Estrategias de operación de sistemas de almacenamiento para la integración de energías renovables en una microrred

Resumen

Actualmente, en la comunidad científica se están desarrollando varias tecnologías con el objetivo de reemplazar o minimizar el uso de combustibles fósiles y mejorar el cuidado al medio ambiente, con la inclusión de fuentes de energía renovables en la red eléctrica. De igual manera, se están realizando investigaciones en el concepto de generación distribuida y microrredes, con el fin de reducir las pérdidas de energía del sistema eléctrico de potencia tradicional. Sin embargo, la integración de los sistemas de generación renovable como solar, eólica y mini hidráulica, representa una problemática en el sistema eléctrico de distribución, tanto en la gestión energética como en los sistemas de control. Además de considerar que dichos sistemas no tienen disponibilidad de generación constante durante todo el día, debido a sus recursos meteorológicos fluctuantes en corto periodo de tiempo. El sistema de almacenamiento de energía (Energy Storage System, ESS) ha demostrado ser una de las principales soluciones cuando hay escasez de generación de energía renovable para poder equilibrar la demanda con la generación. Sin embargo, la tecnología ESS existente enfrenta desafíos, debido a las limitaciones de almacenamiento de grandes cantidades de energía por un largo periodo de tiempo y otros diversos problemas técnicos-económicos, tales como: limitación en ciclos de carga/descarga, seguridad y confiabilidad en la red eléctrica, dimensionamiento óptimo, costos, ciclo de vida, entre otros. En este contexto, la presente tesis desarrolla y proponen modelos de gestión óptima de los sistemas ESS para la integración de las fuentes de energías renovables en una microrred. En el cual, se considera un caso de estudio el laboratorio de energía del Centro Científico Tecnológico y de Investigación Balzay (CCTI-B) de la Universidad de Cuenca. La metodología del proyecto de Investigación se desarrolló en base a 5 etapas resumidas de la siguiente manera: Etapa (1) Levantamiento de información de los componentes en una microrred del caso de estudio. Además, se analiza el funcionamiento de los diferentes sistemas de almacenamiento en microrredes, sus ventajas y desventajas, tipos de esquemas y conexiones con la red eléctrica. Etapa (2): Se realiza una revisión del estado del arte para algoritmos de control y gestión de energía con sistemas de almacenamiento aplicado en microrredes. Principalmente, se analizan los métodos de optimización mediante la reducción de fluctuaciones, algoritmos de control y predicción. Etapa (3): Se validan y discuten algunos modelos de optimización para sistemas de almacenamiento de energía. Se comparan sus ventajas y desventajas mediante simulaciones en Matlab de los algoritmos comúnmente utilizados. Etapa (4): Se propone modelos de gestión para aplicaciones en microrredes basadas en estrategias de predicción y corrección, se efectúan valida mediante pruebas experimentales en sistema SCADA del caso de estudio. Finalmente, en la Etapa (5): Se implementa el algoritmo propuesto y se analizan los resultados obtenidos.