Contributions to smart grids based on renewable energy sources with hidrogen as backup system. Energy management systemdesign, modeling and physical implementation based on model predictive control theory

Resumen

Atendiendo al concepto de Smart Grid (Red Inteligente), estos sistemas están íntimamente relacionados con el uso de los sistemas de generación renovable. A pesar de los beneficios de esta tecnología, su dependencia de los recursos ambientales hace imposible garantizar el balance de energía entre generación y demanda en todo momento. Para ello, la hibridación de sistemas, así como el uso de sistemas basados en hidrógeno, se muestra como una solución técnica viable para resolver o mitigar los problemas asociados a este tipo de tecnologías. El empleo de este tipo de sistemas híbridos plantea una mayor complejidad en materia de gestión debido a la elevada cantidad de parámetros y factores a tener en cuenta de cara a garantizar un óptimo reparto energético en función de la aplicación y el estado energético del sistema. En este sentido, han de considerarse ciertos aspectos asociados a la operación real de los sistemas, tales como la topología del sistema, costes de operación y mantenimiento, la necesidad de un control de tensión de carga para baterías, la degradación de los equipos, la dinámica de cada sistema, las pérdidas asociadas al punto de trabajo, o parámetros relacionados con la calidad del suministro eléctrico. A tenor de lo anterior, es necesario el empleo de estrategias de gestión de la energía que permitan determinar el reparto energético entre dispositivos, con el objetivo de optimizar la respuesta del sistema desde el punto de vista técnico y económico, planteándose por lo tanto un problema de optimización multiobjetivo. Para dar respuesta al problema de optimización multiobjetivo propuesto, en la presente Tesis, se hace uso de una arquitectura de control distribuida, compuesta en un primer nivel por controladores locales, y en el nivel superior, se propone el uso de un controlador supervisor basado en técnicas de control predictivo (MPC). La función principal del controlador propuesto es determinar la consigna de operación de cada uno de los equipos que componen la Smart Grid, dando respuesta a la función objetivo propuesta de acuerdo a los criterios de diseño del sistema. Las ventajas de la utilización de técnicas de control predictivo respecto a otro tipo de técnicas son claras; permite el empleo de técnicas de control multivariable, permitiendo plantear problemas de optimización multiobjetivo con restricciones; así como implementar una estrategia de control basado en un horizonte de predicción, lo que permite al sistema adaptar la respuesta del controlador en base a acontecimientos futuros, mejorando la respuesta del sistema frente a técnicas de control meramente pasivas. Como base de conocimientos del controlador propuesto, en esta tesis se presenta un modelo lineal discreto generalista de la planta, calculando en cada periodo de muestreo, en base a una linealización recursiva, lo que permite aumentar la calidad del modelo respecto a soluciones basadas en torno a un único punto de linealización. El modelo incluye los parámetros necesarios para el control de una planta real, incluyendo los términos asociados al estado energético del sistema, tensión de operación de baterías, así como los parámetros técnicos y económicos, tales como degradación, pérdidas o coste de operación, con el objetivo de definir una función de coste del sistema que permita su generalidad para cualquier tipo de aplicación u objetivo de diseño. Atendiendo al diseño del controlador propuesto, y con el objetivo de garantizar la generalidad requerida en todo el proceso, en la presente tesis se propone una metodología de diseño basado en el modelo propuesto y una función de coste que incluye todos los parámetros técnicos y económicos necesarios para resolver el problema de optimización multiobjetivo propuesto, independientemente de la aplicación y topología del sistema. Esta función objetivo permite establecer un problema de tracking de acuerdo al balance de potencia instantáneo del sistema, a la vez que son considerados los parámetros técnicos y económicos asociados a la respuesta del sistema, véase degradación y rendimiento de equipos, límites y dinámica de operación, costes de operación y mantenimiento, criterios de carga de baterías, etc. Para garantizar la generalidad del controlador propuesto fomentando así su uso, independientemente de la aplicación y topología del sistema, en la presente tesis se propone una metodología de diseño y tuning de los parámetros del controlador, de acuerdo a la función objetivo propuesta y los criterios de diseño en materia de prioridad de uso y distribución de energía entre equipos. La propuesta metodológica está basada en las relaciones causa-efecto entre los distintos parámetros, las cuales permiten definir el comportamiento del sistema de acuerdo a la estrategia de gestión de la energía y objetivos de diseño propuestos. De forma similar, con el objetivo de considerar la optimización a corto y largo plazo del sistema, limitada por el concepto de horizonte deslizante propio de las técnicas de control predictivo, se hace uso de técnicas de control adicionales, las cuales actúan directamente sobre el proceso de ajuste de los parámetros del controlador. En este sentido, actuándose directamente sobre los parámetros de ponderación, de tal forma que permita adaptar la respuesta dinámica o reparto energético de acuerdo a los criterios de diseño del controlador. Finalmente, la metodología de diseño y el controlador propuesto fueron validados sobre la micro red experimental del grupo de investigación TEP-192. Para ello, fue necesario el diseño, desarrollo e implementación de toda la electrónica de potencia para la correcta operación e integración de los equipos.