DesagregaGD: a computational tool for load curve disaggregation in networks with distributed generation
DOI:
https://doi.org/10.18265/2447-9187a2026id9216Keywords:
power flow, Distributed generation, load masking, OpenDSS, computer toolAbstract
The expansion of Micro and Minigeneration Distributed Generation (MMGD) in Brazil imposes the challenge of load masking, a phenomenon in which generation at the point of consumption hides the real behavior of consumers, altering the demand profile measured by utilities. After refuting the initial hypothesis that the phenomenon degraded the load forecasts of the National System Operator (ONS), the research was redirected towards the objective of developing and validating a computational tool, named “DesagregaGD,” to estimate the real load curve and quantify load masking. The methodology was based on the generation of controlled data through power flow simulations in the OpenDSS software, modeling IEEE test systems with and without photovoltaic generation. From this data, the tool was developed in JavaScript, applying the fundamental mathematical operation: Real Load = Masked Load + Distributed Generation. The validation was structured in two stages to test the method's robustness. First, on ideal test systems, the tool achieved a Coefficient of Determination (R²) of 0.9958 and a mean percentage error of 1.5%. Next, the validation was extended to a complex case study, using a model of a real Neoenergia feeder with high DG penetration. Even in this scenario, the application maintained high accuracy, reaching an R² of 0.9929 and a mean percentage error of 0.74%, confirming its effectiveness in practical conditions. As the main contribution, the study delivers the DesagregaGD web application, which is open-source, free, and has registered software, offering a validated solution for the planning, operation, and monitoring of grids with a high presence of DG, contributing to a safer and more efficient management of the electrical system.
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