Optimal distribution substations placement for an effective electrification strategy in developing countries

In 2019, slightly less than 1 billion people lacked access to electricity in the world. Approximately, 50% of them are found in Sub-Saharan Africa and 87% live in rural areas. In a global framework where the goal of the 7th SDG is to ensure access to affordable, reliable, sustainable and modern energy for all, rural electrification planning is needed. This thesis work is centred on access to electricity and focuses on setting up of rural electricity infrastructure and providing connectivity to households. The objective is to design a procedure able to evaluate the optimal location of secondary substations from a topological perspective considering the population distribution given by georeferenced data. A two-step procedure, which combines two different clustering algorithms, has been developed. The starting point is a big populated area, with different population density. As it is not economically worthy to electrify areas where there is not a minimum number of people, the first step consists of clustering densely populated areas in order to find the denser areas in terms of inhabitants. The clustering algorithm chosen for this task is DBSCAN. The second step consists in applying another clustering algorithm to the groups obtained with DBSCAN in order to divide the populated areas in smaller areas supplied by a secondary substation. To place secondary substations, two different algorithms have been studied in order to see different advantages and disadvantages and choose the one which returns best results. These two algorithms are k-means, based on partition, and LUKES, based on graph theory. To evaluate the performance of the algorithms in actual case studies, two case studies have been considered: one in Namanjavira (Mozambique) and the other in Omereque (Bolivia). Comparing the values of five DSO’s indicators as LV circuit length per LV consumer, number of LV consumer per MV/LV substation, MV/LV substation capacity per LV consumer, number of MV supply points per HV/MV substation and the typical transformation capacity of MV/LV secondary substations in rural areas, the results obtained are promising as they already fit with literature, supporting the good performance of the algorithms.

Nel 2019, quasi un miliardo di persone non aveva accesso all'elettricità: circa il 50% si trova nell’Africa subsahariana e l'87% di esse vive nelle zone rurali. In un quadro globale in cui l'obiettivo del 7° SDG è quello di permettere a tutti di usufruire di un'energia accessibile, affidabile, sostenibile e moderna, è necessaria una pianificazione dell'elettrificazione rurale. Questa tesi è incentrata sull'accesso all'elettricità e si concentra sulla creazione di infrastrutture elettriche rurali e sulla fornitura di connettività alle famiglie. L'obiettivo è quello di progettare una procedura in grado di valutare l'ubicazione ottimale delle sottostazioni secondarie dal punto di vista topologico. Lo scopo è nell’identificazione dei siti ottimi per le sottostazioni MT/BT, tenendo in conto la distribuzione spaziale della popolazione, ottenuta da dati georeferenziati. A tal fine è sviluppata una procedura in due fasi. Il punto di partenza è una grande area popolata, con una diversa densità di popolazione. Poiché non è economicamente conveniente elettrificare le aree dove non c'è un numero minimo di persone, il primo passo consiste nel raggruppare le aree densamente popolate per trovare le aree più dense in termini di abitanti. L'algoritmo di clustering scelto per questo compito è il DBSCAN. Il secondo passo consiste nell'applicare un altro algoritmo di clustering ai gruppi ottenuti con DBSCAN per dividere le aree popolate in aree più piccole fornite da una sottostazione secondaria. Per collocare le sottostazioni secondarie, sono stati studiati due diversi algoritmi per vedere i rispettivi vantaggi e svantaggi e scegliere quello che restituisce i migliori risultati. Questi due algoritmi sono k-means, basato sulla partizione, e LUKES, basato sulla teoria dei grafi. Per valutare le prestazioni degli algoritmi, sono stati condotti due casi di studio: uno a Namanjavira (Mozambico) e l'altro a Omereque (Bolivia). Confrontando i valori di cinque indicatori del DSO, ovvero la lunghezza del circuito BT per utente BT, il numero di utenti BT per sottostazione MT/BT, la capacità della sottostazione MT/BT per utente BT, il numero di punti di alimentazione MT per sottostazione AT/MT e la capacità di trasformazione tipica delle sottostazioni secondarie MT/BT nelle aree rurali, si ottengono risultati promettenti in quanto già in linea con la letteratura, a supporto delle buone prestazioni degli algoritmi.