Estrategias avanzadas de gestión energética basadas en predicción para microrredes electrotérmicas

• Autores: Julio M. Pascual
• Directores de la Tesis: Pablo Sanchis Gúrpide (dir. tes.), Luis Marroyo Palomo (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Pública de Navarra ( España ) en 2016
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Francesc Guinjoan (presid.), Javier Marcos Álvarez (secret.), Antonio Mocholí Salcedo (voc.)
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Ingeniería y tecnología eléctricas
      • Aplicaciones eléctricas
      • Transmisión y distribución
    • Tecnología energética
      • Generación de energía
      • Fuentes no convencionales de energía
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Academica-e
• Resumen

  • El primer objetivo concreto de la tesis consiste en estudiar los perfiles de potencia de los diferentes elementos de la microrred y su interacción, ya sea directa, en el caso de flujos de potencia confluyentes, o indirecta, en el caso de la posible interacción de distintos sistemas (sistema eléctrico y térmico). Este análisis se realiza en el Capítulo 2. El segundo objetivo es el diseño de estrategias de gestión energética para la microrred y evaluación comparativa en base a criterios específicos de calidad. Este objetivo se desarrolla en los Capítulos 3 a 7. En los Capítulos 3 y 4, se desarrollan y analizan estrategias de gestión sin datos de predicción. Las estrategias del Capítulo 3 basan su gestión en el control de la batería en función del balance de potencias instantáneo, mientras que en el Capítulo 4 se desarrollan estrategias de similar estructura, pero basándose en el balance energético diario en la microrred. Consecuencia del análisis de estas primeras estrategias, se verá la necesidad de utilizar predicción de la potencia. Para ello, se analiza en el Capítulo 5 la predicción del consumo y de la generación estudiando por separado los datos medidos por los vatímetros y la estación meteorológica de la microrred, los datos de predicción meteorológica ofrecidos por el servidor utilizado y los modelos físicos que ayudan a transformar los datos de variables ambientales en datos de potencia generada. Posteriormente, en el Capítulo 6 se analizan las ventajas de la utilización de los datos de predicción y cómo utilizarlos, poniéndose en práctica su uso. La estructura del control propuesto es similar a la vista en el Capítulo 4, pero, debido a la naturaleza de los datos de predicción, se desarrolla un nuevo control de la batería basado en el error de la predicción. Este control mejora notablemente los resultados en comparación con los obtenidos en las estrategias previas. No obstante, del análisis de esta estrategia, queda patente la influencia que tiene el sistema térmico sobre el eléctrico, que puede ser negativa si se deja que evolucione de forma independiente. Por el contrario, el sistema térmico puede ser muy beneficioso si la estrategia toma el control del mismo. Así, en el Capítulo 7, se hace uso de una caldera eléctrica gestionable, que hace de nexo entre el sistema eléctrico y el térmico, y un depósito de agua caliente que sirve de almacén de energía térmica. De esta forma, se fusiona la gestión de ambos sistemas creando un único sistema energético, denominado microrred electrotérmica. El tercer objetivo de la tesis es la validación experimental de los resultados obtenidos. Así, realizados los análisis de las distintas estrategias mediante simulación, se prueba su funcionamiento en la microrred instalada en el Laboratorio de Energías Renovables de la UPNA. Su implementación y los resultados obtenidos se detallan en el Capítulo 8. Finalmente, en el Capítulo 9 se repasan las principales conclusiones y se presentan las líneas futuras.