Dynamic Line Rating (DLR) system without DLR devices

Abstract

La tesis titulada "Evaluación de la Viabilidad de Sustituir Sensores Físicos por Servicios Meteorológicos para DLR en Sistemas Eléctricos" presenta una investigación detallada sobre el potencial de reemplazar sensores físicos de campo con datos meteorológicos de terceros para la capacidad dinámica de líneas (DLR) en redes de distribución eléctrica. La investigación se contextualiza dentro del marco operativo de Iberdrola, una importante empresa global de energía, y se centra en las líneas de distribución de la compañía. El estudio evalúa a varios proveedores de servicios meteorológicos, incluyendo Copernicus, MeteoFlow y Open-Meteo, comparando la precisión de sus datos con las medidas de sensores recogidas de seis líneas eléctricas diferentes. La investigación incluye el desarrollo de herramientas basadas en Python para normalizar los datos de las líneas eléctricas, lo que permite una recopilación precisa de los datos meteorológicos relevantes y el cálculo exacto de DLR para cada tramo de las líneas de distribución. El análisis emplea técnicas estadísticas avanzadas para evaluar la dispersión, correlación, métricas de error e incertidumbre de las estimaciones meteorológicas. Este proceso es esencial para determinar si estas estimaciones pueden sustituir eficazmente a los sensores físicos, particularmente en términos de velocidad y dirección del viento, variables críticas para los cálculos precisos de DLR. La investigación también incorpora un análisis de sensibilidad global y regional de las variables meteorológicas involucradas, utilizando estándares como el IEEE-738 y el CIGRE-TB 601, y explora metodologías para predecir el DLR basándose en pronósticos meteorológicos a corto plazo. Los hallazgos indican que, si bien los datos meteorológicos pueden potencialmente reemplazar a los sensores de temperatura y radiación solar, la precisión de los datos de viento sigue siendo inconsistente, lo que plantea desafíos para el cálculo fiable de DLR. La tesis concluye que un enfoque híbrido—que integre tanto la modelización meteorológica como las medidas físicas—puede mejorar la fiabilidad de la red y la eficiencia operativa, aunque la sustitución completa de los sensores físicos aún no es factible en todos los escenarios. Este estudio exhaustivo proporciona conocimientos críticos y recomendaciones prácticas para Iberdrola y contribuye al campo más amplio de la gestión de redes inteligentes, explorando soluciones rentables y escalables para la implementación de DLR.

The thesis titled "Evaluating the Feasibility of Replacing Physical Sensors with Meteorological Services for DLR in Power Systems" presents a detailed investigation into the potential of replacing physical field sensors with third-party meteorological data for Dynamic Line Rating (DLR) in power distribution networks. The research is contextualized within the operational framework of Iberdrola, a major global power utility, and focuses on the company’s distribution lines.

The study evaluates various meteorological service providers, including Copernicus, MeteoFlow, and Open-Meteo, by comparing the accuracy of their data against sensor measurements collected from six different power lines. The research involves the development of Python-based tools for normalizing electrical line data, enabling accurate collection of relevant meteorological data and the precise calculation of DLR for each span of the distribution lines.

The analysis employs advanced statistical techniques to assess the dispersion, correlation, error metrics, and uncertainty of meteorological estimates. This process is essential to determine whether these estimates can effectively replace physical sensors, particularly in terms of wind speed and direction—variables critical to accurate DLR calculations. The research also incorporates a global and regional sensitivity analysis of the meteorological variables involved, utilizing standards such as IEEE-738 and CIGRE-TB 601, and explores methodologies for predicting DLR based on short-term weather forecasts.

The findings indicate that while meteorological data can potentially replace temperature and solar radiation sensors, the accuracy of wind data remains inconsistent, posing challenges for reliable DLR calculation. The thesis concludes that a hybrid approach—integrating both meteorological modeling and physical measurements—can improve grid reliability and operational efficiency, although complete replacement of physical sensors is not yet feasible across all scenarios.

This comprehensive study provides critical insights and practical recommendations for Iberdrola and contributes to the broader field of smart grid management by exploring cost-effective and scalable solutions for DLR implementation.