Planning of a resilient underground distribution network using georeferenced data

Alex Valenzuela; Esteban Inga; Silvio Simani

doi:10.3390/en12040644

Planning of a resilient underground distribution network using georeferenced data

Alex Valenzuela
, Esteban Inga
, Silvio Simani

Research Group in Smart Electrical Networks (GIREI)

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Abstract

This study describes a practical methodology for a resilient planning and routing of power distribution networks considering real scenarios based on georeferenced data. Customers’ demand and their location are the basis for distribution transformer allocation considering the minimal construction costs and reduction of utility’s budget. MST (Minimum Spanning Tree) techniques are implemented to determine the optimal location of distribution transformers and Medium voltage network routing. Additionally, the allocation of tie points is determined to minimise the total load shedding when unusual and extreme events are faced by the distribution grid, improving reliability and resilience reducing downtime during those events. The proposed methodology provides a coverage of 100%, supplying electricity to the totality of customers within statutory limits during normal and unusual conditions.

Translated title of the contribution	Planificación de una red de distribución subterránea resistente utilizando datos georeferenciados
Original language	English
Article number	644
Journal	Energies
Volume	12
Issue number	4
DOIs	https://doi.org/10.3390/en12040644
State	Published - 16 Feb 2019

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

SDG 7 Affordable and Clean Energy

Keywords

Distribution network planning
MST techniques
RMU allocation
Resilience
Routing

CACES Knowledge Areas

317A Electricity and Energy

Access to Document

10.3390/en12040644

Cite this

@article{358a9a59617a47e28138572438b86f41,

title = "Planning of a resilient underground distribution network using georeferenced data",

abstract = "Este estudio describe una metodolog{\'i}a pr{\'a}ctica para una planificaci{\'o}n y encaminamiento resistentes de las redes de distribuci{\'o}n de energ{\'i}a el{\'e}ctrica considerando escenarios reales basados en datos georreferenciados. La demanda de los clientes y su ubicaci{\'o}n son la base para la asignaci{\'o}n de los transformadores de distribuci{\'o}n, considerando los costos m{\'i}nimos de construcci{\'o}n y la reducci{\'o}n del presupuesto de la empresa de servicios p{\'u}blicos. Las t{\'e}cnicas MST (Minimum Spanning Tree) se implementan para determinar la ubicaci{\'o}n {\'o}ptima de los transformadores de distribuci{\'o}n y el encaminamiento de la red de media tensi{\'o}n. Adem{\'a}s, la asignaci{\'o}n de puntos de anclaje est{\'a} determinada para minimizar la p{\'e}rdida total de carga cuando la red de distribuci{\'o}n se enfrenta a eventos inusuales y extremos, lo que mejora la fiabilidad y la resistencia y reduce el tiempo de inactividad durante esos eventos. La metodolog{\'i}a propuesta proporciona una cobertura del 100\%, suministrando electricidad a la totalidad de los clientes dentro de los l{\'i}mites legales en condiciones normales e inusuales.",

keywords = "Distribution network planning, MST techniques, RMU allocation, Resilience, Routing",

author = "Alex Valenzuela and Esteban Inga and Silvio Simani",

year = "2019",

month = feb,

day = "16",

doi = "10.3390/en12040644",

language = "English",

volume = "12",

journal = "Energies",

issn = "1996-1073",

publisher = "Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)",

number = "4",

}

TY - JOUR

T1 - Planning of a resilient underground distribution network using georeferenced data

AU - Valenzuela, Alex

AU - Inga, Esteban

AU - Simani, Silvio

PY - 2019/2/16

Y1 - 2019/2/16

N2 - Este estudio describe una metodología práctica para una planificación y encaminamiento resistentes de las redes de distribución de energía eléctrica considerando escenarios reales basados en datos georreferenciados. La demanda de los clientes y su ubicación son la base para la asignación de los transformadores de distribución, considerando los costos mínimos de construcción y la reducción del presupuesto de la empresa de servicios públicos. Las técnicas MST (Minimum Spanning Tree) se implementan para determinar la ubicación óptima de los transformadores de distribución y el encaminamiento de la red de media tensión. Además, la asignación de puntos de anclaje está determinada para minimizar la pérdida total de carga cuando la red de distribución se enfrenta a eventos inusuales y extremos, lo que mejora la fiabilidad y la resistencia y reduce el tiempo de inactividad durante esos eventos. La metodología propuesta proporciona una cobertura del 100%, suministrando electricidad a la totalidad de los clientes dentro de los límites legales en condiciones normales e inusuales.

AB - Este estudio describe una metodología práctica para una planificación y encaminamiento resistentes de las redes de distribución de energía eléctrica considerando escenarios reales basados en datos georreferenciados. La demanda de los clientes y su ubicación son la base para la asignación de los transformadores de distribución, considerando los costos mínimos de construcción y la reducción del presupuesto de la empresa de servicios públicos. Las técnicas MST (Minimum Spanning Tree) se implementan para determinar la ubicación óptima de los transformadores de distribución y el encaminamiento de la red de media tensión. Además, la asignación de puntos de anclaje está determinada para minimizar la pérdida total de carga cuando la red de distribución se enfrenta a eventos inusuales y extremos, lo que mejora la fiabilidad y la resistencia y reduce el tiempo de inactividad durante esos eventos. La metodología propuesta proporciona una cobertura del 100%, suministrando electricidad a la totalidad de los clientes dentro de los límites legales en condiciones normales e inusuales.

KW - Distribution network planning

KW - MST techniques

KW - RMU allocation

KW - Resilience

KW - Routing

UR - https://www.scopus.com/pages/publications/85061972488

UR - https://www.scopus.com/pages/publications/85061972488#tab=citedBy

UR - http://www.mendeley.com/research/planning-resilient-underground-distribution-network-using-georeferenced-data

U2 - 10.3390/en12040644

DO - 10.3390/en12040644

M3 - Article

SN - 1996-1073

VL - 12

JO - Energies

JF - Energies

IS - 4

M1 - 644

ER -

Planning of a resilient underground distribution network using georeferenced data

Abstract

UN SDGs

Keywords

CACES Knowledge Areas

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Fingerprint

Reconstitution of Electrical Grids Due to Extreme Contingencies

Optimal Planning and Deployment of Overhead and Underground Electrical Distribution Networks

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Planning of a resilient underground distribution network using georeferenced data

Abstract

UN SDGs

Keywords

CACES Knowledge Areas

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Reconstitution of Electrical Grids Due to Extreme Contingencies

Optimal Planning and Deployment of Overhead and Underground Electrical Distribution Networks

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