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Simulaci�n del m�todo Peak Shaving como estrategia de gesti�n energ�tica en un cliente industrial del sector el�ctrico ecuatoriano

 

Simulation of the Peak Shaving method as an energy management strategy in an industrial client of the Ecuadorian electrical sector

 

Simula��o do m�todo Peak Shaving como estrat�gia de gest�o energ�tica num cliente industrial do setor el�trico equatoriano

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: acherres@institutos.gob.ec

Ciencias T�cnicas y Aplicadas

Art�culo de Investigaci�n

 

* Recibido: 07 de julio de 2024 *Aceptado: 08 de agosto de 2024 * Publicado: �16 de septiembre de 2024

 

         I.            M�ster Universitario en Electricidad Menci�n Sistemas El�ctricos de Potencia, Ingeniero en Electromec�nica por la Universidad de las Fuerzas Armadas �ESPE-L�, Docente de Redes El�ctricas, M�quinas El�ctricas, Metodolog�a de la Investigaci�n, en el Instituto Superior Tecnol�gico Pelileo, Tungurahua, Ecuador.

       II.            Mag�ster en Automatizaci�n y Sistemas de Control, Ingeniero en electr�nica e instrumentaci�n, Docente de Automatizaci�n Industrial y Plc., Instrumentaci�n y Sistemas de control en el Instituto Superior Tecnol�gico Pelileo, Ecuador.

      III.            Ingeniero El�ctrico por la Escuela Polit�cnica Nacional, Docente Instalaciones El�ctricas, M�quinas El�ctricas, Centrales de Generaci�n, M�quinas El�ctricas C.A., en el Instituto Superior Tecnol�gico Pelileo, Tungurahua, Ecuador.

     IV.            Ingeniero Automotriz, Docente de F�sica, Matem�ticas, Resistencia de Materiales, M�quinas Herramientas en el Instituto Superior Tecnol�gico Pelileo, Tungurahua, Ecuador.

       V.            Mag�ster en la Ense�anza del Idioma Ingl�s como Lengua Extranjera, Licenciada en Ciencias de la Educaci�n Menci�n Ingl�s, Docente del Idioma Ingl�s en el Instituto Superior Tecnol�gico Pelileo, Tungurahua, Ecuador.

Resumen

El presente proyecto de investigaci�n pertenece al �rea de Generaci�n, al programa de transformaci�n de energ�as y la l�nea de investigaci�n de implementaci�n de generaciones convencionales y no convencionales ya que se realizar� la simulaci�n de la metodolog�a peak shaving como estrategia de reducci�n de la demanda el�ctrica y su factibilidad en un cliente industrial del sector el�ctrico ecuatoriano.

Adem�s, obedece a la tem�tica mencionada porque mediante este estudio se pretende aportar con conocimientos para mejorar y optimizar el consumo energ�tico de un cliente industrial a trav�s de nuevas fuentes de generaci�n el�ctrica. De esta manera, se simular� el m�todo �Peak Shaving� y se analizar� el ahorro econ�mico asociado al consumo energ�tico de un cliente industrial. En este sentido, se emplear�n software abiertos para impulsar a las industrias a aplicar el m�todo �Peak Shaving� como estrategia de reducci�n de la demanda el�ctrica.

Palabras clave: Generaci�n; Simulaci�n; Peak Shaving; Demanda El�ctrica; Estrat�gia.

 

Abstract

This research project belongs to the Generation area, to the energy transformation program and to the line of research on the implementation of conventional and non-conventional generations, since the simulation of the peak shaving methodology will be carried out as a strategy for reducing electrical demand and its feasibility in an industrial client of the Ecuadorian electrical sector.

In addition, it is in accordance with the aforementioned theme because through this study it is intended to provide knowledge to improve and optimize the energy consumption of an industrial client through new sources of electrical generation. In this way, the �Peak Shaving� method will be simulated and the economic savings associated with the energy consumption of an industrial client will be analyzed. In this sense, open source software will be used to encourage industries to apply the �Peak Shaving� method as a strategy for reducing electrical demand.

Keywords: Generation; Simulation; Peak Shaving; Electrical Demand; Strategy.

 

Resumo

Este projeto de investiga��o pertence � �rea de Gera��o, ao programa de transforma��o de energia e � linha de investiga��o para a implementa��o de gera��es convencionais e n�o convencionais, uma vez que ser� realizada a simula��o da metodologia de peak shaving como estrat�gia de redu��o da procura el�trica e a sua viabilidade num cliente industrial do setor el�trico equatoriano.

Al�m disso, obedece ao tema acima referido porque este estudo visa fornecer conhecimentos para melhorar e otimizar o consumo de energia de um cliente industrial atrav�s de novas fontes de gera��o de eletricidade. Desta forma, ser� simulado o m�todo �Peak Shaving� e analisadas as poupan�as econ�micas associadas ao consumo de energia de um cliente industrial. Neste sentido, ser� utilizado software aberto para incentivar as ind�strias a aplicar o m�todo �Peak Shaving� como estrat�gia para reduzir a procura de energia el�trica.

Palavras-chave: Gera��o; Simula��o; Raspagem de Pico; Procura de Eletricidade; Estrat�gia.

 

Introducci�n

El sector industrial es uno de los principales consumidores de energ�a en Ecuador, generando una significativa demanda el�ctrica, especialmente durante las horas pico. Esta alta demanda, concentrada en cortos per�odos de tiempo, incrementa los costos de energ�a para las empresas y ejerce presi�n sobre la infraestructura el�ctrica del pa�s. En este contexto, surge la necesidad de implementar estrategias de gesti�n energ�tica eficientes que permitan reducir el consumo de energ�a en los picos de demanda, optimizando los costos y contribuyendo a la sostenibilidad del sistema el�ctrico.

El m�todo Peak Shaving se presenta como una estrategia prometedora para la gesti�n energ�tica en el sector industrial.

Este m�todo consiste en implementar medidas para reducir o desplazar el consumo de energ�a durante los per�odos de alta demanda, aprovechando los beneficios de tarifas m�s bajas y contribuyendo a la estabilidad de la red el�ctrica.

 

Estrategias Peak Shaving

En un sistema el�ctrico se pueden aplicar diversas t�cnicas Peak Shaving para disminuir el consumo de energ�a durante los picos de demanda. Estas estrategias buscan aplanar la curva de demanda, optimizando el uso de la red el�ctrica y reduciendo costos.

Las estrategias Peak Shaving son:

�         Eficiencia energ�tica

�         Desplazamiento de carga

�         Autogeneraci�n

�         Cogeneraci�n

�         Almacenamiento de energ�a el�ctrica.(Uddin et al., 2018)

 

Pliego Tarifario del servicio p�blico de energ�a el�ctrica

El pliego tarifario el�ctrico en Ecuador es un documento normativo emitido por la Agencia de Regulaci�n y Control de Energ�a y Recursos Naturales No Renovables (ARCERNNR). Este pliego establece la estructura, niveles y reg�menes tarifarios para el servicio p�blico de energ�a el�ctrica (SPEE). En otras palabras, es como un manual que define cu�nto debemos pagar por la electricidad que consumimos en nuestros hogares, negocios o industrias.

La finalidad principal del pliego tarifario es garantizar la equidad y transparencia en la fijaci�n de las tarifas el�ctricas. Se busca que estas tarifas reflejen los costos reales de generaci�n, transmisi�n y distribuci�n de la energ�a, al mismo tiempo que promueven la eficiencia energ�tica y la sostenibilidad. Adem�s, el pliego considera diferentes tipos de consumidores (residencial, comercial, industrial) y establece tarifas diferenciadas en funci�n del consumo y la potencia contratada.

Es importante destacar que el pliego tarifario es din�mico y se actualiza peri�dicamente. Esto se debe a diversos factores como cambios en los costos de generaci�n, variaciones en la demanda de energ�a, nuevas tecnolog�as y pol�ticas energ�ticas. Las actualizaciones del pliego tarifario son analizadas y aprobadas por la ARCERNNR, con el objetivo de mantener un sistema el�ctrico eficiente y justo para todos los ecuatorianos.

El pliego tarifario el�ctrico es un instrumento fundamental para la regulaci�n del sector el�ctrico en Ecuador. Este documento garantiza que las tarifas el�ctricas sean justas y transparentes, promoviendo as� un consumo eficiente de energ�a y el desarrollo sostenible del pa�s.

Las tarifas el�ctricas en Ecuador son variadas y dependen de diversos factores como el tipo de consumidor, el nivel de voltaje y el consumo mensual. Estas tarifas se establecen en el pliego tarifario emitido por la ARCERNNR y son revisadas peri�dicamente para ajustarlas a las condiciones del mercado.(ARCERNNR, 2024)

 

 

Tipos de Tarifas

Principalmente, se distinguen dos grandes categor�as de consumidores:

Residencial: Aplica a viviendas unifamiliares o multifamiliares.

General: Incluye a consumidores comerciales, industriales y otros servicios.

Dentro de cada categor�a, existen diferentes niveles de voltaje: bajo, medio y alto, lo que influye en la tarifa a aplicar.

�C�mo se Calculan las Tarifas?

El c�lculo de la factura el�ctrica involucra varios componentes:

Consumo de Energ�a: Se mide en kilovatios hora (kWh) y corresponde a la cantidad de energ�a el�ctrica consumida en un per�odo determinado.

Potencia Contratada: Es la m�xima demanda de energ�a que un consumidor puede requerir en un momento dado y se mide en kilovoltamperios (kVA).

Factor de Potencia: Mide la eficiencia con la que se utiliza la energ�a el�ctrica.

Tarifas B�sicas: Son valores fijos que cubren los costos fijos del servicio.

Otros Cargos: Incluyen impuestos, tasas y cargos por servicios adicionales.

La f�rmula general para calcular la factura el�ctrica es una combinaci�n de estos elementos. Sin embargo, el c�lculo exacto puede variar dependiendo de la empresa el�ctrica y de las condiciones espec�ficas del contrato.�(ARCERNNR, 2024)

 

Tabla 1: Niveles de voltaje

Nota: en la tabla se exponen la clasificaci�n de los niveles de voltaje, tanto para Transmisi�n, Subtransmisi�n, Distribuci�n y Consumo. Fuente: (ARCERNNR, 2024)

 

Tarifas de medio Voltaje con demanda horaria

Se aplica a consumidores de la categor�a general de medio voltaje que disponen de un registrador de demanda horaria.

Figura 1: Tarifa de Kwh seg�n horario

Fuente: (ARCERNNR, 2024)

 

Materiales y M�todos

Debido a la naturaleza de la investigaci�n, se ha empleado un m�todo cuali-experimental manipulando las varibles de entrada, simulando condiciones de generaci�n y obteniendo curvas de demanda resultantes para la industria bajo estudio.(Rahimi, 2018).

De la misma forma el m�todo deductivo � inductivo permiti� realizar un diagn�stico energ�tico detallado, a partir del cual se dise�� un plan de gesti�n energ�tica orientado a la optimizaci�n de los consumos y la reducci�n de los costos asociados a la energ�a.

Adicionalmente se llev� a cabo un an�lisis estad�stico descriptivo de los datos obtenidos del analizador de carga y del medidor de demanda, los cuales fueron presentados en tablas y gr�ficos."

 

T�cnicas e instrumentos de investigaci�n

La t�cnica de observaci�n, en conjunto con el an�lisis de los datos obtenidos del analizador FLUKE 435-II, permiti� caracterizar el perfil de carga de la industria y evaluar la calidad de la energ�a el�ctrica.

Se realiza un muestreo de los par�metros el�ctricos de la industria cada 10 minutos durante una semana, utilizando un analizador de potencia FLUKE 435-II para obtener una curva de carga detallada.

 

Procedimiento

Tabulaci�n de los datos de consumo de energ�a de una industria basado en las siguientes magnitudes: Energ�a Activa, Energ�a Reactiva Inductiva, Energ�a Reactiva Capacitiva, Tensi�n en la Fase R, Tensi�n en la Fase S, Tensi�n en la Fase T, Distorsi�n arm�nica de voltaje en la fase R, Distorsi�n arm�nica de voltaje en la fase S, Distorsi�n arm�nica de voltaje en la fase T, Distorsi�n arm�nica de corriente en la fase R, Distorsi�n arm�nica de corriente en la fase S, Distorsi�n arm�nica de corriente en la fase T. Los datos obtenidos tienen una periodicidad de 05 minutos durante 7 d�as continuos.

El transformador analizado es de 500kVA 13800/340-440 V, de la marca Ecuatran.

La curva de demanda promedio diario se obtuvo de la medici�n de los 7 d�as de la semana las 24 horas del d�a, obteni�ndose la curva promedio de la figura 2.

En la figura 1 se muestra la curva de demanda en los 7 d�as y en la figura 2 se muestra la curva promedio con la que se realiza la estimaci�n para aplicar las estrategias de peak Shaving. Descartando el d�a lunes debido a que es un d�a at�pico en t�rminos de la demanda de energ�a.

 

Figura 2: Registro de demanda diaria durante una semana.

 

 

 

 

Figura 3: Curva promedio de demanda diaria.

 

CASO 1: Peack Shaving aplicando la estrat�gia de Autogeneraci�n (Generador Fotovoltaico)

En el primer caso de estudio se simula el m�todo Peack Shaving, bajo el m�todo de autogeneraci�n, usando un generador fotovoltaico, aprovechando el espacio disponible en el techo de la industria, asegurando.

Para este primer caso se dise�a un generador fotovoltaico con la potencia resultante del �rea bajo la curva de la demanda promedio diaria (Figura 4). �rea Total: 205.03kW, �rea color azul (7h00 � 18h00) = 112.8 kW. �rea color gris (18h00-00h00)= 92.23kW.(Mishra, 2018).

El generador fotovoltaico servir� para aplicar el m�todo peak shaving en el rango horario 08h00 a 18h00, seg�n pliego tarifario ARCERNNR 2024.

El esquema de la figura 5 explica la forma de conexi�n de los componentes del sistema y como se integra el nuevo generador al sistema el�ctrico de la industria. El generador fotovoltaico entrega la energpia a un iversor, mismo que inyecta la energ�a generada a la barra de bajo voltaje de la industria a trav�s del control de despacho, priorizando la generaci�n fotovoltaica.

 

 

Figura 4: �rea debajo de la curva de demanda promedio

Nota: La figura muestra el �rea bajo la curva como la energ�a necesaria para cortar los picos de la demanda promedio.

 

Figura 5: Esquema de conexi�n de la estrategia Autogeneraci�n

 

 

 

 

 

Tabla 2: Especificaciones del generador fotovoltaico.

 

Se ha dise�ado un sistema fotovoltaico conectado a la red con el objetivo de implementar la estrategia de peak shaving en la industria. Mediante esta soluci�n, se busca reducir los picos de demanda el�ctrica de la empresa. Los resultados de la simulaci�n, presentados en la figura 6, muestran el comportamiento energ�tico del sistema propuesto, evidenciando una disminuci�n significativa de la demanda m�xima.(Kabir et al., 2018)

 

Figura 6: Producci�n normalizada (kW instalado)

 

CASO 2: Peack Shaving aplicando la estrat�gia de Almacenamiento (BESS)

De acuerdo con el tarifario vigente de ARCENNR 2024, se observa una significativa diferencia en el costo de la energ�a el�ctrica entre los periodos nocturnos (22:00-08:00) y las horas pico de la tarde (18:00-22:00). Este diferencial tarifario representa una oportunidad id�nea para implementar un sistema de almacenamiento de energ�a. La estrategia propuesta consiste en cargar el sistema durante las horas valle (22:00-08:00), cuando el costo de la energ�a es menor, y descargarlo durante las horas pico (18:00-22:00), aprovechando as� los beneficios econ�micos que ofrece esta diferencia tarifaria. Para este estudio, se considerar�n las siguientes condiciones operativas:

�         Ventana de descarga: El sistema de almacenamiento operar� durante un per�odo de 4 horas, desde las 18:00 hasta las 22:00 horas.

�         Ventana de carga: El sistema se cargar� durante el resto del per�odo, es decir, desde las 22:00 hasta las 08:00 horas.

El sistema de almacenamiento, conformado por un regulador de carga y un inversor, ser� dimensionado para cubrir la demanda m�xima durante el per�odo pico (18:00-00:00 horas). Seg�n los datos presentados en la Figura 4, se ha determinado que la potencia necesaria para eliminar este pico es de 92.23 kW. Por lo tanto, la capacidad del sistema de almacenamiento se establecer� en funci�n de esta demanda m�xima.(Emmanuel et al., 2020)

 

Figura 7: Esquema de conexi�n del BESS

 

El esquema de conexi�n del BESS mostrado en la figura 7 indica la interaci�n de los equipos, el BESS se conecta a la barra de bajo voltaje del transformador a trav�s del control de despacho, priorizando la energ�a del BESS.

 

Tabla 2: Especificaciones del BESS

 

Resultados

En el Caso 1, donde se aplica la t�cnica de peak shaving mediante autogeneraci�n, la Figura 8 muestra el comportamiento del sistema. Se observa que el generador fotovoltaico (representado por la curva en color tomate) conectado a la red opera desde las 6:00 hasta las 18:00 horas, siendo este el per�odo de generaci�n de energ�a solar. Como se aprecia en la misma figura 8, el pico de demanda es efectivamente reducido durante el intervalo de operaci�n del sistema fotovoltaico.

 

Figura 8: Respuesta Peak Shaving por Autogeneraci�n

 

En el caso 2 el Sistema de Almacenamiento de Energ�a (BESS) suministrar� una potencia de 81 kWh durante el per�odo pico de demanda, entre las 18:00 y las 22:00 horas, con el objetivo de reducir significativamente los picos de consumo de la empresa. La carga de los acumuladores se realizar� durante las horas valle, es decir, en las primeras horas de la madrugada, aprovechando el menor costo de la energ�a (50% inferior al per�odo pico). La Figura 9 muestra de manera gr�fica el impacto de esta estrategia, comparando la curva de demanda inicial con la curva de inyecci�n del BESS y la curva de demanda resultante

 

 

Figura 9: Respuesta Peak Shaving por BESS

La figura 9 muesta las etapas de carga y descarga del BESS y su efecto en la curva del perfil de demanda, espec�ficamente en las horas donde el costo de la energ�a es m�s elevado.

Como lo establece (Danish et al., 2020) la potencia entregada a la industria o carga el�ctrica es la sumatoria de la potencia generada por el BESS m�s la obtenida de la red.(Chua et al., 2016).

 

Conclusiones

La metodolog�a Peak Shaving abarca un amplio marco referencial sobre las opciones de aplicar la metodolog�a para reducir los picos de demanda de energ�a el�ctrica en las industrias, sin embargo, en la presente investigaci�n se han analizados tres casos de aplicaci�n.(Reihani et al., 2016).

En los �ltimos a�os, Ecuador ha experimentado un notable impulso en el desarrollo de energ�as renovables, gracias a una serie de regulaciones como ARCONEL 003-18, ARCONEL 057-18, ARCERNNR 001/21 y ARCERNNR 002/21. Estas normativas han establecido un marco regulatorio s�lido para la implementaci�n de proyectos renovables a diversas escalas. En particular, la regulaci�n ARCERNNR 001/21, al definir dos modalidades de microrredes, ha complementado la regulaci�n ARCONEL 003-18, superando las limitaciones previas relacionadas con las superficies de construcci�n. Esta sinergia regulatoria ha abierto nuevas oportunidades para el desarrollo de sistemas fotovoltaicos tanto aislados como conectados a la red, facilitando la implementaci�n de estrategias de gesti�n de la demanda, como la reducci�n de picos, y generando as� beneficios econ�micos y medio ambientales para los consumidores.(Rana et al., 2022).

 

La precisi�n en el dise�o de estaciones fotovoltaicas con almacenamiento depende en gran medida de la calidad y caracterizaci�n de los datos del perfil de demanda. Es fundamental contar con informaci�n precisa y confiable para establecer una l�nea base s�lida. El uso de software especializado permite validar los modelos matem�ticos utilizados en el dise�o y dimensionamiento, as� como corroborar la informaci�n meteorol�gica empleada. Sin embargo, la diversidad de fabricantes de componentes fotovoltaicos representa un desaf�o significativo. Para mitigar este problema, resulta fundamental contar con referencias de componentes que hayan sido validados en condiciones reales de operaci�n.

 

Referencias

      1.            ARCERNNR. (2024). Pliego-Tarifario-ARCERNNR-2024.

      2.            Chua, K. H., Lim, Y. S., & Morris, S. (2016). Energy storage system for peak shaving. International Journal of Energy Sector Management, 10(1), 3�18. https://doi.org/10.1108/IJESM-01-2015-0003

      3.            Danish, S. M. S., Ahmadi, M., Danish, M. S. S., Mandal, P., Yona, A., & Senjyu, T. (2020). A coherent strategy for peak load shaving using energy storage systems. Journal of Energy Storage, 32. https://doi.org/10.1016/j.est.2020.101823

      4.            Emmanuel, M., Jain, A., Bryce, R., Latif, A., Ghosh, S., & Nagarajan, A. (2020). Impacts of control set-points on battery energy storage performance for peak shaving application. Conference Record of the IEEE Photovoltaic Specialists Conference, 2020-June, 2703�2707. https://doi.org/10.1109/PVSC45281.2020.9301022

      5.            Kabir, E., Kumar, P., Kumar, S., Adelodun, A. A., & Kim, K. H. (2018). Solar energy: Potential and future prospects. In Renewable and Sustainable Energy Reviews (Vol. 82, pp. 894�900). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.09.094

      6.            Mishra, S. (2018). Efficient Power Flow Management and Peak Shaving in a Microgrid-PV System. IEEE.

      7.            Rahimi, A. (2018). A Simple and Effective Approach for Peak Load Shaving Using Battery Storage Systems. IEEE.

      8.            Rana, M. M., Atef, M., Sarkar, M. R., Uddin, M., & Shafiullah, G. M. (2022). A Review on Peak Load Shaving in Microgrid�Potential Benefits, Challenges, and Future Trend. In Energies (Vol. 15, Issue 6). MDPI. https://doi.org/10.3390/en15062278

      9.            Reihani, E., Motalleb, M., Ghorbani, R., & Saad Saoud, L. (2016). Load peak shaving and power smoothing of a distribution grid with high renewable energy penetration. Renewable Energy, 86, 1372�1379. https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.09.050

  10.            Uddin, M., Romlie, M. F., Abdullah, M. F., Abd Halim, S., Abu Bakar, A. H., & Chia Kwang, T. (2018). A review on peak load shaving strategies. In Renewable and Sustainable Energy Reviews (Vol. 82, pp. 3323�3332). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.10.056

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

� 2024 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).