas y recursos FNCER, con el fin de representar su comportamiento el´ectrico bajo diferentes condiciones de operaci´on.

2. Simular el comportamiento del STR ante la variabilidad de las Fuentes

No Convencionales de Energ´ıa Renovable mediante escenarios de generaci´on variable.

3. Analizar los flujos de potencia en estado estacionario del sistema el´ectrico

para determinar el impacto t´ecnico de la integraci´on de Comunidades Energ´eticas y FNCER sobre los perfiles de tensi´on y la cargabilidad de los elementos del STR.

1.4.

Estado del arte La integraci´on de comunidades energ´eticas y recursos de generaci´on distribuida basados en Fuentes No Convencionales de Energ´ıa Renovable (FNCER) ha introducido nuevos desaf´ıos operativos y de planificaci´on en los sistemas el´ectricos modernos, cuyos efectos trascienden las redes de distribuci´on e impactan directamente la operaci´on del Sistema de Transmisi´on Regional (STR). En Colombia, este proceso se encuentra enmarcado por la Resoluci´on CREG No. 101

072 de 2025, la cual establece las condiciones regulatorias para la conformaci´on

y operaci´on de comunidades energ´eticas, habilitando su participaci´on activa en la generaci´on, consumo y gesti´on de energ´ıa el´ectrica, con potenciales efectos sobre los flujos de potencia en niveles superiores de la red [CREG, 2025]. Desde una perspectiva t´ecnica, la literatura evidencia que la integraci´on masiva de comunidades energ´eticas genera modificaciones en los patrones tradicionales de flujo de potencia, caracterizadas por la aparici´on de flujos bidireccionales y una mayor variabilidad operativa. Mocci et al. Analizan el impacto de comunidades energ´eticas renovables en redes de baja tensi´on, demostrando que estos esquemas alteran los perfiles de tensi´on y las condiciones de carga de la red cuando la penetraci´on de generaci´on distribuida no es adecuadamente planificada [Mocci et al., 2025]. Si bien el estudio se centra en niveles de baja tensi´on, sus resultados son relevantes para el STR, ya que los efectos agregados de m´ultiples comunidades energ´eticas pueden propagarse hacia las subestaciones y l´ıneas de transmisi´on regional, modificando las condiciones de operaci´on del sistema.

Desde el punto de vista de los fen´omenos el´ectricos espec´ıficos que emergen cuando la generaci´on distribuida renovable se conecta a la red, Akinyemi et al. documentan experimentalmente que la integraci´on de generaci´on distribuida renovable en alta concentraci´on provoca elevaci´on de tensi´on y flujos de potencia inversos en el Punto de Acoplamiento Com´un (PCC), siendo el escenario m´as cr´ıtico la coincidencia de demanda m´ınima e inyecci´on m´axima de potencia renovable [Akinyemi et al., 2022]. Este fen´omeno, denominado voltage rise, implica que la tensi´on en el extremo de carga supera la tensi´on de alimentaci´on del alimentador, lo que puede desencadenar la desconexi´on autom´atica de los recursos de generaci´on y comprometer la estabilidad operativa del sistema. Los autores demuestran, mediante simulaciones en el sistema de prueba IEEE de 13 nodos, que la magnitud de este efecto se agrava en alimentadores largos como

p. 12

Cap´ıtulo 1 los presentes en zonas rurales, condici´on caracter´ıstica de varios circuitos del STR de Caldas, Quind´ıo y Risaralda [Akinyemi et al., 2022]. Un aspecto cr´ıtico que la literatura ha comenzado a abordar recientemente es la propagaci´on de los efectos de la generaci´on distribuida desde el nivel de distribuci´on hacia el sistema de transmisi´on regional. Rabiee et al. analizan la coordinaci´on entre el operador del sistema de transmisi´on (TSO) y el operador del sistema de distribuci´on (DSO) cuando hay alta penetraci´on de recursos energ´eticos distribuidos, introduciendo el concepto de impedancia de punto de conducci´on como par´ametro que refleja el impacto del sistema de distribuci´on cargado de DERs sobre la red de alta tensi´on aguas arriba [Rabiee et al., 2021]. Este enfoque establece que los cambios en los patrones de inyecci´on de potencia a nivel de distribuci´on —como los generados por comunidades energ´eticas con generaci´on fotovoltaica variable— modifican las condiciones el´ectricas vistas desde el STR, alterando los flujos de potencia, los perfiles de tensi´on y la cargabilidad de los equipos de transmisi´on. Este hallazgo es especialmente relevante para el contexto del STR de la regi´on CQR, donde m´ultiples comunidades energ´eticas conectadas en distintos nodos del sistema podr´ıan generar efectos agregados no despreciables sobre la operaci´on del sistema de transmisi´on regional [Rabiee et al., 2021].

Para evaluar estos impactos a nivel de transmisi´on, la literatura propone el uso de herramientas avanzadas de an´alisis de flujo de potencia y optimizaci´on. Yang et al. Presentan una revisi´on exhaustiva de las formulaciones del flujo de potencia ´optimo (OPF), resaltando su aplicabilidad en sistemas el´ectricos con alta penetraci´on de recursos energ´eticos distribuidos, donde resulta fundamental modelar de manera precisa las interacciones entre generaci´on distribuida y redes de transmisi´on [Yang et al., 2023]. En este contexto, el OPF se consolida como una herramienta clave para analizar la operaci´on segura del STR bajo distintos escenarios de integraci´on de comunidades energ´eticas.

Adicionalmente, el concepto de hosting capacity ha sido ampliamente utilizado para determinar los l´ımites t´ecnicos de integraci´on de generaci´on distribuida. Ross et al. Establecen marcos metodol´ogicos para la estimaci´on de la capacidad de alojamiento fotovoltaico, los cuales permiten identificar restricciones operativas asociadas a sobrecargas, violaciones de tensi´on y congesti´on de la red [Ross et al., 2023]. Aunque estos estudios se aplican principalmente en redes de distribuci´on, sus principios metodol´ogicos son directamente extrapolables al STR para evaluar la capacidad del sistema de absorber la generaci´on agregada proveniente de comunidades energ´eticas conectadas aguas abajo. En el contexto latinoamericano, Moro et al. presentan una revisi´on bibliogr´afica estructurada de los m´etodos para evaluar la capacidad de alojamiento de sistemas de distribuci´on el´ectrica ante recursos energ´eticos distribuidos, publicada en IEEE Latin America Transactions [Moro et al., 2022]. A trav´es de una b´usqueda sistem´atica en IEEE Xplore y Scopus, los autores identifican cuatro enfoques metodol´ogicos principales: m´etodos simplificados, flujo de carga determin´ıstico, flujo de carga estoc´astico y m´etodos basados en optimizaci´on, se˜nalando que los ´ındices de desempe˜no m´as utilizados son las violaciones de tensi´on, la sobrecarga de l´ıneas y transformadores, los problemas de protecci´on

p. 13

Cap´ıtulo 1 y la distorsi´on arm´onica [Moro et al., 2022]. Esta revisi´on es pertinente para el presente trabajo en tanto que el enfoque de flujo de carga determin´ıstico con m´ultiples escenarios —identificado como el m´etodo m´as ampliamente aplicado en estudios iniciales de sistemas reales— corresponde directamente a la estrategia metodol´ogica adoptada para evaluar el impacto de las comunidades energ´eticas en el STR de CQR.

En esta misma l´ınea, Setyonegoro et al. emplean simulaciones estoc´asticas basadas en m´etodos de Monte Carlo para analizar la capacidad de alojamiento de generaci´on fotovoltaica en sistemas de media tensi´on, demostrando que la variabilidad inherente de la generaci´on renovable puede generar escenarios cr´ıticos de operaci´on [Setyonegoro et al., 2024]. Este enfoque resulta especialmente relevante para el STR, donde la incertidumbre asociada a la generaci´on distribuida puede afectar la planificaci´on y la operaci´on en tiempo real. Finalmente, los estudios cl´asicos sobre reconfiguraci´on de redes, como el trabajo de Baran y Wu, establecen fundamentos esenciales para comprender c´omo la topolog´ıa del sistema influye en la distribuci´on de flujos de potencia y en la reducci´on de p´erdidas [Baran and Wu, 1989]. Estos conceptos contin´uan siendo aplicables en el an´alisis del STR, particularmente en escenarios donde la integraci´on de comunidades energ´eticas requiere evaluar alternativas operativas y estructurales para mitigar impactos negativos sobre la red de transmisi´on regional.

En el ´ambito nacional, la UTP cuenta con una trayectoria investigativa consolidada en modelado y planeamiento de redes de transmisi´on colombianas. Bola˜nos et al. proponen una metodolog´ıa multiobjetivo para el planeamiento de la expansi´on de redes de transmisi´on considerando contingencias simples N-1 e incertidumbre en la demanda, resolviendo el problema de flujo de carga operativo mediante el m´etodo de puntos interiores de alto orden predictor-corrector sobre una representaci´on DC equivalente de la red [Bola˜nos Ocampo et al., 2009]. Este trabajo, desarrollado ´ıntegramente por investigadores de la Universidad Tecnol´ogica de Pereira, evidencia que el modelado computacional de sistemas de transmisi´on colombianos desde datos t´ecnicos reales es metodol´ogicamente viable y ha sido abordado previamente desde la misma instituci´on. Sin embargo, ninguno de los estudios precedentes ha orientado este tipo de modelado hacia la evaluaci´on del impacto de comunidades energ´eticas basadas en FNCER sobre el STR de la regi´on Caldas–Quind´ıo–Risaralda, lo que consolida el vac´ıo t´ecnico que el presente trabajo busca llenar [Bola˜nos Ocampo et al., 2009]. En conjunto, la literatura resalta la necesidad de desarrollar estudios orientados a caracterizar el impacto agregado de las comunidades energ´eticas sobre el Sistema de Transmisi´on Regional, considerando aspectos como flujos de potencia, congesti´on, variaciones de tensi´on y capacidad de la infraestructura existente. Este an´alisis resulta especialmente pertinente en regiones como Caldas, Quind´ıo y Risaralda, donde la creciente penetraci´on de comunidades energ´eticas exige herramientas t´ecnicas que permitan garantizar la operaci´on segura y eficiente del STR.

p. 14

Cap´ıtulo 1

1.4.1.

Resultados principales Los principales aportes de este trabajo de grado son los siguientes: Se desarroll´o un modelo el´ectrico del Sistema de Transmisi´on Regional de Caldas, Quind´ıo y Risaralda (STR CQR) en DIgSILENT PowerFactory, compuesto por 24 nodos, 23 subestaciones reales y un nodo equivalente de conexi´on con el Sistema de Transmisi´on Nacional, construido a partir de informaci´on t´ecnica de PARATEC y registros hist´oricos de demanda de XM para el per´ıodo 2023–2025. Se caracteriz´o operativamente el sistema mediante 72 escenarios de flujo de potencia (tres a˜nos, doce meses y dos horas representativas), lo que permiti´o identificar las subestaciones con mayor demanda y menor perfil de tensi´on (Riosucio, Papeles Nacionales, Pavas y Salamina), as´ı como los corredores de transmisi´on con mayor cargabilidad del sistema, en particular la l´ınea Dosquebradas–La Rosa. Se formul´o una metodolog´ıa multicriterio para la selecci´on de zonas candidatas a la integraci´on de Comunidades Energ´eticas, combinando el potencial de generaci´on solar e e´olica de los municipios de Caldas, Quind´ıo y Risaralda con las condiciones operativas identificadas en el STR CQR, lo que permiti´o seleccionar nueve ubicaciones distribuidas en los tres departamentos. Se evalu´o el impacto t´ecnico de la integraci´on de 180 MW de generaci´on distribuida basada en FNCER, evidenci´andose mejoras en los niveles m´ınimos de tensi´on de las subestaciones m´as sensibles, reducciones superiores al 50 % en las p´erdidas t´ecnicas activas y reactivas del sistema, y disminuciones de hasta el 30 % en la cargabilidad m´axima de los corredores de transmisi´on m´as exigidos, sin comprometer la estabilidad operativa del STR CQR.

Los resultados obtenidos constituyen una herramienta t´ecnica de referencia para la planificaci´on de la integraci´on de comunidades energ´eticas en sistemas de transmisi´on regional en Colombia.

1.4.2.

Organizaci´on del documento El presente trabajo de grado est´a organizado en cuatro cap´ıtulos y dos ap´endices. En el Cap´ıtulo 1 se presenta la introducci´on, la cual incluye la definici´on del problema, la justificaci´on, los objetivos general y espec´ıficos, el estado del arte y los principales resultados obtenidos.

El Cap´ıtulo 2 describe los m´etodos empleados en la investigaci´on, abarcando el modelo el´ectrico del STR CQR, las ecuaciones de flujo de potencia y el m´etodo de Newton-Raphson, la herramienta de simulaci´on DIgSILENT PowerFactory, la herramienta desarrollada en Python para la extracci´on de datos de demanda de XM, el modelado de comunidades energ´eticas, el c´alculo de p´erdidas y cargabilidad, las variables de evaluaci´on consideradas y los escenarios de simulaci´on evaluados.

El Cap´ıtulo 3 presenta los resultados obtenidos, iniciando con la caracterizaci´on operativa del escenario base, seguida de la selecci´on de zonas candidatas para comunidades energ´eticas con base en el potencial renovable regional y las condiciones operativas de la red. Posteriormente se describe la integraci´on de las Comunidades Energ´eticas en las zonas seleccionadas y se realiza la comparaci´on

p. 15

Cap´ıtulo 1 entre el escenario base y el escenario con generaci´on distribuida en t´erminos de perfiles de tensi´on, p´erdidas t´ecnicas y cargabilidad de l´ıneas. El Cap´ıtulo 4 presenta las conclusiones de la investigaci´on, sintetizando los principales hallazgos t´ecnicos y su relevancia para la planificaci´on de la transici´on energ´etica en la regi´on.

Finalmente, el documento incluye el Ap´endice A, donde se documenta el c´odigo fuente de la herramienta de extracci´on de datos de demanda desarrollada en Python, y el Ap´endice B, en el cual se describe en detalle el proceso de construcci´on del modelo el´ectrico en DIgSILENT PowerFactory.

p. 16

Cap´ıtulo 2 M´etodos

2.1.

Modelo del sistema el´ectrico de transmisi´on La formulaci´on del problema de flujo de potencia exige, como paso previo, la definici´on precisa del sistema que se va a modelar: su topolog´ıa, sus elementos constitutivos y los supuestos que justifican la representaci´on matem´atica adoptada. En esta secci´on se presenta el sistema de estudio desde dos perspectivas complementarias: primero se describe el modelo completo del STR CQR tal como opera en la realidad, y a continuaci´on se introduce el modelo reducido con supernodo, que simplifica las conexiones con el Sistema de Transmisi´on Nacional (STN) mediante un ´unico nodo equivalente.

2.1.1.

Supuestos de modelado El an´alisis se realiza en estado estacionario bajo las siguientes hip´otesis [Gallego Rend´on et al., 2016]:

El sistema opera en r´egimen trif´asico equilibrado a frecuencia nominal f = 60 Hz, lo que permite emplear el equivalente monof´asico. En este esquema cada elemento queda representado por la impedancia de fase de su equivalente en estrella (Y), y todas las magnitudes de potencia son trif´asicas mientras que las tensiones son de fase a neutro referidas a la base Vbase = 115 kV/ √

Los fen´omenos transitorios electromagn´eticos y electromec´anicos se descartan; el comportamiento del sistema queda descrito por ecuaciones algebraicas no lineales cuya soluci´on determina el punto de operaci´on. Las cargas se modelan como potencia constante (modelo potencia, pv = qv = 0), condici´on v´alida para el an´alisis de flujo de potencia en estado estacionario a nivel de transmisi´on [Gallego Rend´on et al., 2016].

p. 17

Cap´ıtulo 2 Los par´ametros de l´ıneas y transformadores se expresan en el sistema por unidad con base de potencia Sbase = 100 MVA y base de tensi´on Vbase = 115 kV en la red de transmisi´on regional.

2.1.2.

Modelo completo del STR CQR El sistema de estudio corresponde al Sistema de Transmisi´on Regional de Caldas, Quind´ıo y Risaralda (STR CQR), el cual opera principalmente a un nivel de tensi´on de 115 kV y constituye la red encargada de transportar energ´ıa el´ectrica entre las principales subestaciones de la regi´on. Para el desarrollo de esta investigaci´on se construy´o un modelo el´ectrico del sistema utilizando el software DIgSILENT PowerFactory. Dicho modelo reproduce la topolog´ıa de la red de transmisi´on regional a partir de la informaci´on de subestaciones, l´ıneas de transmisi´on, demanda y generaci´on disponible para los a˜nos 2023, 2024 y 2025.

La Figura 2.1 muestra la ubicaci´on geogr´afica de las subestaciones consideradas en el estudio y los principales corredores de transmisi´on que interconectan los departamentos de Caldas, Quind´ıo y Risaralda.

San Felipe

MIEL I

La Virginia La Enea La Hermosa 5-Irra 6-La Dorada 17-Salamina 9-Manzanares 4-Insula Chi..

22-Viterbo 21-Victoria 20-Tepuy 19-Tebaida Nueva 16-Riosucio 15-Regivit 14-Peralonso 13-Pavas 12-Papeles Nacionales 11-Molinos 10-Mariquita

10 km

Figura 2.1: Ubicaci´on geogr´afica de las subestaciones y corredores de transmisi´on del STR CQR.

A partir de esta infraestructura f´ısica se desarroll´o el modelo el´ectrico implementado en DIgSILENT PowerFactory, mostrado en la Figura 2.2. En este diagrama se representan los barrajes a 115 kV, las l´ıneas de transmisi´on, las

p. 18

Cap´ıtulo 2 cargas asociadas a cada subestaci´on y los elementos de generaci´on presentes en la red.

06-La Dorada(1) General Load Type 02-Dorada Norte 00-Slack 01-Cuba 12-Papeles Nacionales(1) 13-Pav..

03-Dosquebradas 07-La Ro..

11-Molinos(1) 18-San Francisc..

04-Insu..

20-Tep..

09-Manzanares 19-Tebaida Nue..

15-Regiv..

23-Purni..

06-La Dorada 21-Victor..

10-Mariqui..

05-Irra 14-Peralons..

08-Manizales 17-Salami..

16-Riosuci..

22-Viter..

Figura 2.2: Diagrama unifilar del STR CQR implementado en DIgSILENT Power- Factory.

El modelo completo est´a conformado por 24 nodos. De estos, 23 corresponden a subestaciones reales de la red regional, mientras que un nodo adicional representa la conexi´on del sistema con la red externa. La numeraci´on empleada para identificar cada subestaci´on dentro del modelo se presenta en la Tabla 2.1.

p. 19

Cap´ıtulo 2 Cuadro 2.1: Subestaciones consideradas en el modelo del STR CQR. ´Indice Subestaci´on Departamento Tipo de nodo

Slack N/A Slack

Cuba Risaralda PQ

Dorada Norte Caldas PQ

Dosquebradas Risaralda PQ

´Insula Chinchin´a Caldas PV

Irra Caldas PQ

La Dorada Caldas PQ

La Rosa Risaralda PV

Manizales Caldas PQ

Manzanares Caldas PQ

Mariquita Tolima PQ

Molinos Risaralda PQ

Papeles Nacionales Risaralda PQ

Pavas Risaralda PQ

Peralonso Caldas PQ

Regivit Quind´ıo PQ

Riosucio Caldas PQ

Salamina Caldas PQ

San Francisco Risaralda PQ

Tebaida Nueva Quind´ıo PQ

Tepuy Caldas PQ

Victoria Caldas PQ

Viterbo Caldas PQ

Purnio Caldas PQ La clasificaci´on de los nodos como PQ, PV o Slack se utiliza para la formulaci´on del problema de flujo de potencia y ser´a descrita formalmente en la Secci´on 2.3. En particular, el nodo Slack representa el punto de intercambio de potencia con el sistema externo y garantiza el balance de potencia activa y reactiva durante la soluci´on del flujo de carga.

2.1.3.

Fuentes de informaci´on y construcci´on de la base de datos La informaci´on utilizada para la construcci´on del modelo el´ectrico del STR CQR fue obtenida a partir de las bases de datos publicadas por XM S.A. E.S.P., operador y administrador del Sistema Interconectado Nacional (SIN) de Colombia. En particular,se emple´o la plataforma PARATEC, la cual proporciona informaci´on detallada de la infraestructura el´ectrica nacional, incluyendo subestaciones, l´ıneas de transmisi´on, unidades de generaci´on y registros hist´oricos de demanda.

PARATEC (Par´ametros T´ecnicos) es la plataforma de consulta p´ublica admi-

p. 20

Cap´ıtulo 2 nistrada por XM a trav´es del Centro Nacional de Despacho (CND), en la cual los agentes del mercado el´ectrico colombiano registran y actualizan los par´ametros t´ecnicos de los elementos que conforman el Sistema Interconectado Nacional (SIN) —subestaciones, l´ıneas de transmisi´on, transformadores y unidades de generaci´on—, clasificados por empresa, activo y zona geogr´afica. Se seleccion´o esta fuente porque constituye el registro oficial y de acceso p´ublico con mayor nivel de detalle y trazabilidad para la infraestructura de transmisi´on colombiana, lo que permite que los par´ametros el´ectricos utilizados en el modelo del STR CQR correspondan a la configuraci´on real de la red.

La topolog´ıa de la red fue construida a partir de la informaci´on de subestaciones y l´ıneas de transmisi´on registradas en PARATEC. Para cada elemento se consideraron sus caracter´ısticas el´ectricas relevantes, tales como niveles de tensi´on, par´ametros serie y capacidad de transporte, permitiendo reproducir la configuraci´on operativa del sistema de transmisi´on regional a 115 kV. La informaci´on de generaci´on fue obtenida a partir de las unidades de generaci´on asociadas a las diferentes subestaciones del ´area de estudio. Estas unidades incluyen centrales hidr´aulicas, t´ermicas, solares y peque˜nas centrales de generaci´on conectadas al sistema regional durante el periodo analizado. Por otra parte, la informaci´on de demanda fue construida utilizando registros hist´oricos horarios correspondientes a los a˜nos 2023, 2024 y 2025. Para cada subestaci´on se procesaron los valores de potencia activa y reactiva reportados durante todo el horizonte de estudio, calculando posteriormente los valores promedio mensuales para las horas 13:00 y 20:00, seleccionadas como horas representativas de operaci´on.

A partir de esta informaci´on se construy´o la base de datos empleada en las simulaciones de flujo de carga. La combinaci´on de tres a˜nos de an´alisis, doce meses por a˜no y dos horas representativas permiti´o definir un total de 72 escenarios operativos utilizados para la caracterizaci´on del sistema y la posterior evaluaci´on de la integraci´on de comunidades energ´eticas. Cuadro 2.2: Fuentes de informaci´on utilizadas en la construcci´on del modelo. Informaci´on Fuente Subestaciones

XM - PARATEC

L´ıneas de transmisi´on

XM - PARATEC

Generaci´on

XM - PARATEC

Demanda hist´orica XM Escenarios de simulaci´on Elaboraci´on propia

p. 21

Cap´ıtulo 2

2.1.4.

Representaci´on de la conexi´on con el Sistema de Transmisi´on Nacional El objetivo de esta investigaci´on es analizar el comportamiento operativo del Sistema de Transmisi´on Regional de Caldas, Quind´ıo y Risaralda (STR CQR) ante la integraci´on de comunidades energ´eticas. Por esta raz´on, el modelo se centra exclusivamente en la red regional de transmisi´on a 115 kV, sin representar expl´ıcitamente la totalidad de la infraestructura del Sistema de Transmisi´on Nacional (STN).

En la realidad, el STR CQR intercambia potencia con el STN mediante diferentes puntos de conexi´on asociados a la red de transmisi´on de 230 kV. No obstante, la representaci´on detallada de estos elementos excede el alcance del presente trabajo y aumenta considerablemente la complejidad del modelo sin aportar beneficios significativos para el an´alisis propuesto. Con el fin de conservar el comportamiento el´ectrico de la red regional y garantizar el balance de potencia durante la soluci´on del flujo de carga, las interconexiones con el STN fueron representadas mediante un ´unico nodo equivalente denominado Slack-STN. Este nodo act´ua como barra de referencia del sistema, manteniendo una magnitud de tensi´on fija y absorbiendo autom´aticamente los desbalances entre generaci´on, demanda y p´erdidas t´ecnicas, comportamiento caracter´ıstico de los nodos tipo slack en los estudios de flujo de potencia [Gallego Rend´on et al., 2016].

La Figura 2.3 ilustra conceptualmente esta representaci´on. El nodo equivalente concentra el intercambio de potencia con la red externa, mientras que las interconexiones internas del STR CQR conservan su estructura y par´ametros el´ectricos originales.

2-Dorada Norte Line 11-15 Line Type 11-15 21-Victoria 20-Tepuy 19-Tebaida Nueva 18-San Francisco 17-Salamina 16-Riosucio 15-Regivit 14-Peralonso 13-Pavas 12-Papeles Nacionales 10-Mariquita 9-Manzanares 8-Manizales 7-La Rosa 6-La Dorada 5-Irra 4-Insula Chi..

7 km

Figura 2.3: Representaci´on conceptual de la conexi´on del STR CQR con el Sistema de Transmisi´on Nacional mediante un nodo equivalente tipo slack.

p. 22

Cap´ıtulo 2 De esta manera, el modelo final utilizado en las simulaciones est´a compuesto por 24 nodos: 23 subestaciones reales pertenecientes al STR CQR y un nodo equivalente que representa la interacci´on con el Sistema de Transmisi´on Nacional. Esta aproximaci´on permite concentrar el an´alisis en el comportamiento interno de la red regional, manteniendo una representaci´on adecuada de las condiciones de frontera impuestas por el sistema el´ectrico externo.

2.2.

Modelo matem´atico del sistema el´ectrico

2.2.1.

Variables del problema En el equivalente monof´asico del sistema trif´asico equilibrado, cada nodo i del STR CQR queda caracterizado por seis variables el´ectricas [Gallego Rend´on et al., 2016]:

PGi, QGi | {z } variables de control

PDi, QDi | {z } variables de perturbaci´on

|Vi|, θi | {z } variables de estado

(2.1)

donde PGi y QGi son la potencia activa y reactiva generadas en el nodo i; PDi y QDi son las demandas activa y reactiva; |Vi| es la magnitud de la tensi´on nodal en p.u.; y θi es el ´angulo de fase de la tensi´on en radianes, medido respecto a un eje de referencia que gira a la velocidad angular ω0 = 2π × 60 rad/s. Las demandas PDi y QDi se tratan como par´ametros conocidos, determinados a partir del procesamiento de los registros horarios de XM para el a˜no 2023, 2024, 2025. Las potencias generadas PGi y QGi son variables de control acotadas por los l´ımites de la curva de capacidad de cada generador: PGi,m´ın ≤PGi ≤PGi,m´ax, QGi,m´ın ≤QGi ≤QGi,m´ax

(2.2)

En los escenarios de integraci´on de Comunidades Energ´eticas, los recursos FNCER se incorporan como inyecciones adicionales de potencia activa PCE,i en los nodos de conexi´on, modificando la potencia neta especificada: P CE Ni = (PGi + PCE,i) −PDi

(2.3)

Las magnitudes |Vi| y θi son las variables de estado del problema: son desconocidas y se determinan mediante la soluci´on del sistema de ecuaciones de flujo de potencia. Con su conocimiento es posible calcular flujos de potencia por l´ıneas, p´erdidas t´ecnicas y cargabilidad de los elementos del STR.

2.2.2.

Potencia compleja, neta inyectada y balance nodal La potencia aparente generada y demandada en el nodo i se expresan en notaci´on fasorial como:

SGi = PGi + jQGi, SDi = PDi + jQDi

(2.4)

p. 23

Cap´ıtulo 2 La potencia neta inyectada en el nodo i es la diferencia entre ambas, y representa la inyecci´on de potencia del sistema externo (generadores y cargas) hacia el nodo [Gallego Rend´on et al., 2016]:

SNi = SGi −SDi ⇒PNi + jQNi = (PGi −PDi) + j(QGi −QDi)

(2.5)

En estado estacionario, la potencia inyectada por el sistema externo debe ser igual a la potencia que fluye hacia el sistema interno (l´ıneas conectadas al nodo). El balance nodal en potencia activa y reactiva exige que la suma algebraica de todos los flujos sea nula [Gallego Rend´on et al., 2016]: PGi −PDi − l X j=1 Pij + t X k=1 Pki = 0

(2.6)

QGi −QDi − l X j=1 Qij + t X k=1 Qki = 0

(2.7)

donde l es el n´umero de ramas por las que sale flujo desde el nodo i y t el n´umero de ramas por las que llega flujo al nodo i.

2.2.3.

Dimensi´on del sistema de ecuaciones Para un sistema de n nodos, el modelo matem´atico est´a constituido por 2n ecuaciones de balance (una activa y una reactiva por nodo) y 6n variables. Dado que las demandas son conocidas, el n´umero de inc´ognitas se reduce a 4n: PGi, QGi, |Vi| y θi para i = 1, . . . , n. Para que el sistema quede determinado es preciso especificar dos variables por nodo, lo que da origen a la clasificaci´on de nodos descrita en la secci´on 2.3 y a un sistema efectivo de (2NP Q + NP V ) ecuaciones con igual n´umero de inc´ognitas [Gallego Rend´on et al., 2016]: (NP Q + NP V ) | {z } ∆P ecuaciones + NP Q |{z } ∆Q ecuaciones = 2NP Q + NP V | {z } sistema efectivo

(2.8)

Para el STR CQR, con 24 nodos totales, 1 nodo slack, 2 nodos PV (´Insula Chinchin´a y La Rosa) y 21 nodos PQ, el sistema a resolver tiene dimensi´on: (21 + 2) + 21 = 44 ecuaciones

(2.9)

2.3.

Representaci´on del sistema el´ectrico

2.3.1.

Clasificaci´on de los nodos La selecci´on de las dos variables conocidas en cada nodo determina tres tipos de barra [Gallego Rend´on et al., 2016]:

p. 24

Cap´ıtulo 2

1. Nodo de carga o nodo PQ.

Variables especificadas: PNi y QNi. Variables desconocidas: |Vi| y θi. Corresponde a las subestaciones del STR CQR donde la demanda predomina y no existe generaci´on con regulaci´on de tensi´on en la barra de 115 kV. El rango de operaci´on admisible de la tensi´on es:

Vm´ın ≤|Vi| ≤Vm´ax

(2.10)

Si la tensi´on calculada viola alguno de estos l´ımites, se determina la cantidad de potencia reactiva de compensaci´on necesaria para recuperar el perfil de tensi´on.

2. Nodo de tensi´on controlada o nodo PV.

Variables especificadas: PNi y |Vi|. Variables desconocidas: QNi y θi. Agrupa los nodos con generadores s´ıncronos cuyo regulador de excitaci´on mantiene la tensi´on en un valor de consigna. La potencia reactiva generada est´a acotada por la curva de capacidad de la m´aquina: QGi,m´ın ≤QGi ≤QGi,m´ax

(2.11)

Si durante el proceso iterativo QGi calculada viola (2.11), el nodo es reclasificado como PQ con QGi fija en el l´ımite violado y |Vi| pasa a ser inc´ognita. La condici´on de retorno al tipo PV se verifica en cada iteraci´on posterior.

3. Nodo oscilante, flotante o slack.

Variables especificadas: |Vi| = 1,0 p.u. y θi = 0. Variables libres: PGi y QGi. Cierra el balance global de potencia del sistema absorbiendo la diferencia entre la generaci´on total especificada, la demanda total y las p´erdidas t´ecnicas [Gallego Rend´on et al., 2016]:

PG,slack + n X i=1 i̸=slack PGi − n X i=1 PDi −Pp´erdidas = 0

(2.12)

Como las p´erdidas son inc´ognitas antes de resolver el flujo, PG,slack debe permanecer libre. En el STR CQR se designa como slack la subestaci´on Esmeralda, por ser el nodo de mayor capacidad de intercambio con el STN y de mayor respaldo de generaci´on de la regi´on.

2.3.2.

Sistema por unidad Todas las magnitudes el´ectricas se normalizan respecto a valores base de referencia mediante la relaci´on [Gallego Rend´on et al., 2016]: xp.u. = xf´ısico xbase

(2.13)

p. 25

Cap´ıtulo 2 Se adoptan como bases independientes la potencia aparente y la tensi´on de l´ınea:

Sbase = 100 MVA, Vbase = 115 kV

(2.14)

Las dem´as bases se derivan de las anteriores [Gallego Rend´on et al., 2016]: Zbase = V 2 base Sbase = (115 kV)2

100 MVA = 132,25 Ω

(2.15)

Ibase = Sbase √

3 Vbase

100 × 106 VA

√

3 × 115 × 103 V ≈502,0 A

(2.16)

Ybase =

Zbase = Sbase V 2 base ≈7,56 × 10−3 S

(2.17)

La conversi´on de la impedancia de cualquier elemento a p.u. se realiza como [Gallego Rend´on et al., 2016]:

Zp.u. = Z (Ω) × Sbase (MVA) V 2 base (kV2)

(2.18)

Cuando la impedancia de un equipo est´a especificada en p.u. sobre una base diferente a la del sistema (caso habitual de los transformadores), se aplica el cambio de base [Gallego Rend´on et al., 2016]:

Zp.u.,nuevo = Zp.u.,fab × Sbase,nuevo Sbase,fab × Vbase,fab Vbase,nuevo 2

(2.19)

2.3.3.

Modelo de las l´ıneas de transmisi´on Las l´ıneas de transmisi´on a 115 kV del STR CQR se representan mediante el modelo π equivalente de par´ametros concentrados, que es el modelo general adoptado para estudios de flujo de potencia [Gallego Rend´on et al., 2016]. La impedancia serie de la l´ınea entre nodos k y m es:

zkm = Rkm + jXkm (Ω)

(2.20)

La admitancia serie correspondiente se obtiene como:

ykm =

zkm = Rkm R2 km + X2 km −j Xkm R2 km + X2 km = gkm + jbkm

(2.21)

El modelo π incluye adem´as la susceptancia capacitiva shunt bsh km dividida en dos mitades iguales ubicadas en cada extremo de la l´ınea, que representa el efecto capacitivo del conductor sobre tierra y contribuye a la generaci´on de potencia reactiva. Las corrientes en los extremos de la l´ınea son [Gallego Rend´on et al., 2016]:

¯Ikm = ykm( ¯Vk −¯Vm) + jbsh km ¯Vk

(2.22)

¯Imk = ykm( ¯Vm −¯Vk) + jbsh km ¯Vm

(2.23)

p. 26

Cap´ıtulo 2 siendo ¯Vk = Vkejθk y ¯Vm = Vmejθm.

Los flujos de potencia activa y reactiva desde el nodo k hacia el nodo m se obtienen de la potencia aparente ¯Skm = ¯V ∗ k ¯Ikm [Gallego Rend´on et al., 2016]: Pkm = V 2 k gkm −VkVm gkm cos θkm + bkm sin θkm

(2.24)

Qkm = −(bkm + bsh km) V 2 k + VkVm bkm cos θkm −gkm sin θkm

(2.25)

donde θkm = θk −θm. En sentido inverso (de m a k): Pmk = V 2 m gkm −VkVm gkm cos θkm −bkm sin θkm

(2.26)

Qmk = −(bkm + bsh km) V 2 m + VkVm bkm cos θkm + gkm sin θkm

(2.27)

Las p´erdidas de potencia activa y reactiva en la l´ınea son, respectivamente [Gallego Rend´on et al., 2016]:

Pp´erd,km = Pkm + Pmk = gkm V 2 k + V 2 m −2VkVm cos θkm = gkm | ¯Vk −¯Vm|2

(2.28)

Qp´erd,km = Qkm + Qmk = −bsh km(V 2 k + V 2

m) −bkm| ¯Vk −¯Vm|2

(2.29)

El t´ermino −bkm| ¯Vk −¯Vm|2 es positivo (consumo reactivo en la inductancia serie, ya que bkm < 0) y el t´ermino −bsh km(V 2 k + V 2

m) es negativo (generaci´on

reactiva en los condensadores shunt, ya que bsh km > 0).

La cargabilidad de cada l´ınea se eval´ua comparando la potencia aparente transportada con la capacidad t´ermica nominal Skm,m´ax: ρkm = Skm Skm,m´ax = p P 2 km + Q2 km Skm,m´ax ≤1

(2.30)

Un valor ρkm > 1 indica sobrecarga del elemento, condici´on que compromete la operaci´on segura del STR.

2.3.4.

Matriz de admitancia nodal La red completa del STR CQR se describe mediante la matriz de admitancia nodal Ybus, construida aplicando la primera y segunda ley de Kirchhoff en cada nodo del sistema [Gallego Rend´on et al., 2016]. Aplicando la primera ley de Kirchhoff (suma de corrientes nula en cada nodo) y la relaci´on tensi´on–corriente ¯Iik = Yik( ¯Vi −¯Vk) en cada rama, se llega a la expresi´on matricial [Gallego Rend´on et al., 2016]: Ibus = Ybus Vbus

(2.31)

Los elementos de Ybus se calculan mediante las siguientes reglas

p. 27

Cap´ıtulo 2 [Gallego Rend´on et al., 2016]:

Ykk = n X i=0 i̸=k yik + X i jbsh ki (suma de todas las admitancias conectadas al nodo k)

(2.32)

Yki = −yki (negativo de la admitancia serie entre k e i)

(2.33)

Si los nodos k e i no est´an conectados f´ısicamente, Yki = 0. La matriz resultante posee las siguientes propiedades que determinan la estrategia de soluci´on [Gallego Rend´on et al., 2016]:

Cuadrada de orden n × n; sim´etrica (sin transformadores desfasadores). Diagonalmente dominante: |Ykk| ≥P i̸=k |Yki|.

Dispersa: en el STR CQR cada nodo tiene en promedio 3–4 conexiones, por lo que la fracci´on de elementos no nulos es η ≈2L/n2 (siendo L el n´umero de ramas), valor muy inferior al 10 % para redes de transmisi´on de tama˜no medio.

La dispersidad es la propiedad m´as importante desde el punto de vista computacional: permite almacenar y operar solo los elementos no nulos de la Jacobiana, reduciendo el costo de cada iteraci´on de Newton-Raphson de O(n3) (para matrices densas) a O(n1,5) aproximadamente para redes de transmisi´on [Gallego Rend´on et al., 2016].

2.4.

Ecuaciones de flujo de potencia

2.4.1.

Formulaci´on polar de las ecuaciones nodales La corriente inyectada en el nodo k es:

¯Ikk = n X m=1 Ykm ¯Vm

(2.34)

Multiplicando por la tensi´on conjugada ¯V ∗ k se obtiene la potencia aparente inyectada en el nodo k por el sistema interno [Gallego Rend´on et al., 2016]: ¯SNk = ¯V ∗ k ¯Ikk = ¯V ∗ k n X m=1 Ykm ¯Vm = Vkejθk n X m=1 |Ykm|e−jφkmVme−jθm

(2.35)

Expresando Ykm = Gkm+jBkm y separando la ecuaci´on (2.35) en partes real e imaginaria se obtienen las ecuaciones de flujo de potencia en formulaci´on polar [Gallego Rend´on et al., 2016]:

Pk = Vk n X m=1 Vm(Gkm cos θkm + Bkm sin θkm)

(2.36)

p. 28

Cap´ıtulo 2 Qk = Vk n X m=1 Vm(Gkm sin θkm −Bkm cos θkm)

(2.37)

Separando el t´ermino propio (m = k) de los t´erminos de acoplamiento (m̸ = k), las ecuaciones se pueden escribir de forma expl´ıcita como [Gallego Rend´on et al., 2016]:

Pk = V 2 k Gkk + n X m=1 m̸=k VkVm(Gkm cos θkm + Bkm sin θkm)

(2.38)

Qk = −V 2 k Bkk + n X m=1 m̸=k VkVm(Gkm sin θkm −Bkm cos θkm)

(2.39)

El t´ermino V 2 k Gkk representa las p´erdidas activas en las conductancias shunt propias del nodo k, mientras que −V 2 k Bkk es la generaci´on (o consumo) de reactivos en las susceptancias shunt conectadas al nodo. Los sumatorios recorren ´unicamente los nodos vecinos con Ykm̸ = 0, lo que pone en evidencia la estructura dispersa del sistema de ecuaciones.

2.4.2.

Planteamiento del problema de flujo de potencia El problema de flujo de potencia consiste en encontrar los vectores V y θ que hacen nulos los errores entre los valores especificados y calculados de potencia en cada nodo [Gallego Rend´on et al., 2016]:

∆Pi = P esp i −P cal i = (PGi −PDi) −Vi n X m=1 Vm(Gim cos θim + Bim sin θim) = 0

(2.40)

∆Qi = Q esp i −Q cal i = (QGi −QDi) −Vi n X m=1 Vm(Gim sin θim −Bim cos θim) = 0

(2.41)

Las ecuaciones (2.40) se plantean en nodos PQ y PV; las ecuaciones (2.41) ´unicamente en nodos PQ. En el nodo slack ambas variables de estado son conocidas, por lo que no se plantea ninguna ecuaci´on de mismatch, y la dimensi´on del sistema efectivo queda dada por la ecuaci´on (2.8).

2.4.3.

M´etodo de Newton-Raphson El sistema no lineal (2.40)–(2.41) se resuelve con el m´etodo de Newton- Raphson, que linealiza las funciones en torno al punto de trabajo actual mediante la expansi´on en serie de Taylor [Gallego Rend´on et al., 2016]: ¯F( ¯X(k) + ∆¯X(k)) ≈¯F( ¯X(k)) + J( ¯X(k)) ∆¯X(k) = 0

(2.42)

p. 29

Cap´ıtulo 2 Despejando el vector de correcci´on de la k-´esima iteraci´on: ∆¯X(k) = − J( ¯X(k)) −1 ¯F( ¯X(k))

(2.43)

En formulaci´on polar, el sistema linealizado adopta la estructura en bloques [Gallego Rend´on et al., 2016]:

" ∆P ∆Q # = " H N J L # | {z } J " ∆θ ∆V #

(2.44)

donde H y J son submatrices de dimensi´on (NP Q + NP V ) × (NP Q + NP V ) y (NP Q) × (NP Q + NP V ), respectivamente, y N y L de dimensiones (NP Q + NP V ) × NP Q y NP Q × NP Q.

2.4.4.

T´erminos de la matriz Jacobiana Los elementos de cada submatriz se obtienen derivando las ecuaciones (2.38)– (2.39) respecto a las variables de estado [Gallego Rend´on et al., 2016]. Elementos fuera de la diagonal (k̸ = m):

Hkm = ∂Pk ∂θm = VkVm(Gkm sin θkm −Bkm cos θkm)

(2.45)

Nkm = ∂Pk ∂Vm Vm = VkVm(Gkm cos θkm + Bkm sin θkm)

(2.46)

Jkm = ∂Qk ∂θm = −VkVm(Gkm cos θkm + Bkm sin θkm)

(2.47)

Lkm = ∂Qk ∂Vm Vm = VkVm(Gkm sin θkm −Bkm cos θkm)

(2.48)

Elementos diagonales (k = m):

Hkk = ∂Pk ∂θk = −Qk −BkkV 2 k

(2.49)

Nkk = ∂Pk ∂Vk Vk = Pk + GkkV 2 k

(2.50)

Jkk = ∂Qk ∂θk = Pk −GkkV 2 k

(2.51)

Lkk = ∂Qk ∂Vk Vk = Qk −BkkV 2 k

(2.52)

N´otese que los elementos diagonales dependen de Pk, Qk y de los elementos diagonales de la Ybus, mientras que los elementos fuera de la diagonal dependen ´unicamente de las admitancias de acoplamiento entre los nodos vecinos. La estructura de dispersidad de la Jacobiana es id´entica a la de la Ybus: Jkm = Hkm = Nkm = Lkm = 0 siempre que Ykm = 0, es decir, cuando los nodos k y m no est´en conectados f´ısicamente.

p. 30

Cap´ıtulo 2

2.4.5.

Verificaci´on de l´ımites de reactivos en nodos PV En cada iteraci´on, para los nodos PV se calcula la potencia reactiva generada y se verifica el cumplimiento de los l´ımites de la curva de capacidad [Gallego Rend´on et al., 2016]:

Q(k) Gi = QDi + Vi n X m=1 Vm(Gim sin θim −Bim cos θim)

(2.53)

Si Q(k) Gi < QGi,m´ın o Q(k) Gi > QGi,m´ax, el nodo pasa de PV a PQ con QGi fijada en el l´ımite correspondiente y |Vi| se convierte en inc´ognita. En iteraciones posteriores, el nodo recupera el tipo PV si la tensi´on calculada se aproxima suficientemente al valor de consigna con un valor de QGi dentro de los l´ımites.

2.4.6.

C´alculo de resultados complementarios Una vez convergido el proceso iterativo, se calculan los siguientes resultados complementarios [Gallego Rend´on et al., 2016]:

1. Potencia generada en el nodo slack:

PG,slack = PD,slack+Vslack n X m=1 Vm(Gslack,m cos θslack,m + Bslack,m sin θslack,m)

(2.54)

2. Flujos de potencia por las l´ıneas: mediante las ecuaciones (2.24)–(2.27)

para cada rama (k, m).

3. P´erdidas t´ecnicas totales de la red:

Pp´erdidas = n X i=1 PGi − n X i=1 PDi = X ramas Pp´erd,km

(2.55)

4. Cargabilidad de cada elemento: mediante la ecuaci´on (2.30) para cada

l´ınea y transformador.

2.4.7.

Algoritmo de soluci´on El proceso iterativo completo de Newton-Raphson aplicado al problema de flujo de potencia del STR CQR Ees el siguiente:

1. Inicializaci´on: |V (0)

i | = 1,0 p.u., θ(0) i = 0 para nodos PQ; tensi´on especificada con θ = 0 para nodos PV. Contador de iteraciones k = 0.

2. Calcular mismatches ∆P (k)

i y ∆Q(k) i con las ecuaciones (2.40)–(2.41).

p. 31

Cap´ıtulo 2

3. Verificar convergencia: si m´ax

|∆P (k) i |, |∆Q(k) i | ≤ε,ir al paso 8 (convergido). Tolerancia adoptada: ε = 10−6 p.u.

4. Verificar l´ımites de reactivos en nodos PV con la ecuaci´on (2.53). Reclasi-

ficar a PQ si hay violaci´on.

5. Construir la Jacobiana J(k) con las ecuaciones (2.45)–(2.52).

6. Resolver el sistema linealizado (2.44) para obtener ∆θ(k) y ∆V(k).

7. Actualizar variables de estado:

θ(k+1) i = θ(k) i + ∆θ(k) i

|V (k+1) i | = |V (k) i | + ∆V (k) i

(2.56)

Hacer k ←k + 1 y volver al paso 2.

8. Calcular resultados complementarios: flujos por l´ıneas, p´erdidas, po-

tencia del slack y cargabilidad de los elementos mediante las ecuaciones (2.24)–(2.55).

El algoritmo descrito en los pasos anteriores corresponde al m´etodo de soluci´on implementado internamente por el software DIgSILENT PowerFactory, herramienta utilizada para resolver el problema de flujo de potencia del STR CQR en la totalidad de los escenarios evaluados en este trabajo, como se describe en la Secci´on 2.5.

2.5.

Herramienta de simulaci´on: DIgSILENT Power- Factory El an´alisis de flujo de potencia del STR CQR se implementa en DIgSILENT PowerFactory, software de referencia en la industria el´ectrica para el estudio de sistemas de potencia en estado estacionario, transitorio y de cortocircuito [DIgSILENT GmbH, 2023]. PowerFactory es desarrollado por DIgSILENT GmbH (Alemania) y es ampliamente utilizado por operadores de red, empresas de transmisi´on y grupos de investigaci´on en Europa y Am´erica Latina, incluyendo al operador del sistema el´ectrico colombiano XM, lo que garantiza coherencia metodol´ogica entre el modelo acad´emico aqu´ı desarrollado y las herramientas empleadas en la operaci´on real del SIN.

2.5.1.

Capacidades relevantes para el estudio PowerFactory integra en un ´unico entorno las funciones de modelado topol´ogico, asignaci´on de par´ametros el´ectricos, c´alculo de flujo de carga y postprocesamiento de resultados. Para el prop´osito de este trabajo son especialmente relevantes las siguientes capacidades:

p. 32

Cap´ıtulo 2 Flujo de carga AC completo: implementa el m´etodo de Newton-Raphson en formulaci´on polar, con manejo autom´atico del cambio de tipo PV→PQ cuando un generador viola sus l´ımites de potencia reactiva, en correspondencia directa con el algoritmo descrito en la secci´on 2.4.7 [Gallego Rend´on et al., 2016].

Modelado de elementos de red: soporta representaci´on π equivalente para l´ıneas de transmisi´on, transformadores de dos y tres devanados con taps variables, y elementos shunt de compensaci´on reactiva, todos compatibles con la formulaci´on de la matriz de admitancia nodal Ybus de la secci´on 2.3.

Escenarios de operaci´on: permite definir m´ultiples casos de estudio (study cases) sobre un mismo modelo de red, modificando ´unicamente las inyecciones de potencia en los nodos de inter´es. Esta funcionalidad es la base para la evaluaci´on comparativa entre el escenario base y los escenarios de integraci´on de Comunidades Energ´eticas desarrollados en el cap´ıtulo 3. Exportaci´on de resultados: los perfiles de tensi´on, flujos de potencia y cargabilidad de cada elemento se exportan en formato tabular, lo que facilita el post-procesamiento y la generaci´on de figuras para el an´alisis comparativo.

2.5.2.

Construcci´on del modelo en PowerFactory El modelo del STR CQR se construye a partir de los par´ametros registrados en XM para las demandas de 2023, 2024 y 2025. El procedimiento de modelado sigue las etapas indicadas a continuaci´on.

En primer lugar, se define la red el´ectrica con sus 24 barras a 115 kV, asignando a cada una su nombre de subestaci´on seg´un la tabla 2.1. A continuaci´on se ingresan las 35 l´ıneas de transmisi´on mediante el modelo π equivalente, introduciendo resistencia, reactancia e inductancia capacitiva en unidades f´ısicas; PowerFactory realiza internamente la conversi´on al sistema por unidad con las bases Sbase = 100 MVA y Vbase = 115 kV.

Las cargas en cada nodo PQ se especifican como potencia activa y reactiva constante, en correspondencia con el supuesto de modelado de la secci´on 2.1.1. Los valores asignados corresponden al promedio horario de demanda activa obtenido del procesamiento de los registros de XM para el a˜no 2023, 2024 y

2025 tal como se detalla en la secci´on 2.2.1.Se configura el nodo slack con

|V00| = 1,0 p.u. y θ00 = 0, mientras que ´Insula Chichin´a y La Rosa se definen como nodos PV con sus respectivos valores de tensi´on de consigna y l´ımites de potencia reactiva.

La validaci´on del modelo se realiza verificando la convergencia del algoritmo de flujo de potencia dentro de la tolerancia especificada (ε = 10−6 p.u., Secci´on 2.4.7) y comprobando que los perfiles de tensi´on y los flujos de potencia obtenidos en el escenario base se encuentran dentro de los rangos operativos

p. 33

Cap´ıtulo 2 esperados para el STR CQR, lo que confirma la correcta parametrizaci´on del sistema en PowerFactory.

El detalle completo de la implementaci´on del modelo en PowerFactory, incluyendo la totalidad de los par´ametros ingresados, se presenta en el Ap´endice B.

2.6.

Herramienta de extracci´on y procesamiento de datos de demanda La construcci´on de la base de datos de demanda descrita en la secci´on 2.1.3 requiri´o procesar un volumen considerable de informaci´on, dado que XM publica un archivo independiente por cada d´ıa del a˜no con los registros horarios de demanda de la totalidad de las subestaciones del Sistema Interconectado Nacional, lo que representa m´as de mil archivos para el periodo 2023–2025. Dado que el an´alisis del STR CQR solo requiere la informaci´on de un subconjunto reducido de subestaciones y de dos horas representativas de operaci´on, se desarroll´o una herramienta en Python con el fin de automatizar la extracci´on, filtrado y consolidaci´on de esta informaci´on, evitando su procesamiento manual. El prop´osito de la herramienta es leer los archivos diarios publicados por XM, identificar dentro de ellos los registros que requerimos y extraer ´unicamente los valores de demanda asociados a las horas de inter´es definidas para el estudio (H13 y H20). Para ello, el programa sigue una l´ogica secuencial: primero recorre las carpetas organizadas por a˜no e identifica los archivos diarios a partir de su nombre; a continuaci´on interpreta cada l´ınea del archivo, en la cual se reporta para cada subestaci´on la potencia activa, la potencia reactiva y las p´erdidas asociadas; posteriormente filtra estos registros de acuerdo con las subestaciones y las horas especificadas; y finalmente consolida los resultados en una tabla organizada por fecha, subestaci´on y hora, a partir de la cual se calculan los promedios mensuales empleados como datos de entrada en PowerFactory. Es importante precisar que esta herramienta se limita exclusivamente a la extracci´on y organizaci´on de los datos hist´oricos de demanda de XM. El an´alisis de flujos de potencia y la evaluaci´on del comportamiento del STR CQR se realizan en su totalidad en DIgSILENT PowerFactory, como se describe en la secci´on 2.5; Python no interviene en ninguna etapa del c´alculo el´ectrico del sistema. El c´odigo fuente completo de esta herramienta se presenta en el Ap´endice A.

2.7.

Modelado de comunidades energ´eticas La cuantificaci´on del potencial de generaci´on renovable asociado a las Comunidades Energ´eticas se desarrolla en el marco del proyecto de investigaci´on ≪Comunidades energ´eticas y su impacto en el planeamiento energ´etico regional: caso de estudio Caldas, Quind´ıo y Risaralda≫, adelantado conjuntamente por la Facultad de Tecnolog´ıa y la Facultad de Ingenier´ıas de la Universidad Tecnol´ogica de Pereira [Universidad Tecnol´ogica de Pereira, 2026]. Dentro de este proyecto

p. 34

Cap´ıtulo 2 se estim´o el potencial de generaci´on solar, e´olica e h´ıdrica disponible en los municipios de los departamentos de Caldas, Quind´ıo y Risaralda, entregando por municipio el promedio mensual de potencia generada durante una hora representativa, calculado a partir de series de tres a˜nos de datos meteorol´ogicos e hidrol´ogicos..

Para incorporar estos potenciales al modelo de flujo de potencia, cada municipio se asigna al nodo del STR CQR con el que tiene conexi´on el´ectrica directa o al que pertenece geogr´aficamente dentro de la zona de influencia de la subestaci´on correspondiente. La inyecci´on de potencia activa de la Comunidad Energ´etica en el nodo i se modela como:

P (m) CE,i = X k∈Mi P (m) solar,k + P (m) e´olica,k + P (m) h´ıdrica,k

(2.57)

donde Mi es el conjunto de municipios asignados al nodo i y el super´ındice (m) denota el mes de evaluaci´on. Esta inyecci´on modifica la potencia neta especificada en el nodo seg´un la ecuaci´on (2.3), reduciendo la demanda efectiva vista por el sistema de transmisi´on en la medida en que la generaci´on distribuida satisface parte de la carga local.

A diferencia de los generadores s´ıncronos convencionales modelados como nodos PV, las Comunidades Energ´eticas se representan como inyecciones de potencia activa variable sobre nodos PQ, dado que los recursos FNCER no disponen de regulaci´on de tensi´on en la barra de 115 kV del STR. La potencia reactiva inyectada se asume nula (QCE,i = 0), lo que corresponde al modo de operaci´on a factor de potencia unitario habitual en inversores fotovoltaicos y aerogeneradores de velocidad variable conectados a trav´es de convertidores electr´onicos de potencia [Akinyemi et al., 2022].

El car´acter no constante del recurso renovable se captura evaluando el flujo de potencia para cada mes m ∈{1, . . . , 12}, de modo que el estudio abarca la variabilidad estacional de la generaci´on sin recurrir a simulaciones din´amicas. Para cada mes se resuelve un caso de flujo de potencia independiente con el valor P (m) CE,i correspondiente, lo que permite identificar los meses cr´ıticos en t´erminos de voltaje y cargabilidad.

2.8.

C´alculo de p´erdidas y cargabilidad Una vez convergido el flujo de potencia para cada escenario y mes de evaluaci´on, se calculan las p´erdidas t´ecnicas y la cargabilidad de los elementos del STR CQR con el fin de cuantificar el impacto de la integraci´on de las Comunidades Energ´eticas sobre la operaci´on del sistema.

Las p´erdidas de potencia activa en cada l´ınea se obtienen directamente de la ecuaci´on (2.28), y las p´erdidas totales del sistema se calculan como la suma sobre todas las ramas:

Pp´erdidas = X ramas Pp´erd,km = X ramas gkm

¯Vk −¯Vm

(2.58)

p. 35

Cap´ıtulo 2 La comparaci´on de Pp´erdidas entre el escenario base y cada escenario con Comunidades Energ´eticas permite cuantificar el beneficio (o perjuicio) que la generaci´on distribuida introduce en el balance energ´etico del sistema de transmisi´on.

La cargabilidad de cada l´ınea se eval´ua con la ecuaci´on (2.30), comparando la potencia aparente transportada con la capacidad t´ermica nominal Skm,max para cada elemento. Una l´ınea se considera en condici´on cr´ıtica cuando su cargabilidad supera el 80 % de su capacidad nominal, umbral a partir del cual el margen operativo disponible para atender contingencias se reduce significativamente [Gallego Rend´on et al., 2016]. Una cargabilidad mayor que el 100 % indica sobrecarga y constituye una violaci´on de los l´ımites operativos del STR. El an´alisis de p´erdidas y cargabilidad se realiza para los doce escenarios mensuales en cada caso de integraci´on, de modo que sea posible identificar no solo los nodos con mayor tensi´on cr´ıtica, sino tambi´en las l´ıneas que se aproximan o superan su l´ımite t´ermico como consecuencia de la modificaci´on en los patrones de flujo de potencia inducida por la generaci´on renovable distribuida.

2.9.

Variables de evaluaci´on El impacto t´ecnico de la integraci´on de Comunidades Energ´eticas en el STR CQR se eval´ua a trav´es de un conjunto de variables registradas en tres niveles de an´alisis: sistema, nodo y l´ınea. La tabla 2.3 resume estas variables junto con sus unidades y el fundamento de su relevancia para el estudio. Cuadro 2.3: Variables registradas por escenario de simulaci´on. Nivel Variable Unidad Sistema Generaci´on total activa y reactiva MW / MVAr Sistema Demanda total activa y reactiva MW / MVAr Sistema P´erdidas totales activas y reactivas MW / MVAr Nodal Magnitud de tensi´on |Vi| p.u.

Nodal ´Angulo de tensi´on θi grados L´ıneas Cargabilidad ρkm

L´ıneas P´erdidas activas Pp´erd,km kW A nivel de sistema, la generaci´on total activa y reactiva cuantifica el despacho requerido al nodo slack y a los generadores PV para satisfacer la demanda una vez incorporadas las inyecciones de las Comunidades Energ´eticas; su reducci´on respecto al escenario base es un indicador directo del desplazamiento de generaci´on convencional que logra la generaci´on renovable distribuida. La demanda total activa y reactiva permite verificar la consistencia del balance de potencia en cada caso. Las p´erdidas totales sintetizan el efecto global de la redistribuci´on de flujos sobre las p´erdidas ´ohmicas del sistema: una reducci´on de p´erdidas indica que la generaci´on renovable se inyecta cerca de los centros de carga, acortando los recorridos el´ectricos; un aumento indica lo contrario.

p. 36

Cap´ıtulo 2 A nivel nodal, la magnitud de tensi´on |Vi| es la variable de estado fundamental del problema de flujo de potencia y el indicador primario de la calidad del servicio en cada subestaci´on. La normativa colombiana para el STR establece que |Vi| debe mantenerse dentro de la banda [0,95, 1,05] p.u. en condiciones de operaci´on normal; una violaci´on de este rango en alg´un nodo se˜nala una zona cr´ıtica que requiere refuerzo de reactivos o reconfiguraci´on [Gallego Rend´on et al., 2016]. El ´angulo de tensi´on θi complementa el an´alisis nodal permitiendo identificar la direcci´on y magnitud de los flujos de potencia activa: diferencias angulares elevadas entre nodos adyacentes indican alta carga en los corredores de transmisi´on y reducci´on del margen de estabilidad est´atica. A nivel de l´ınea, la cargabilidad ρkm determina si la capacidad t´ermica de cada elemento es respetada bajo los nuevos patrones de flujo introducidos por las Comunidades Energ´eticas. Una l´ınea con cargabilidad superior al 80 % en el escenario base o en alguno de los escenarios de integraci´on se clasifica como elemento cr´ıtico y se analiza con especial atenci´on en el cap´ıtulo 3. Las p´erdidas activas por l´ınea permiten identificar los corredores con mayor disipaci´on resistiva, informaci´on ´util para priorizar intervenciones de refuerzo o para evaluar la conveniencia de reubicar los puntos de conexi´on de las Comunidades Energ´eticas.

El conjunto de variables descrito proporciona una visi´on integral del comportamiento del STR CQR ante la penetraci´on de generaci´on renovable distribuida, abarcando desde el balance global de potencia hasta el estado el´ectrico de cada elemento de la red, en correspondencia con los ´ındices de desempe˜no identificados como m´as relevantes en la literatura especializada [Moro et al., 2022].

2.10.

Escenarios de simulaci´on evaluados Con el prop´osito de caracterizar el comportamiento operativo del STR CQR bajo diferentes condiciones de demanda, se realizaron estudios de flujo de potencia utilizando informaci´on hist´orica correspondiente a los a˜nos 2023, 2024 y 2025.

Los escenarios fueron construidos a partir de los registros de demanda de cada subestaci´on, procesando los valores promedio mensuales para dos horas representativas de operaci´on: la hora 13:00 (H13), asociada a condiciones de demanda diurna, y la hora 20:00 (H20), correspondiente a periodos de mayor consumo en horario nocturno.

Durante las simulaciones se mantuvieron constantes la topolog´ıa de la red, los par´ametros el´ectricos de las l´ıneas de transmisi´on y las caracter´ısticas de los elementos de generaci´on. Las variaciones entre escenarios fueron introducidas ´unicamente mediante la actualizaci´on de las demandas activas y reactivas asociadas a cada subestaci´on.

La Tabla 2.4 resume los conjuntos de simulaci´on considerados en esta investigaci´on.

La combinaci´on de los seis conjuntos de simulaci´on descritos en la Tabla 2.4 dio lugar a un total de 72 escenarios de flujo de potencia, correspondientes a los

p. 37

Cap´ıtulo 2 Cuadro 2.4: Escenarios de simulaci´on evaluados.

Caso A˜no Hora Escenarios

2023