Resumen de Oferta óptima de plantas renovables en mercados eléctricos considerando incertidumbre. Análisis práctico de un parque eólico
- español
Los sistemas eléctricos a lo largo del mundo han experimentado un cambio en su forma de operación con la creciente penetración de energía renovable en los últimos años. Muchos son los retos que hay que afrontar para integrar cada vez más energía eólica y solar. La variabilidad y dificultad de predecir el recurso eólico y solar incrementa la inestabilidad en el sistema, encareciendo su operación. De la misma forma, a medida que se sustituyen los generadores síncronos por generación desacoplada de la red a través de convertidores o inversores, la inercia del sistema va disminuyendo.
Por otra parte, la energía renovable como la eólica y solar es una energía con costes de operación muy bajos y con niveles de desarrollo muy altos, haciéndola muy accesible a muchos países. Por esta razón cada vez más países apuestan por su integración en sus sistemas eléctricos. En los países con mercados eléctricos, este tipo de recurso renovable tiene que participar en dichos mercados bajo las mismas condiciones que la generación convencional. Debido a su variabilidad, estos generadores eólicos y solares operan en desigualdad de condiciones, ya que para participar en estos mercados eléctricos es habitualmente necesario entregar ofertas con períodos que van desde 12 a 36 horas de antelación, dependiendo del mercado. Para estas antelaciones las predicciones del recurso renovable tienen una alta incertidumbre. Esto implica que, en ausencia de técnicas avanzadas que consideren incertidumbre a la hora de obtener la oferta óptima, el operador de la planta renovable tenga que asumir un nivel de riesgo potencialmente elevado con respecto a posibles desviaciones sobre la energía programada.
En el presente trabajo se presenta un método analítico para calcular la oferta óptima al mercado eléctrico de una planta eólica con el objetivo de incrementar los beneficios de la misma. El método propuesto incluye por primera vez de manera explícita el desvío del sistema y los cuatro precios o costes de desvíos, entre las variables para calcular la oferta.
De la misma forma, para calcular la oferta óptima, se ha usado la predicción mediante redes neuronales de todas las variables implicadas en el cálculo. En la presente tesis, se propone una herramienta para el cálculo de oferta óptima al mercado, al alcance de todos los promotores o responsables de participar en el mercado, con variables disponibles en el momento de calcular la misma.
- English
Electricity systems around the world have experienced a change in the way they operate with the increasing penetration of renewable energy in recent years. There are many challenges to be faced in integrating more and more wind and solar energy. The variability and difficulty of predicting the wind and solar resource increases the instability of the system, making it more expensive to operate. Likewise, as synchronous generators are replaced with generation decoupled from the grid through converters or inverters, the inertia of the system is decreasing.
On the other hand, renewable energy such as wind and solar is an energy with very low operating costs and very high levels of development, making it very accessible to many countries, which is why more and more countries are betting on its integration into their systems. In countries with electricity markets, this type of renewable resource has to participate under the same conditions as conventional generation. Due to their variability, these wind and solar generators have disadvantages, since to participate in these electricity markets it is necessary to submit bids with periods between 12 and 36 hours in advance and for these periods the predictions of the renewable resource have a high uncertainty. This implies that, in the absence of advanced techniques which considers uncertainty in obtaining the optimal offer, the renewable plant operator has to assume a potentially high level of risk with respect to possible deviations from the scheduled energy.
This work presents an analytical method to calculate the optimal offer to the electricity market of a wind power plant with the objective of increasing the profits of the plant. The proposed method includes for the first time explicitly the system deviation and the four deviation costs among the variables to calculate the offer.
In the same way, to calculate the optimal bid, the prediction of all the variables involved in the calculation using neural networks has been used. In this thesis, a tool is proposed for calculating the optimal offer to the market, available to all promoters or those responsible for participating in the market, with variables available at the time of calculating it.
