P13367 - Informe Finalenergiasrenovables.cne.gob.sv/downloads/P13367_UT_Flexib...P13367 - Informe Final 5 1 Introducción 1.1 Antecedentes El Salvador planea la integración de casi

Informe Final

UT Project ID: UT-GOE-01-2015 MPE Project ID: P13367 Estudio de impacto en la reserva rodante operativa por la inclusión de unidades generadoras renovables no convencionales en el sistema

Elaborado para

Unidad de Transacciones S.A. de C.V. Carretera Puerto La Libertad, Km. 12 1/2,

Nuevo Cuscatlán, El Salvador

P13367 - Informe Final

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Ver.-Nr. Date Author Checked by Comments

1 22.03.2016 Marko Obert Markus Pöller Informe Preliminar

2 17.05.2016 Marko Obert Markus Pöller Informe Preliminar Final

3 08.06.2016 Marko Obert Markus Pöller Informe Final

4 08.07.2016 Marko Obert Markus Pöller Informe Final revisado

Moeller & Poeller Engineering

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Dr.-Ing. Markus Pöller

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3

Índice

Índice de Figuras ................................................................................................................................... 4

Índice de Tablas ..................................................................................................................................... 4

1 Introducción .................................................................................................................................. 5

1.1 Antecedentes ........................................................................................................................... 5

1.1 Objetivos generales ................................................................................................................. 5

1.2 Suposiciones ........................................................................................................................... 5

2 Preparación de datos ................................................................................................................... 9

2.1 Información facilitada y complementaria ................................................................................. 9

2.2 Generación Fotovoltaica .......................................................................................................... 9

2.3 Carga ..................................................................................................................................... 11

3 Metodología ................................................................................................................................ 12

3.1 Evaluación de la Carga Residual .......................................................................................... 12

3.2 Evaluación de error de pronóstico de corto-plazo ................................................................. 12

3.2.1 Error General ................................................................................................................. 12

3.2.2 Evaluación de errores de pronóstico a corto plazo de generación fotovoltaica ............ 13

3.3 Evaluación de la reserva rodante operativa .......................................................................... 14

4 Resultados .................................................................................................................................. 18

4.1 Evaluación de la carga residual ............................................................................................ 18

4.2 Evaluación de pronóstico de la demanda y generación renovable ....................................... 21

4.3 Evaluación de reserva rodante operativa .............................................................................. 25

5 Conclusiones y Recomendaciones .......................................................................................... 27

5.1 Conclusiones y Recomendaciones Específicas .................................................................... 27

5.2 Conclusión General ............................................................................................................... 33

6 Referencias ................................................................................................................................. 34


4

Índice de Figuras

Figura 1 – Mapa de inyección por subestación 2017 .............................................................................. 7 Figura 2 – Mapa de inyección por subestación 2018 .............................................................................. 7 Figura 3 – Mapa de inyección por subestación 2019 hasta 2021 ........................................................... 8 Figura 4 – Generación fotovoltaica en función de temperatura ambiental y viento ................................ 9 Figura 5 – modelo TAG ......................................................................................................................... 10 Figura 6 – Comparación generación individual y total .......................................................................... 11 Figura 7 – Filtro selectivo ...................................................................................................................... 11 Figura 8 – Asignación de la reserva en porciento ................................................................................. 15 Figura 9 – Comparación de carga, importación y generación en MW .................................................. 15 Figura 10 – Requerimientos a la reserva rodante ................................................................................. 16 Figura 11 – Comparación ACE y requerimientos calculados ................................................................ 17 Figura 12 – Calculo de la Carga residual en MW ................................................................................. 18 Figura 13 - Generación Fotovoltaica ..................................................................................................... 19 Figura 14 – Carga y Carga Residual ..................................................................................................... 20 Figura 15 – Error de Pronóstico de la Generación Fotovoltaica relativos a la carga real ..................... 22 Figura 16 – Error Pronóstico de la Carga 2017 – 2021 relativos a la carga real en % ......................... 23 Figura 17 – Error de Pronóstico de la Carga Residual relativos a la carga real en % .......................... 24 Figura 18 – Carga y Carga Residual en MW ........................................................................................ 27 Figura 19 – Comparación Carga y Carga Residual (época húmeda, 2019) ......................................... 30 Figura 20 – Variaciones ......................................................................................................................... 32

Índice de Tablas

Tabla 1 – Escenarios en MW .................................................................................................................. 5 Tabla 2 – Inyección por subestación y año en MW ................................................................................ 6 Tabla 3 – Demanda máxima en MW por año.......................................................................................... 8 Tabla 4 – Convolución ejemplar ............................................................................................................ 12 Tabla 5 – Escenarios en MW ................................................................................................................ 18 Tabla 6 – Evaluación de rampas relativas a la demanda real (2017) ................................................... 20 Tabla 7 – Evaluación de rampas relativas a la demanda real (2019) ................................................... 21 Tabla 8 – Error de Pronóstico de la Generación Fotovoltaica relativos a la carga real ........................ 23 Tabla 9 – Error de Pronóstico de la cargar residual relativos a la carga real ....................................... 24 Tabla 10 – Requisitos de la reserva rodante operativa relativas a la carga real .................................. 25 Tabla 11 – Escenarios en MW por año ................................................................................................. 27 Tabla 12 – Carga mínima ...................................................................................................................... 27 Tabla 13 – Requisitos a la reserva rodante operativa (max. 4%) ......................................................... 28 Tabla 14 – Desempeño dinámico .......................................................................................................... 29 Tabla 15 – Error de Pronostico de la cargar residual relativos a la carga real ..................................... 30 Tabla 16 – Evaluación de rampas relativas a la demanda real (2019) ................................................. 31


5

1 Introducción

1.1 Antecedentes

El Salvador planea la integración de casi 400 MW de generación fotovoltaica para el año 2021 en su

sistema de potencia, con una demanda pico pronosticado de 1271 MW, que resulta en un nivel alto

de penetración y es comparable con países de la Unión Europea.

Por la naturaleza intermitente de este tipo de generación y el aumento del error de pronóstico, se

prevé evaluar el impacto a la operación del sistema de potencia y en particular los requisitos para la

reserva rodante operativa en El Salvador. Por un lado, la reserva rodante cubre errores de

pronósticos de la carga y generación renovable no convencional y por otro lado debe cubrir las

variaciones en la red para mantener la frecuencia estable.

1.1 Objetivos generales

Según el objetivo general y los objetivos específicos del "Estudio del impacto en la reserva rodante

operativa por la inclusión de unidades generadoras renovables no convencionales en el sistema" se

necesita realizar los siguientes estudios:

Evaluación de la Carga Residual

Evaluación de errores de pronóstico a corto plazo

Evaluación de la reserva rodante operativa

Evaluación de la operación del sistema de potencia

En este informe se consideran los años 2017 hasta 2021.

1.2 Suposiciones

De la información entregada por la UT, se utilizó una lista de proyectos fotovoltaicos a nivel de

transmisión y de distribución, con datos sobre su capacidad y estado de los mismos. Con base a esta

lista se determinó la capacidad total de generación fotovoltaica por año.

Tabla 1 – Escenarios en MW

Escenario

por año

Generación fotovoltaica en MW

Nivel de

trasmisión

Nivel de distribución Total

Delsur AES

2017 94 30 61 186

2018 94 30 91 216

2019 244 30 121 396

2020 244 30 121 396

2021 244 30 121 396

Es importante mencionar, que no se consideraron proyectos eólicos debido a que no fue posible

obtener series temporales para los proyectos previstos en el noroeste del país.


6

Para poder asignar una serie temporal de irradiación solar a cada proyecto fotovoltaico, se busca la

subestación más cercana a cada proyecto. Esto es necesario porque la mayoría de los proyectos no

cuentan con información sobre su ubicación. En su lugar, se utilizó la ubicación de la subestación.

Con base a este ejercicio se elaboró una tabla con la inyección total por subestación y año:

Tabla 2 – Inyección por subestación y año en MW

Subestación 2017 2018 2019 2020 2021

15 de Septiembre 2 2 2

Acajutla 34 34 34 34 34

Ateos 19 19 25 25 25

Cerrón Grande 20 20 20

El Pedregal 80 80 99 99 99

Guajoyo 19 19 19

La Unión 20 29 67 67 67

Melara 1 1 1 1 1

Nueta 1 1 1 1 1

Nuevo Cuscatlán 1 1 1 1 1

Olocuilta 1 1 1 1 1

Ozatlán 48 48 48

San Miguel 12 23 30 30 30

Santa Ana 10 20 26 26 26

Sonsonate 16 16 16

Zacatecoluca 6 6 6 6 6

Total 186 216 396 396 396

Con respecto a la Tabla 2, es importante mencionar que los 150 MW (monto considerado como

referencia al inicio del estudio) de proyectos fotovoltaicos que formarán parte de la segunda licitación,

no cuentan con información sobre la subestación a conectarse. Por lo tanto, se hizo la distribución de

los 150 MW de manera proporcional, de acuerdo a la capacidad máxima permitida de inyección por

subestación.

Como resultado adicional se elaboraron mapas (Figura 1 hasta Figura 3) que muestran la irradiación

solar y ubicación de las estaciones de medición solar. Además, se representa la inyección de

generación fotovoltaica por subestación a través de los círculos amarillos. El diámetro de los círculos

varía en función de la capacidad conectada a la subestación correspondiente.


7

Figura 1 – Mapa de inyección por subestación 2017

Figura 2 – Mapa de inyección por subestación 2018


8

Figura 3 – Mapa de inyección por subestación 2019 hasta 2021

A parte de la información sobre los proyectos fotovoltaicos, se utilizan los siguientes valores (Tabla 3)

de demanda máxima, para adaptar proporcionalmente la serie temporal de la demanda del año 2015

a los escenarios.

Tabla 3 – Demanda máxima en MW por año

año Demanda máxima en MW

2017 1129

2018 1163

2019 1198

2020 1234

2021 1271


9

2 Preparación de datos

2.1 Información facilitada y complementaria

Para la realización de los estudios presentados en este informe, se utilizó la siguiente información

facilitada por la UT:

Serie temporales de carga pronosticada y real (resolución de media hora del año 2015).

Serie temporal de carga real (resolución de 4 segundos del año 2015).

Serie temporal de irradiación global, directa y difusa, de viento y temperatura ambiental, por el

proyecto “providencia solar” (resolución de 10 min del año 2015, ubicación exacta).

Serie temporal de irradiación global, viento y temperatura ambiental, por el proyecto “solar

reserve” (resolución de 1 min del año 2015, ubicación exacta).

Aparte de esta información, se utilizó información pública del portal “Open Energy Information” [1]

para poder asignar series temporales de irradiación solar a proyectos diferentes a los de “providencia

solar” y “solar reserve”. Los datos de Open-EI llevan series temporales de irradiación global, directa y

difusa del año 2002 con una resolución horaria e información sobre la ubicación de la medición.

Ninguno de los datos provistos se puede utilizar directamente, y por consiguiente, tienen que ser pre-

procesados.

2.2 Generación Fotovoltaica

Los datos de irradiación solar no tienen una relación proporcional con la potencia. Es decir, no es

posible utilizar la eficiencia del módulo como factor constante a la irradiación solar para los cálculos

de la generación fotovoltaica. Más bien se tiene que considerar varios aspectos más, sobre todo la

temperatura ambiental y velocidad de viento.

Figura 4 – Generación fotovoltaica en función de temperatura ambiental y viento


10

Como muestra la Figura 4, la potencia de un módulo depende mucho de la temperatura ambiental y

de la velocidad del viento.

Para considerar estos aspectos, se utilizó la biblioteca pública (pvlib) del Sandia National Laboratories

[2] y se logró un resultado representativo. En comparación con series temporales del proveedor

comercial GeoSolar/SolarGIS, los resultados de nuestros cálculos tenían una desviación RMSE de

nada más de 18W/MWp/a.

A parte de convertir la irradiación solar a generación, se debe considerar que la reserva rodante está

operando en un periodo de 3-15 minutos, y por lo tanto, los datos de “providencia solar” y OpenEI no

tienen la resolución temporal requerida para los estudios de flexibilidad.

Para obtener datos con una resolución de un minuto se aplicó una variación del “Time dependent,

Autoregressive, Gaussian” (TAG) modelo de Aguiar y Collares-Pereira, que elaboró la empresa

meteonorm [3]. Este modelo requiere como insumo adicional la irradiación “Clear Sky” (cielo

despejado) en cada sitio y momento, que se puede calcular con el programa “pvlib”. La proporción

entre la serie temporal de irradiación global medida (por ejemplo, las series temporales de OpenEI) e

irradiación “Clear Sky”, da información sobre la nubosidad en cada momento. Es decir, si la

proporción es uno, no había nubes y si es menor a uno, había nubes. En función de la nubosidad el

algoritmo TAG genera una serie temporal más o menos ruidosa.

La siguiente figura (Figura 5) muestra la serie temporal con una resolución original de 30min (línea

amarilla) y una serie temporal con una resolución de un minuto, que se generó con el modelo TAG

(línea roja).

Figura 5 – modelo TAG

Los datos obtenidos con la resolución de un minuto se utilizan para los cálculos de la curva de

duración de carga, rampas y errores de pronóstico.

El modelo TAG genera intencionalmente picos muy altos. Estos picos son reales para mediciones en

un punto, pero no son representativos para plantas fotovoltaicas grandes. Un parque fotovoltaico de

10 MW cubre un área de aproximadamente 10 hectáreas. Tomando en cuenta la superficie del

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0:00 8:00 16:00 0:00

Genera

ció

n e

n M

W

PV Generation, 30min resolution PV Generation, 1min resolutionGeneración Fotovoltaica, 1min resolución

Generación Fotovoltaica, 30min resolución


11

parque fotovoltaico, una nube no cubre instantáneamente toda el área, y por lo tanto, los picos en

realidad no están tan pronunciados como en el ejemplo. Este efecto no fue considerado en el estudio,

porque se modelaron los parques fotovoltaicos individualmente o en grupos pequeños, de forma

quelas variaciones rápidas acumuladas se compensan. Esta compensación lleva a resultados más

suaves en comparación con las series temporales de plantas fotovoltaicas individuales.

En la siguiente figura (Figura 6) se compara la generación de un parque fotovoltaico individual con la

generación total fotovoltaica en El Salvador durante un día nublado.

Generación de un parque fotovoltaico individual Generación total fotovoltaica a nivel nacional

Figura 6 – Comparación generación individual y total

Como se puede notar, desaparecieron la mayoría de las variaciones rápidas, que muestra un comportamiento que refleja suficientemente la realidad.

2.3 Carga

La información de carga pronosticada y real del año 2015 fue facilitada por la UT, con una resolución

de 30 minutos. Además, facilitó información de alta resolución de cuatro segundos.

Para obtener el error de pronóstico de la carga, se utilizó la información con una resolución de 30

minutos. Para los cálculos de las variaciones rápidas se utilizó la información de alta resolución.

El enfoque en el estudio no son las pérdidas de carga, por eso, se filtraron estos eventos en la serie

temporal de alta resolución con un algoritmo selectivo. Este algoritmo sustituye eventos de pérdida de

carga con el promedio horario como se muestra en la Figura 7.

Carg

a e

n M

W

Figura 7 – Filtro selectivo


12

3 Metodología

3.1 Evaluación de la Carga Residual

Como se mencionó en la introducción, se define la carga residual como la carga menos la generación

renovable no convencional. Esta carga representa la carga que se tiene que cubrir con generación no

renovable en cada momento.

Este estudio se basa en solo un año de datos de carga e irradiación solar. Así que este periodo es

muy corto para ser estocásticamente representativo y para considerar la naturaleza probabilística de

la generación fotovoltaica, se aplicó un tipo especial de convolución, el cual considera la variación

entre varios días, pero mantiene la correlación de efectos diurnos y de temporada.

Por ejemplo:

En un mes con 30 días (un grupo de 30 días con información diurna completa de carga y generación

fotovoltaica y eólica), el método de convolución combina cada perfil diurno de carga, con cada perfil

diurno de generación eólica y con cada perfil diurno de generación fotovoltaica, que produce 27,000

combinaciones por mes. En el proceso solo se combinan series temporales diurnas para mantener el

orden de los datos intra-diarios. Como ejemplo de convolución (Tabla 4), se muestran las

combinaciones que produce este método con solamente 3 días y por lo tanto 27 combinaciones.

Tabla 4 – Convolución ejemplar

Combinación Carga [# día] Fotov. [# día] Eólico [# día]

1 1 1 1

2 1 1 2

3 1 1 3

4 1 2 1

5 1 2 2

22 3 2 1

23 3 2 2

24 3 2 3

25 3 3 1

26 3 3 2

27 3 3 3

Con base a esta metodología, se generan muchos grupos de series temporales de la carga residual,

que significan un análisis representativo para considerar la naturaleza estocástica de la generación

renovable no convencional.

3.2 Evaluación de error de pronóstico de corto-plazo

3.2.1 Error General

El error de pronóstico a corto-plazo (por ejemplo, de día en adelanto o de cuatro horas en adelanto,

etc.) de generación eólica o generación fotovoltaica, depende básicamente de la calidad del sistema

de pronóstico y de las estaciones de medición de viento e irradiación solar. En ausencia de datos de

pronóstico de generación renovable no convencional en El Salvador, se estima el error de pronóstico


13

con base a metodologías empíricas, que reflejan los factores más relevantes de un error de

pronóstico y su magnitud para plantas fotovoltaicas grandes.

3.2.2 Evaluación de errores de pronóstico a corto plazo de generación fotovoltaica

El pronóstico de irradiación solar de un día en adelanto, se basa en modelos numéricos del tiempo y

opera en una típica resolución de una hora. Esto representa al mismo tiempo, la máxima resolución

temporal en que se puede obtener series temporales de pronóstico con una precisión razonable.

Previsiones con una resolución temporal más alta son también posibles, pero requieren métodos

diferentes y solo pueden ser aplicadas en intervalos más cortos de predicción (por ejemplo, una hora

en adelanto)

El método para generar series temporales de errores de pronóstico de generación fotovoltaica

considera los siguientes aspectos:

El pronóstico se basa en la mediación de la irradiación solar del día anterior.

La calidad de un sistema de pronóstico de generación fotovoltaica se determina a través del

RMSE. Un sistema de predicción tiene un RMSE en el rango de 100W/m².

Por lo tanto, el método es capaz de generar series temporales de errores de pronósticos con una

precisión típica de 100W/m², pero no puede reflejar aspectos específicos del sitio o del área.

La metodología para calcular el error de previsión de generación fotovoltaica es descrita en los

próximos pasos.

Paso 1 – irradiación “Clear Sky” (CSR):

La base para el cálculo del error de

pronóstico en un sitio, es el cálculo de la

irradiación “Clear Sky”, que es la irradiación

horizontal a nivel del piso sin nubes.

Pasó 2 – Índice Clear Sky:

En el siguiente paso se calcula la relación

entre la irradiación horizontal global medida y

la irradiación “Clear Sky”. En un día sin

nubes, esta figura muestra una línea

horizontal con una relación constante de uno.

0

100

200

300

400

500

600

700

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 00:00

Clear Sky Radiation [W/m²] GHI [W/m²]

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 00:00

ratio (GHI to CSR)


14

Pasó 3 – Cálculo del error preliminar del

índice de “Clear Sky”.

En ausencia de datos históricos de predicción

solar, se asume que se aplica la forma más

simple de previsión, que es tomar el día

anterior como pronóstico. Como resultado, se

obtiene como error preliminar de previsión del

índice de “Clear Sky” la diferencia entre

ambos días.

Pasó 4 – Error preliminar de pronóstico de

irradiación solar.

Para obtener el error preliminar de pronóstico

de irradiación solar, se multiplica la serie

temporal del paso 3 con la serie temporal de

la irradiación “Clear Sky”.

Pasó 5 – Ajustar:

Finalmente, la serie temporal preliminar se

ajusta para que la serie temporal final tenga

un RMSE típico de 100 W/m².

3.3 Evaluación de la reserva rodante operativa

La reserva rodante en El Salvador se asigna de forma dinámica en función de la demanda real.

Reserva primaria es un 3% de la demanda real

Reserva secundaria es un 4% de la demanda real

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

0.20

0.40

0.60

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 00:00

Ramps (ratio)

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

400

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 00:00

Preliminary Forecast Error [W/m²]

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

00:00 03:00 06:00 09:00 12:00 15:00 18:00 21:00 00:00

Forecasterror [W/m²]


15

Figura 8 – Asignación de la reserva en porciento

En el caso que generación renovable no convencional participe en el despacho, la generación

convencional debe proveer los 3% de reserva primaria y los 4% de reserva secundaria (Figura 8).

Aparte de los errores de pronóstico causados por variaciones imprevistas del tiempo o carga, la

reserva rodante debe cubrir también desviaciones de la generación programada. Estas desviaciones

son origen del concepto, que la generación programada se mantiene constante durante un intervalo

de despacho, y la reserva rodante compensa todas las desviaciones de esta programación.

Durante el análisis de los datos históricos se notó que la reserva rodante no compensa todas las

variaciones durante un ciclo de despacho de una hora.

Figura 9 – Comparación de carga, importación y generación en MW


16

Más bien se puede observar (Figura 9), que la generación del grupo de unidades que no pertenecen

al grupo de generadores bajo AGC (línea verde, Generation w/o AGC power stations) compensan

durante una hora (17 hasta 18 horas) por un lado, el incremento de la carga (línea roja, real Demand)

y, por otro lado, la disminución del importe neto (SIEPAC). Según este análisis, los generadores que

no pertenecen al grupo del AGC, tienen un comportamiento perecido a lo que se define en los

E.E.U.U. como reserva tipo “load following”. Por la razón de que esta reserva no está formalmente

definida en El Salvador, se usa el término “ajuste manual de generación” en este informe. Según

información de la UT, esta reserva puede pertenecer a la máquina que se encuentra marginando y no

ha sido despachada a plena carga, las máquinas hidroeléctricas, que por optimización del recurso no

están a plena carga y si es necesario, de máquinas que se encuentran fuera de línea.

Según el análisis previo, la reserva rodante compensa variaciones en un periodo de hasta 15

minutos, que no estuvieron compensados por el ajuste manual de generación.

Para poder estimar los requerimientos a la reserva rodante, se calcula la diferencia entre la serie

temporal de la carga real con una resolución de un minuto, y el promedio de cada quince minutos de

la carga real [4].

Carga real en MW requerimientos a la reserva rodante en MW

Figura 10 – Requerimientos a la reserva rodante

Como se nota en este ejemplo (Figura 10), la reserva secundaria debe cubrir más desviación cuando

suceden más rampas en el sistema.


17

Para poder evaluar la calidad del método, se compararon los datos calculados con los datos

históricos del ACE 2015, que reflejan precisamente los requisitos a la reserva rodante.

Comparación de valores absolutos en MW Comparación de valores relativos en %

Figura 11 – Comparación ACE y requerimientos calculados

Según esta comparación, las curvas de duración de los datos calculados e históricos tienen una

forma muy parecida (Figura 11). Si se comparan las series temporales de los datos históricos del

ACE con los datos calculados, este método no genera resultados exactos, porque para eso se

debería simular el controlador de la reserva primaria y secundaria. Considerando el alcance de este

estudio, el método propuesto da un resultado lo suficientemente exacto para estimar los requisitos a

la reserva rodante tanto de su magnitud y frecuencia.


18

4 Resultados

En esta sección se evalúan los resultados del año 2017 y 2019, porque estos dos años muestran

diferencias notables respecto a la capacidad instalada de la generación fotovoltaica. Especialmente el

año 2019 es el más crítico para evaluar, porque tiene la mayor participación de generación

fotovoltaica en relación con la demanda pico (Tabla 5).

Tabla 5 – Escenarios en MW

Escenario

por año


Nivel de

trasmisión


Delsur AES

2017 94 30 61 186

2018 94 30 91 216

2019 244 30 121 396

2020 244 30 121 396

2021 244 30 121 396

4.1 Evaluación de la carga residual

La Evaluación de la carga residual muestra la aportación de la generación fotovoltaica para sustituir la

generación convencional, y nos proporciona información sobre las rampas en el sistema de potencia.

La carga residual está definida como la carga menos la generación fotovoltaica, o, en otras palabras,

la carga restante que debe cubrir la generación convencional, por ejemplo, con centrales térmicas o

hidroeléctricas (Figura 11).

Carg

a/G

enera

ció

n e

n M

W

Figura 12 – Calculo de la Carga residual en MW

Para demostrar los resultados claves del estudio, se seleccionó el año 2017 con una capacidad

instalada de 186 MW y el año 2019 con 396 MW de generación fotovoltaica.

Para una mejor ilustración gráfica de una serie temporal de generación fotovoltaica, se aplican figuras

del tipo “curva de duración”. Una curva de duración ordena la información de la serie temporal de


19

forma descendente y de esta manera se obtiene información sobre la magnitud y frecuencia de los

datos de la serie temporal.

Época seca Época de lluvia

20

17

20

19

Figura 13 - Generación Fotovoltaica

En el caso de la curva de duración de la generación fotovoltaica (Figura 13), se puede observar que

en 2019, en la época de lluvia, la generación fotovoltaica nunca supera los 396 MW, que es la

capacidad total instalada (AC) de la generación fotovoltaica. Además, se observa que

aproximadamente 50% del tiempo no hay generación fotovoltaica, porque en el 50% del tiempo es de

noche. En la época de lluvia, observamos en la gráfica que con el 20% de las probabilidades se

genera energía igual o mayor de 250 MW.

Más importante que la curva de duración de la generación fotovoltaica, es la comparación de la curva

de duración de la carga (sin generación fotovoltaica) y carga residual (con generación fotovoltaica).


20

17


20

20

19

Figura 14 – Carga y Carga Residual

Según esta información (Figura 14), se pude observar que afortunadamente hay una buena

correlación entre generación fotovoltaica y carga alta en el año 2017, porque en el día se tiene en El

Salvador la demanda más alta, y en ese periodo es cuando hay generación fotovoltaica. En el año

2019, la generación fotovoltaica aporta más a la carga intermedia-alta. Además, se observa que la

generación fotovoltaica baja la carga mínima en la época seca hasta 200 MW, lo que puede suceder

por ejemplo, en un día feriado o domingo (Figura 12).

La evaluación de las rampas relativas a la demanda real se muestra en las siguientes tablas. La

evaluación de las rampas de un minuto y de 15 minutos es relevante para la reserva rodante

operativa (sección 3.3). Las rampas de un minuto son relevantes para la reserva primaria y de 15

minutos para la reserva secundaria. Las rampas de 30 a 60 minutos dan información sobre los

ajustes manuales de generación durante un ciclo de despacho.

Tabla 6 – Evaluación de rampas relativas a la demanda real (2017)

Rampa %/1min %/15min

Carga Carga Residual Diferencia Carga Carga Residual Diferencia

Época S H S H S H S H S H S H

Percentil en %

0 -6 -6.9 -6.1 -6.9 0.1 0 -6 -8.2 -7.2 -8.2 1.2 0

0.5 -1.8 -1.9 -1.8 -1.9 0 0 -4.6 -4.5 -4.8 -4.8 0.2 0.3

1 -1.4 -1.5 -1.4 -1.5 0 0 -4.2 -4.1 -4.5 -4.4 0.3 0.3

99 1.1 1.2 1.1 1.3 0 0.1 5.8 5.1 6.1 5.9 0.3 0.8

99.5 1.4 1.5 1.4 1.5 0 0 6.7 5.7 6.8 6.3 0.1 0.6

100 7.4 10 7.4 10.1 0 0.1 9.5 11.6 9.5 11.3 0 -0.3

%/30min %/60min

0 -10.7 -12.7 -11.6 -12.7 0.9 0 -17.9 -22.1 -19.1 -22.1 1.2 0

0.5 -8.3 -8 -8.9 -8.5 0.6 0.5 -15.8 -14.8 -16.2 -15.5 0.4 0.7

1 -7.8 -7.5 -8.4 -8 0.6 0.5 -15.2 -14.2 -15.7 -14.9 0.5 0.7

99 9.4 9 10.6 10.7 1.2 1.7 14.5 14.3 18.2 18.4 3.7 4.1

99.5 10.4 9.8 11.2 11.2 0.8 1.4 15.7 14.9 19 19.1 3.3 4.2

100 15.4 13.2 15.3 13.8 -0.1 0.6 21.4 17.2 23.8 23.3 2.4 6.1

Observación: S = época seca; H =época húmeda


21


Rampa %/1min %/15min



Percentil en %

0 -6 -6.9 -6.2 -6.9 0.2 0 -6 -8.2 -8.9 -9.5 2.9 1.3

0.5 -1.8 -1.9 -1.8 -1.9 0 0 -4.6 -4.5 -5.8 -5.6 1.2 1.1

1 -1.4 -1.5 -1.3 -1.5 -0.1 0 -4.2 -4.1 -5.3 -5.2 1.1 1.1

99 1.1 1.2 1.2 1.3 0.1 0.1 5.8 5.1 7.1 7 1.3 1.9

99.5 1.4 1.5 1.5 1.6 0.1 0.1 6.7 5.7 7.6 7.5 0.9 1.8

100 7.4 10 7.4 10 0 0 9.5 11.6 10.4 11 0.9 -0.6

%/30min %/60min

0 -10.7 -12.7 -15.3 -13.9 4.6 1.2 -17.9 -22.1 -25.9 -25.8 8 3.7

0.5 -8.3 -8 -11.3 -10.7 3 2.7 -15.8 -14.8 -21 -20.1 5.2 5.3

1 -7.8 -7.5 -10.4 -9.9 2.6 2.4 -15.2 -14.2 -19.9 -19 4.7 4.8

99 9.4 9 13.1 13.1 3.7 4.1 14.5 14.3 23.6 23.6 9.1 9.3

99.5 10.4 9.8 13.7 13.8 3.3 4 15.7 14.9 24.8 24.7 9.1 9.8

100 15.4 13.2 18.3 17.6 2.9 4.4 21.4 17.2 31.7 30.7 10.3 13.5


Las tablas (Tabla 6 y Tabla 7) contienen información sobre los percentiles, que indican la probabilidad

que ocurra una rampa con una magnitud menor o igual a XYZ. Por ejemplo, en la época seca con un

percentil de 100%, o la máxima rampa de la carga de 7.4%/min. Y con un percentil de 99.5% las

rampas son menores o iguales a 1.4%/min. En este informe se evalúa siempre el rango entre el

percentil 0.5% a 99.5%. Para este rango se usa el término rango de confiabilidad (99%).

En ambos años (Tabla 6 y Tabla 7) no se observa ningún impacto a las rampas de un minuto, aunque

se aplicó el modelo TAG (sección 2.2), que generara series temporales de generación fotovoltaica

con una resolución de un minuto. Por lo tanto, no se espera ningún impacto a los requisitos de

desempeño dinámico de la reserva primaria.

Respecto de las rampas de 15 minutos, se nota en el rango de confiabilidad un aumento hasta ~1%

en 2017 y ~2% en el año 2019, que también es un aumento muy ligero. Este aumento no causa

impacto a los requisitos de desempeño dinámico de la reserva secundaria, especialmente si se

considera que 15 minutos es un periodo relativamente largo para adaptar la generación delas

máquinas que ya están operando.

Revisando las rampas de 30 hasta 60 minutos, se puede observar en el rango de confiabilidad un

aumento más pronunciado de las variaciones en el sistema. Eso es dado al hecho que la generación

fotovoltaica tiene diariamente rampas inclinadas por la mañana y la tarde (Figura 12). En El Salvador

se compensan estas variaciones a través del ajuste manual de generación (sección 3.3), que no

forma parte de la reserva rodante.

4.2 Evaluación de pronóstico de la demanda y generación renovable

En este paso se evalúa el impacto de la generación fotovoltaica al error de pronóstico de un día en

adelanto. La serie temporal del error de pronóstico de la carga 2015 fue facilitada por la UT. Para

evaluaciones de escenarios futuros, se adaptó esta serie temporal proporcionalmente, en función del

crecimiento de la demanda pico. El error de pronóstico de la generación fotovoltaica se calculó según


22

el método descrito en sección 3.2.2. El error de la carga residual es la suma de la serie temporal del

error de pronóstico de la carga y de la generación fotovoltaica.

En comparación con las ilustraciones de la evaluación de la carga residual (curva de duración), se

aplica para fines de una ilustración más informativa, un “diagrama de caja”. Este tipo de diagrama

muestra en el sentido de este estudio, el rango de confiabilidad de 99% de todos los valores “errores”

que ocurren en cada hora del día.

El diagrama de caja (Figura 15) consiste de cuatro componentes:

La caja muestra el rango inter-cuartílico entre el cuartil de 25% y de 75%, o con otras

palabras, el 50% de todo los errores que en esa hora están dentro de esee rango

Dentro de la caja existe una línea que muestra la mediana.

Las antenas, las líneas que se extienden desde la caja (de color), se extienden hasta los

límites de confiabilidad que se definieron como el rango entre el percentil de 1% hasta el

percentil de 99%.

Finalmente, las marcas fuera de los límites de confiablidad se consideran como valores

atípicos.


20

17

20

19

Figura 15 – Error de Pronóstico de la Generación Fotovoltaica relativos a la carga real

Considerando el esquema de la asignación dinámica de la reserva, en función de la demanda

pronosticada, se calculó los errores de pronóstico de generación fotovoltaica como porcentaje de la

carga.

Según los resultados mostrados en la Figura 15, se observa una diferencia entre la época seca y de

lluvia. En la época de lluvia los errores son más grandes que en la época seca, porque hay más

nubes que aumentan la probabilidad de un error de pronóstico. También la magnitud de los errores

relativos a medio día es mayor, porque es la hora de mayor generación fotovoltaica y el periodo de

carga intermedia.


23

En la tabla siguiente se hizo el mismo cálculo sin la separación por hora.

Tabla 8 – Error de Pronóstico de la Generación Fotovoltaica relativos a la carga real

2017 2018 2019 2020 2021

Época S H S H S H S H S H

Percentil en %

0 -4.9 -5.4 -4.9 -6.5 -9.4 -12.7 -8.9 -12 -8.7 -11.7

0.5 -2.4 -3.7 -2.6 -4.4 -5.1 -8.8 -4.8 -8.3 -4.7 -8.1

1 -1.8 -3 -2.1 -3.6 -4.3 -7.2 -4 -6.8 -3.9 -6.6

99 1.9 3.6 2.2 3.9 4.2 7.2 4 6.8 3.9 6.6

99.5 2.4 4.2 2.6 4.9 5.2 10.5 5 10 4.8 9.7

100 5.9 5.8 6 7 7.8 16.6 7.3 15.7 7.1 15.3


De acuerdo a la Tabla 8, los errores de pronóstico de generación fotovoltaica y en el rango de

confiabilidad, están en 2017 menor o igual +/-2.5% en la época seca y de +/- 4% en la época

húmeda. El mayor error de pronóstico de -8.8/10.5 % se encuentra en la época húmeda del 2019.

En las siguientes figuras se muestra el error de pronóstico relativo de la carga por año y época.


20

17

- 2

021

Figura 16 – Error Pronóstico de la Carga 2017 – 2021 relativos a la carga real en %

En general, se identificaron varios fenómenos (Figura 16). Uno es que el error de pronóstico de la

carga es mayor en la época de lluvia que en la época seca. Además, llama la atención que el error de

pronóstico de la carga durante la noche tiene sus extremos. Eso se explica de esa manera, que la

magnitud absoluta del error se mantiene constante, pero relativo a la baja carga durante la noche es

alto.

Finalmente, se evalúa el error de la carga residual, que es la suma de la serie temporal del error de

pronóstico de la carga y de la generación fotovoltaica


24


20

17

20

19

Figura 17 – Error de Pronóstico de la Carga Residual relativos a la carga real en %

Si se comparan estas figuras (Figura 17) con las figuras de la carga (Figura 16), lo primero que se

nota es que aparecen más valores atípicos. Eso es por el método de convolución (sección 3.1) que se

aplica a todos los cálculos, para combinar las series temporales de la carga con las series temporales

de la generación fotovoltaica. Como ya se mencionó en la sección de la metodología, se combina

cada perfil diurno de la carga con cada perfil diurno de la generación fotovoltaica por mes. de esta

manera se obtiene un resultado estocásticamente representativo.

A parte de los valores atípicos, no se identificó prácticamente ninguna diferencia entre las figuras del

error de pronóstico de la carga y de la carga residual en el año 2017. En 2019 y en la época húmeda

se observa un aumento del error relativo entre la carga y la carga residual a medio día.

Tabla 9 – Error de Pronóstico de la cargar residual relativos a la carga real

2017-2021 2017 2018 2019 2020 2021

Carga en % Carga Residual en %


Percentil en %

0 -11.2 -12.4 -14.5 -15.1 -14.6 -15.8 -17.6 -21.3 -17.2 -20.7 -17 -20.4

0.5 -7.4 -8.5 -7.4 -8.4 -7.5 -8.4 -8 -9.7 -7.9 -9.4 -7.9 -9.3

1 -6.6 -7 -6.7 -7 -6.7 -7 -7.1 -8.5 -7.1 -8.3 -7 -8.2

99 8.6 11.1 8.7 11.3 8.7 11.3 9.1 12.8 9.1 12.6 9.1 12.5

99.5 11.5 12.2 11.6 12.7 11.6 12.9 11.8 14.5 11.8 14.3 11.8 14.2

100 16.3 16.3 17.3 20.6 17.7 21.2 21.8 26.6 21.4 25.9 21.2 25.6


25

2017-2021 2017 2018 2019 2020 2021


Diferencia al error relativo de pronóstico de la carga (sin generación fotovoltaica)

0 3.3 2.7 3.4 3.4 6.4 8.9 6 8.3 5.8 8

0.5 0 -0.1 0.1 -0.1 0.6 1.2 0.5 0.9 0.5 0.8

1 0.1 0 0.1 0 0.5 1.5 0.5 1.3 0.4 1.2

99 0.1 0.2 0.1 0.2 0.5 1.7 0.5 1.5 0.5 1.4

99.5 0.1 0.5 0.1 0.7 0.3 2.3 0.3 2.1 0.3 2

100 1 4.3 1.4 4.9 5.5 10.3 5.1 9.6 4.9 9.3


Lo primero que se observa (Tabla 9), es que existen horas en que el pronóstico de la carga de un día

en adelanto es mayor que la capacidad de la reserva rodante. Según la información proporcionada

por la UT, se compensa este error durante la operación en tiempo real. Por lo tanto, se enfoca este

análisis solamente a la diferencia entre el error de pronóstico de la carga y carga residual.

En los años 2017/18 y en el rango de confiabilidad, se observó un aumento del error muy bajo de -0.1

hasta 0.7%. A partir del año 2019 el aumento es más fuerte de 1.2 hasta 2.3%. Afortunadamente, se

aumentó más el error positivo que el error negativo. Los errores positivos son más fáciles de

compensar, porque es equivalente a bajar la generación convencional.

Si el incremento por la inclusión de la generación fotovoltaica causa problemas, depende

básicamente de la calidad del pronóstico de la carga en tiempo real y no tanto del error del pronóstico

de un día en adelanto.

4.3 Evaluación de reserva rodante operativa

Por último, se evalúa la reserva rodante operativa, que se asigna en función de la carga real. En total

se asigna 7% en función de la carga real. Un 3% forma parte de la reserva primaria y un 4% la

reserva secundaría.

Como se mencionó en la sección correspondiente de la metodología (sección 3.3), la reserva

operativa cubre las deviaciones en un periodo de hasta 15 minutos. Las desviaciones del despacho

para un periodo de una hora, se compensan a través de un ajuste manual de generación, que no

forma parte de esta evaluación.

Tabla 10 – Requisitos de la reserva rodante operativa relativas a la carga real

2017-2021 2017 2018 2019 2020 2021



percentil en %

0 -5.4 -5.8 -5.4 -6.3 -5.4 -6.3 -5.7 -6.6 -5.7 -6.5 -5.7 -6.5

0.5 -2.2 -2.1 -2.4 -2.4 -2.4 -2.4 -2.8 -2.8 -2.7 -2.7 -2.7 -2.7

1 -1.8 -1.8 -2.1 -2.1 -2.1 -2.1 -2.4 -2.4 -2.4 -2.3 -2.4 -2.3

99 2.1 2.2 2.3 2.3 2.3 2.4 2.6 2.6 2.5 2.5 2.5 2.5

99.5 2.5 2.5 2.6 2.7 2.7 2.7 2.9 3 2.9 2.9 2.9 2.9


26

2017-2021 2017 2018 2019 2020 2021


100 6 6.6 6 6.6 6 6.6 6 6.6 6 6.6 6 6.6

Diferencia a los requisitos a la reserva rodante de la carga (sin generación fotovoltaica)

0 0 0.5 0 0.5 0.3 0.8 0.3 0.7 0.3 0.7

0.5 0.2 0.3 0.2 0.3 0.6 0.7 0.5 0.6 0.5 0.6

1 0.3 0.3 0.3 0.3 0.6 0.6 0.6 0.5 0.6 0.5

99 0.2 0.1 0.2 0.2 0.5 0.4 0.4 0.3 0.4 0.3

99.5 0.1 0.2 0.2 0.2 0.4 0.5 0.4 0.4 0.4 0.4

100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0


Según la Tabla 10, no se observa prácticamente ningún impacto a los requisitos a la reserva rodante

operativa. Eso se explica de esta manera, que en un periodo de 15 minutos la generación fotovoltaica

no causa rampas considerables en el sistema. Porque en comparación con países del norte de

Europa, El Salvador tiene muchas horas de sol por año y por lo tanto tiene una generación

fotovoltaica relativamente estable. Además, la generación fotovoltaica está distribuida a 16 sitios

diferentes (vean Tabla 2) y de esta manera se compensan las variaciones rápidas entre los

generadores fotovoltaicos individuales.


27

5 Conclusiones y Recomendaciones

5.1 Conclusiones y Recomendaciones Específicas

Objetivo Especifico 1 - Determinar los impactos en la seguridad operativa y en la operación del

Sistema Eléctrico de Potencia (SEP), por la inclusión de unidades Generadoras Renovables No

Convencionales (GRNC), incluyendo como una sensibilidad los proyectos a nivel de la red de

distribución.

Se evaluaron los siguientes escenarios incluyendo la generación fotovoltaica a nivel de transmisión y

distribución con una capacidad máxima instalada de 396 MW a partir del año 2019.

Tabla 11 – Escenarios en MW por año

Escenario

por año


Nivel de

trasmisión


Delsur AES

2017 94 30 61 186

2018 94 30 91 216

2019 244 30 121 396

2020 244 30 121 396

2021 244 30 121 396

La evaluación de la carga residual mostró una considerable aportación para sustituir generación

convencional en las horas de demanda alta e intermedia-alta. Esto permite reducir el uso de

generación costosa en el despacho (efecto mérito) y ahorrar combustible.

2017 2019

Carg

a y

Ca

rga R

es

idu

al

Figura 18 – Carga y Carga Residual en MW

Según la Figura 18, en el año 2019 se observa en la época seca una carga mínima de 220 MW. Una

carga de este nivel puede provocar la necesidad de exportar los excedentes por el SIEPAC o

desactivar unidades generadoras “must-run”. Por lo tanto, se evaluó la carga mínima por año y época.

Tabla 12 – Carga mínima

Año Época Tipo Carga Mínima [MW]

2017

seca carga 385.6

carga residual 370.7

húmeda carga 485.7


2018 seca carga 397.2


28

Año Época Tipo Carga Mínima [MW]


húmeda carga 500.4


2019

seca carga 399


húmeda carga 502.5


2020

seca carga 421.5


húmeda carga 530.9


2021

seca carga 434.1


húmeda carga 546.8


Según esta evaluación (Tabla 12), en algunas ocasiones la carga residual mínima (con generación

fotovoltaica) es considerablemente más baja que la carga mínima. Al respecto, es importante contar

con un pronóstico de generación fotovoltaica de un día en adelanto de alta calidad. Con este

pronóstico se puede elaborar un despacho indicativo, que considera en dado caso la exportación de

los excedentes por el SIEPAC, para asegurar la programación de generadores bajo AGC y mantener

el despacho de las unidades “must-run”.

Aparte de la evaluación de la carga mínima, y tomando en cuenta el enfoque de este estudio, se

entiende la seguridad operativa desde un punto de vista a la reserva rodante, que consiste en la

reserva primaria y secundaria.

Respecto a la reserva primaria, se evaluaron las rampas rápidas de un minuto. Según esta

evaluación, se notó un impacto muy ligero de +/- 0.1% por minuto, y por lo tanto, no se espera ningún

impacto en relación con la seguridad operativa.

Respecto a la reserva secundaria se realizó un estudio más extenso. Los resultados se detallan más

en las secciones de los objetivos específicos 2 a 5.

Objetivo Especifico 2 - Verificar si el valor de reserva secundaria que establece el ROBCP es

suficiente para compensar las variaciones en la inyección de energía de las unidades GRNC y

las variaciones normales de la demanda de energía y potencia nacional para cada año del

periodo en consideración; y tomando en cuenta las características técnicas de las máquinas

bajo AGC, se debe evaluar si tienen la capacidad de absorber las fluctuaciones aleatorias.

La evaluación de la reserva rodante operativa se realizó en la sección 3.3. En esta sección se revisó

si se requiere aumentar la capacidad de la reserva secundaria.

Tabla 13 – Requisitos a la reserva rodante operativa (max. 4%)

2017-2021 2017 2018 2019 2020 2021


Época Requisito*

S H S H S H S H S H S H

negativo -2.2 -2.1 -2.4 -2.4 -2.4 -2.4 -2.8 -2.8 -2.7 -2.7 -2.7 -2.7


29

2017-2021 2017 2018 2019 2020 2021


Época Requisito*


positivo 2.5 2.5 2.6 2.7 2.7 2.7 2.9 3 2.9 2.9 2.9 2.9


Según esta evaluación (Tabla 13) en ningún caso se requiere aumentar la capacidad de la reserva

secundaría.

Aparte de la evaluación de la capacidad de la reserva rodante, se evaluó si el desempeño dinámico

de los generadores convencionales alcanza para aumentar su generación en un minuto en por lo

menos un 4% de su capacidad instalada.

Tabla 14 – Desempeño dinámico

Nombre de la unidad

Capacidad en MW

Rampas en MW/1min Rampas en %/1min

positivas negativa positivas negativa

5NOV-U1 20 13 13 65% 65%

5NOV-U2 20 13 13 65% 65%

5NOV-U3 20 13 13 65% 65%

5NOV-U4 18 7 7 36% 36%

5NOV-U5 21 8 8 38% 38%

GUAJ-U1 20 30 30 152% 152%

ACAJ-U5 65 8 7 12% 11%

M1-M3 16 2 2 11% 11%

M4-M6 16 2 2 11% 11%

TPTO-G1 18 3 3 16% 16%

NEJA-G1 5 1 1 13% 20%

NEJA-G2 5 1 1 13% 20%

NEJA-G3 5 1 1 13% 20%

TALN-G1 17 1 1 5% 5%

TALN-G2 8 2 3 22% 36%

EDP MG01 - 19 19 18 18 98% 98%

Según los resultados en la Tabla 14, todas las unidades bajo AGC cuentan con suficiente flexibilidad

para subir y bajar más que 4% de su capacidad instalada por minuto y, por lo tanto, no se espera

ningún problema en la capacidad o en el desempaño dinámico de la reserva secundaria.


30

Objetivo Especifico 3 - Determinar el impacto que el error en el pronóstico de la disponibilidad

de las unidades GRNC podría tener en el uso de la reserva secundaria.

La evaluación mostro que a partir del año 2019 hay un aumento del error de pronóstico en la época

de lluvia.

Tabla 15 – Error de Pronostico de la cargar residual relativos a la carga real

2017-2021 2017 2018 2019 2020 2021


Época Error


negativo -7.4 -8.5 -7.4 -8.4 -7.5 -8.4 -8 -9.7 -7.9 -9.4 -7.9 -9.3

positivo 11.5 12.2 11.6 12.7 11.6 12.9 11.8 14.5 11.8 14.3 11.8 14.2


La Tabla 15 muestra un incremento de 2.3% de los errores positivos, y de 1.2% de los errores

negativos a partir del año 2019. Los errores positivos, se considera que son menos relevantes,

porque implican bajar la generación.

Por la naturaleza de la generación fotovoltaica, el mayor impacto del error de pronóstico se observó a

medio día (Figura 19).

Carga Carga Residual

Ép

oc

a d

e l

luvia

Figura 19 – Comparación Carga y Carga Residual (época húmeda, 2019)

Esto tiene por consecuencia, que el máximo error relativo ya no está definido por la noche, más bien

a medio día. A parte de esto, se observó que el impacto de la generación fotovoltaica al error de

pronóstico es más alto en la época húmeda que en la época seca, porque es una época más

nublada.

En general, el error de pronóstico se refiere a la media de la desviación horaria del pronóstico. Una

desviación en un lapso de tiempo de una hora se compensa a través del “ajuste manual de

generación” y no por la reserva secundaria.

Las desviaciones rápidas de uno a quince minutos causadas por la inclusión de la generación

fotovoltaica se evaluaron en la sección 3.3 (Evaluación de reserva rodante operativa). Según esta

evaluación no se observó ningún impacto a la reserva secundaria.


31

Objetivo Especifico 4 - Determinar el límite máximo de instalación de nuevas unidades GRNC,

en cada año del periodo de evaluación, verificando que la reserva secundaria será capaz de

absorber las variaciones totales esperadas.

Como muestran los resultados en la sección 3.1 y 3.3, el impacto a la reserva secundaria es marginal.

Por lo tanto, el factor limitante no es la reserva secundaria. El mayor impacto se observó respecto a

las variaciones en un lapso de tiempo mayor a 15 minutos, tal como las rampas de % / 30min y % /

60min (Tabla 16).


%/30min %/60min


Época Rampa


negativa -8.3 -8 -11.3 -10.7 3 2.7 -15.8 -14.8 -21 -20.1 5.2 5.3

positiva 10.4 9.8 13.7 13.8 3.3 4 15.7 14.9 24.8 24.7 9.1 9.8


En estos periodos se compensa las variaciones con el “ajuste manual de generación” (ver Figura 9).

Tomando en cuenta que hoy en día las variaciones intra-diarias están altas, se considera que el

portafolio de generación convencional cuenta con una flexibilidad que basta para cubrir dichas

variaciones, por lo cual, no es necesario limitar la instalación de las unidades GRNC a valores

menores que los utilizados en el estudio.

Objetivo Especifico 5 - Recomendar buenas prácticas operativas para minimizar el impacto de

las unidades GRNC en la reserva secundaria.

Como muestran las conclusiones anteriores, no se observaron impactos considerables a la reserva

secundaria. Por lo tanto, se considera, que la práctica de asignar 4% de carga real para la reserva

secundaria es adecuada para incluir la generación fotovoltaica al sistema de potencia.

Las variaciones y desviaciones causadas por la generación fotovoltaica, ocurren en un lapso de

tiempo mayor a 15 minutos. Por lo tanto, se debe notar que el “ajuste manual de generación” es más

afectado por la inclusión de la generación fotovoltaica que la reserva secundaria (ver Tabla 6 y Tabla

7).


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Carg

a/G

enera

ció

n e

n M

W

Figura 20 – Variaciones

Al respecto, se propone evaluar en el mediano plazo la formalización de este tipo de reserva como un

“load following reserve”. Esa reserva se aplica especialmente en los E.E.U.U. y no cuenta con una

definición estándar [5], más bien los diferentes operadores tiene un concepto especializado para su

sistema. En el caso de El Salvador, se propone, que la reserva “load following” compense:

Desviaciones del despacho indicativo/día en adelanto.

Variaciones/desviaciones intra-horarias, mayores a un lapso de tiempo de 15 minutos.

Aparte del tema de la reserva “load following”, se propone incluir plantas convencionales con bajos

tiempos de arranque en su portafolio, que se pueden activar en un lapso de tiempo menor a quince

minutos.

El pronóstico de generación fotovoltaica de un día en adelanto es importante para determinar el

despacho indicativo. Dicho despacho también incluye la programación de la importación/exportación

por el SIEPAC. Esta programación queda fija por un día y por lo tanto cada desviación causada por el

pronóstico de generación fotovoltaica se compensa a través de la generación convencional. En este

sentido, es conveniente obtener un pronóstico de alta calidad (en el estudio se utilizó un RMSE de

100 W/m²) y evaluar su desempeño frecuentemente.

A parte del pronóstico de un día en adelanto, se recomienda su actualización durante el día, porque

de esta manera se reduce el error de pronóstico considerablemente. Por ejemplo, se debería

actualizar el pronóstico con un horizonte de dos horas y/o cuatro horas en adelanto. Con este

pronóstico actualizado, se puede ajustar el despacho, y de esta manera se reduce un uso exhaustivo

del “ajuste manual de generación” para compensar desviaciones grandes en el sistema.

Aparte de la actualización del pronóstico, y respecto de la operación en tiempo real, es recomendable

contar con información sobre la generación fotovoltaica en tiempo real. Esta información es

sumamente importante para evitar que el “ajuste manual de generación” constantemente esté

compensado desviaciones intra-horarias, porque el pronóstico de generación fotovoltaica tiene

solamente una resolución temporal de una hora. Por lo tanto, la información sobre la generación en

tiempo real permite una programación controlada del “ajuste manual de generación”.

Para obtener la información sobre la generación renovable en tiempo real, se recomienda que todas

las plantas de generación renovable no convencional con una capacidad instalada mayor o igual a un

megavatio entregue información sobre su generación en tiempo real a la UT. Respecto las


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instalaciones con una capacidad menor a un megavatio, se recomienda utilizar las otras instalaciones

como referencia y elaborar un concepto para extrapolar su generación en función de las instalaciones

con mayor capacidad. [6]

5.2 Conclusión General

En general, se observaron los impactos típicos por la inclusión de generación fotovoltaica al sistema

de potencia, tal como un aumento del error de pronóstico y de las rampas de 30 hasta 60 minutos.

Ambos aspectos, las rampas de 30 a 60 minutos y el error de pronóstico, causadas por la inclusión de

la generación fotovoltaica, ocurren en un lapso de tiempo mayor a 15 minutos y, por lo tanto, no

afectan la reserva primaria o secundaria. Para poder considerar mejor este impacto en la operación

del sistema, se recomienda formalizar una reserva tipo “load following”, para compensar las

variaciones y desviaciones intra-horarias de un periodo mayor de 15 minutos.

También es importante obtener un pronóstico de generación renovable no convencional de alta

calidad, porque con el pronóstico se evitan desviaciones grandes en el sistema, las cuales se tienen

que compensar a través de la reserva. Aparte de esto, se debe obtener información sobre la

generación renovable actual para su inclusión en la operación del sistema en tiempo real.

Respecto la reserva rodante operativa (primaria y secundaria), no se observó en ninguna ocasión un

impacto negativo por la inclusión de hasta 400 MW al Sistema Eléctrico de Potencia de El Salvador.


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6 Referencias

[1] OpenEI, «OpenEI - Open Energy Information,» 2016. [En línea]. Available: http://en.openei.org/. [Último acceso: 2016].

[2] Sandia National Laboratories , «PV_LIB Toolbox for Python,» 2016. [En línea]. Available: https://pvpmc.sandia.gov/applications/pv_lib-toolbox/pv_lib-toolbox-for-python/.

[3] Meteotest, «Handbock Part II - Theroy,» 1 4 2015. [En línea]. Available: http://www.meteonorm.com/de/downloads/documents. [Último acceso: 01 12 2015].

[4] Douglas A. Halamay, Student Member, IEEE, Ted K.A. Brekken, Member, IEEE,, «Reserve Requirement Impacts of Large-Scale Integration of Wind, Solar, and Ocean Wave Power Generation,» 30 11 2009. [En línea]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=5713846.

[5] M. M. a. B. K. Erik Ela, «Operating Reserves and Variable Generation,» 08 2011. [En línea]. Available: http://www.nrel.gov/docs/fy11osti/51978.pdf. [Último acceso: 01 2016].

[6] energy & meteo Systems, "PV Forecast," in rooftop PV Study Tour 2015 (GIZ/SA), Berlin, 16th of July 2015.

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P13367 - Informe Finalenergiasrenovables.cne.gob.sv/downloads/P13367_UT_Flexib...P13367 - Informe Final 5 1 Introducción 1.1 Antecedentes El Salvador planea la integración de casi