Pronóstico de carga a largo plazo de alimentadores distribución basado en una metodología híbrida de predicción. Caso de estudio: Empresa Eléctrica Regional del Sur S.A.

Abstract

La Estimación de la Demanda Eléctrica a largo plazo (LTLF) se considera una problemática actual para las Empresas Eléctricas Distribuidoras, ya que es la base para la toma de decisiones y directrices de planeamiento y expansión del Sistema Eléctrico de Distribución (SED). Por lo tanto, una inadecuada metodología de cálculo puede provocar limitaciones técnicas y operativas del SED a futuro. Es por esto, que esta problemática debe tener un enfoque que implemente tanto registros históricos, como la aplicación algoritmos matemáticos que determinen el escenario de mayor probabilidad de demanda máxima. Para el presente trabajo se desarrolló una metodología a partir de los registros históricos de potencia activa medida en cabecera de los A/P (Parque Industrial, Motupe, Chuquiribamba y Carigán) de la S/E Norte, esta información fue extraída del ADMS en el periodo 2012-2021. Posterior a esto se realizó un preprocesamiento en el cual se depuro valores correspondientes a fallas transitorias , fallas permanentes, transferencia de carga, mallado entre alimentadores, pérdidas de comunicación y datos inconsistentes. Con el lenguaje de programación Python se aplicó el algoritmo GMM para obtener las curvas de demanda máxima de mayor representación para cada año histórico por cada alimentador. Y mediante programación de los métodos ARIMA y SARIMA se obtuvo el modelo con menor AIC, para luego proceder a seleccionar el modelo con mejores métricas de estimación (MAPE), y proyectar la demanda eléctrica en un horizonte de 10 años. Finalmente, con los valores estimados se calculó las caídas de voltaje, pérdidas de potencia, cargabilidad del transformador, y límites térmicos mediante un software de simulación.