A Monte Carlo analysis of LinDistFlow performance in power flow solutions with stochastic generators

Análisis con Monte Carlo del desempeño de LinDistFlow en soluciones de flujo de potencia considerando generadores estocásticos

This paper presents the computational advantages of the LinDistFlow model for power flow analysis in radial distribution systems with stochastic generator integration. The study compared the results of the LinDistFlow method against the nonlinear DistFlow model, using two test radial systems as reference: a 6-node and a 33-node. A Monte Carlo simulation scheme was implemented to evaluate the impact of the variability from stochastic generators on the system along the realizations, allowing the statistical quantification of the differences between the two models. Results indicate that LinDistFlow achieves a low error in voltage magnitudes, while reducing the computation time compared to the DistFlow model. This combination of acceptable accuracy and computational efficiency positioned the method as a viable alternative for operational analysis in distribution networks with high penetration of distributed energy resources.

Este trabajo presenta las ventajas computacionales del modelo LinDistFlow para el cálculo de flujos de potencia en sistemas de distribución radial con integración de generadores estocásticos. El modelo LinDistFlow se propuso como una herramienta de aproximación para evaluar el comportamiento operativo de estas redes bajo condiciones de generación variable. El estudio comparó los resultados del modelo LinDistFlow frente al modelo no lineal DistFlow, utilizando como referencia dos sistemas radiales de prueba: uno de 6 nodos y otro de 33 nodos. Se implementó un esquema de simulación Monte Carlo para evaluar el impacto de la variabilidad de los generadores estocásticos en el sistema a lo largo de las realizaciones, permitiendo la cuantificación estadística de las diferencias entre ambos modelos. Los resultados demostraron que el modelo LinDistFlow logra un bajo porcentaje de error en magnitudes de voltaje, mientras reduce el tiempo de cálculo computacional con respecto al modelo DistFlow. Esta combinación de precisión aceptable y eficiencia computacional posicionó al método como una alternativa viable para análisis operativos en redes de distribución con alta penetración de recursos energéticos distribuidos.