Sistema de gestión de energía dentro de una micro - red aislada basada en un problema de optimización estocástica.

Abstract

En la última década el uso de las fuentes de energía no convencionales (ERNC) como la solar y eólica, ha crecido de manera exponencial, para generar energía eléctrica en microrredes, con el objetivo de mitigar las emisiones de 𝐶𝑂2, reducir el uso de combustibles fósiles, minimizar los costos de adquisición de equipos de generación convencionales y abastecer la demanda. En este contexto es necesario analizar el despacho económico (ED) como un problema de optimización estocástica debido a la variabilidad del recurso solar, la fuente de energía eólica no se consideró debido a las bajas velocidades del viento. Con relación al sistema almacenamiento de energía se utilizó baterías de Ion-Litio, por sus características técnicas como alta potencia, alta eficiencia, longevidad y seguridad. El sistema de simulación diseñado está basado en tres etapas la primera la red neuronal artificial (ANN) que utiliza 18 entrada, el mes, el día, la hora, y los datos de los 15 días anteriores de irradiación, para predecir los valores del recurso solar, el modelo fue validado con el cálculo del RMSE con valores menores o iguales al 5% y con valores del R superiores a 0.8 en todas las pruebas. La segunda etapa consistió en utilizar los datos predicho como entrada al problema de optimización MILP, donde se evidencio que la energía solar aporta con el 59% de energía, el excedente permitió cargar las baterías y cuando entran en modo descarga aportan con un 25% de potencia, que permitió que el generador diésel se encienda en intervalos pequeños de tiempo aportando un 16%, abasteciendo de esta manera la demanda analizada. Finalmente, en la etapa tres, se realizó la comparación de costos entre el enfoque estocástico y determinista. En el horizonte de 24h no existió cambios, en el horizonte de 48h el determinista fue mejor con un ahorro de $0.42. Sin embargo, en el horizonte de 168h se ahorró $0.44 utilizando el método estocástico, concluyéndose que mientras más amplio es el horizonte de tiempo. El enfoque estocástico es mejor, entendiéndose que los costos de operación son menores, el generador diésel reduce su desgaste mecánico, la utilización de combustible fósil es menor y se prioriza las ERNC.