IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2023 - 100

Avanzados, Optimización de la Red Energética, organizados
por el Departamento de Energía de Estados Unidos. Las
herramientas propuestas para estos concursos demuestran su
escalabilidad a redes muy grandes. No obstante, no incorporan
ninguna otra dimensión de complejidad de las que
se muestran en la figura 5, excepto las contingencias. Esto
demuestra claramente que, en la actualidad, las herramientas
de apoyo a la toma de decisiones van muy por detrás de la
velocidad a la que evoluciona la transición energética.
Los algoritmos integrados en estas herramientas requieren
intrínsecamente descomponer los problemas de optimización
y control, así como confiar en aproximaciones rápidas
y de calidad razonable. Además, están surgiendo algoritmos
híbridos entre el aprendizaje automático, para la estimación
de soluciones, y los rigurosos métodos clásicos de optimización.
En particular, algunos investigadores consideran que el
aprendizaje automático basado en la física es una opción prometedora
para responder a la creciente complejidad. Aun así,
la validación de las técnicas de aprendizaje automático debe
apartarse del simple " aprendizaje de memoria " de soluciones
fáciles de estimar y probarse cuando realmente sea necesario,
es decir, ante cambios repentinos y diversos de carácter
realista en las condiciones de funcionamiento.
Los métodos para mejorar la resiliencia deben abordar
además un problema de solución casi imposible; los escenarios
modelados suelen ser extremos (p. ej., tensiones bajas y
frecuencia anormal), lo que cuestiona la validez de los modelos
de la red eléctrica y el resultado de la precisión de la
simulación. En consecuencia, la secuencia de eventos (desconexiones
en cascada y proceso de restauración) se vuelve
cada vez más incierta, y el resultado de los eventos presenta
una alta variabilidad.
Conclusiones y perspectivas
Las lecciones aprendidas después de cada apagón pasado
han permitido a las redes eléctricas afrontar mejor las contingencias.
Pero la lección clave, a saber, el cumplimiento
del requerimiento de operación de seguridad N-1, no se ha
aplicado de manera sistemática ni eficiente y sigue siendo
la causa de muchos apagones de alto impacto. De este
modo, las pruebas recopiladas en este trabajo contradicen
algunos artículos sobre resiliencia, que afirman que solo
la falta de una resiliencia adecuada de la red ante condiciones
climáticas extremas puede causar apagones (de alto
impacto).
El mundo está en transición hacia redes energéticas sostenibles
y la electrificación de algunos sectores energéticos,
lo que está produciendo importantes transformaciones en
las redes eléctricas cada vez más híbridas CA-CC, especialmente
una adopción masiva en todos los niveles de tensión
de generación variable de FER, interconectada con la red a
través de inversores. La modernización del monitoreo y el
control de la red mediante diversas tecnologías, incluidos
los enlaces HVDC predominantes, sigue un ritmo alarmantemente
más lento, lo que debilita la seguridad de la red.
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Esta transición energética está cambiando radicalmente la
dinámica conocida de la red, generando formas nuevas de
inestabilidad y exigiendo un replanteamiento del funcionamiento,
el control y los mercados de la red. En concreto,
es de mucho interés identificar el punto de inflexión crítico
de la cuota de las FER en la matriz eléctrica sostenible,
que también incluye la energía hidroeléctrica convencional
basada en generadores síncronos y la energía nuclear con
bajas emisiones de carbono, lo que conducirá a un cambio
radical en los enfoques para controlar la frecuencia y las
tensiones. En el contexto actual, es posible que se materialicen
amenazas nuevas (p. ej., ciberataques, baja inercia y
escasez de reservas de potencia reactiva) y vulnerabilidades
atípicas (p. ej., ciberfísica, flujos eléctricos contraintuitivos
e impredecibles) de las redes eléctricas, desconocidas para
los operadores.
Estamos descubriendo el comportamiento de las cambiantes
redes
eléctricas, pero no podemos aprovechar
mucho las lecciones aprendidas de apagones anteriores en
este entorno nuevo. En especial, la fragilidad de las FED
ante condiciones de funcionamiento inusuales ya transmitió
dos advertencias, que se materializaron en los apagones de
Australia y el Reino Unido. Es arriesgado afrontar un apagón
sin estar preparado para la transición energética. Para
tener éxito, se necesita una anticipación al apagón superior
a la disponible hasta ahora. Aun así, seguirán ocurriendo
apagones, al menos porque la red, cada vez más compleja
y con millones de pequeños generadores de electricidad,
algunos incontrolables, ni se planificó ni puede funcionar
para responder a catástrofes naturales masivas. En este sentido,
la confiabilidad, seguridad y resiliencia de la red son
cada vez más vitales debido a la electrificación de sectores
energéticos clave, el aumento de catástrofes naturales y las
amenazas nuevas descubiertas. No obstante, las herramientas
de apoyo a la toma de decisiones para evaluar y mejorar
la seguridad requieren mejoras sustanciales en la relevancia
de los problemas abordados y computadoras de alto rendimiento,
si no la próxima generación de computadoras cuánticas
ultrapotentes, para su solución.
Las metodologías y herramientas relativas a la resiliencia
de la red están en fase de desarrollo. Se enfrentan a
desafíos informáticos de solución mucho mayores que en el
caso de la seguridad, pero podrían beneficiarse sabiamente
de los módulos presentes en las herramientas para abordar
la seguridad. La mejora de la resiliencia ante las catástrofes
naturales (especialmente la fase de restablecimiento)
es interdisciplinario y depende de diversos factores (p. ej.,
equipos que mitigan la catástrofe fuera del ámbito de la red
eléctrica). Sin embargo, la incapacidad de luchar contra la
naturaleza y dominarla limita drásticamente la capacidad
de mejorar la resiliencia. Para abordar adecuadamente todo
el espectro de amenazas, englobándolo en el mismo marco
de seguridad y resiliencia, es urgente adoptar una toma de
decisiones probabilística basada en el riesgo en el funcionamiento
de la red.
mayo/junio 2023
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