Resumen de Stochastic Convex Optimization for Optimal Power Factor Correction in Microgrids with Photovoltaic Generation

Alexander Casilimas Peña, Oscar Danilo Montoya Giraldo, Alejandro Garcés Ruiz, Cesar Angeles-Camacho

• español

  Esta investigación se centró en el desarrollo de una metodología para el cálculo del factor de potencia óptimo (OPF) en micro redes con generación fotovoltaica, con el fin de usar los inversores solares como compensadores reactivos, los cuales cambiaran su factor de potencia de acuerdo a las necesidades de la carga. La metodología desarrollada planteó un modelo de optimización convexo con múltiples restricciones para resolver el problema de OPF; además, fue implementada la linealización de Wirtinger en la ecuación de balance de potencia. Se consideró el comportamiento estocástico de la radiación solar utilizando la aproximación de muestreo promedio (ASA) para generar escenarios solares, los cuales son usados para calcular la magnitud de la generación de los sistemas fotovoltaicos para horas específicas del día. Finalmente, se ejecutó el algoritmo en la red de pruebas de 19 nodos de CIGRE.  La metodología propuesta mostró que, a medida que el nivel de radiación incrementa en el transcurso del día, más escenarios de radiación pueden ser puestos a prueba, lo cual aumenta la precisión del valor de factor de potencia para cada sistema PV. Aunque la idea general en los sistemas de potencia es tener un factor de potencia unitario, el algoritmo brindó como resultado factores de potencia con valores inferiores a uno en algunos inversores. Esto representa una inyección de potencia reactiva desde los inversores para suplir las necesidades de reactivos de las cargas conectadas cerca a dichos generadores PV, lo cual se refleja en una variación en la magnitud del factor de potencia.

• English

  This research focused on the development of a methodology for calculating the optimal power factor (OPF) in microgrids with the photovoltaic generation, in order to use solar inverters as reactive compensators, which will change their power factor according to the needs of the load. The developed methodology proposes a convex optimization model with multiple constraints to solve the OPF problem. Wirtinger's linearization in the power balance equation was implemented. The stochastic behavior of solar radiation was considered using the average sampling approach (ASA) to generate solar scenarios, which are used to calculate the magnitude of the generation of photovoltaic systems for specific hours of the day. Finally, the algorithm was run on CIGRE's 19-node test grid. The proposed methodology showed that as the radiation level increases during the day, more radiation scenarios can be tested, which increases the accuracy of the power factor value for each PV system. Although the general idea in power systems is to have a unity power factor, the algorithm resulted in power factors with values less than one in some inverters. This represents an injection of reactive power from the inverters to meet the reactive needs of the loads connected close to said PV generators, which is reflected in a variation in the magnitude of the power factor.