Metodología para la gestión óptima de energía en una micro red eléctrica interconectada
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Autores
Giraldo Gómez, Wilson Daniel
Director
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2016-05-29
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Resumen
La energía eléctrica ha sido impulsora de diversas transformaciones tecnológicas y sociales en la historia. El crecimiento de las poblaciones, las exigencias de los nuevos mercados y sobretodo la protección al medio ambiente, están facilitando la penetración de fuentes de generación de energía no convencionales. Los sistemas distribuidos y las redes inteligentes son una respuesta a las necesidades que se plantean en la operación y gestión de los nuevos sistemas de energía eléctrica. El objetivo de este trabajo es establecer una metodología para la gestión óptima de la energía en una micro red eléctrica interconectada, compuesta de fuentes no convencionales de energía y fuentes tradicionales, de tal manera que se determinen los costos de producción, y los tiempos de entrega/absorción de energía hacia/desde la red. Para esto se caracterizan algunas de las fuentes de generación de energía, el comportamiento de la carga y se analizan algunos modelos de gestión de energía que pueden ser extendidos a las micro redes. El problema es resuelto con un algoritmo de programación cuadrática secuencial y se compara con el algoritmo de punto interior Finalmente se obtiene una metodología para la gestión de energía en micro redes en operación aislada e interconectada. Los algoritmos utilizados permiten gestionar una micro red obteniendo una convergencia aproximadamente 67% más rápida con el algoritmo de programación cuadrática secuencial respecto al de punto interior. Esta metodología se prueba en diferentes escenarios de operación.
Abstract: The electrical energy has been driving different technological and social transformations in history. Grown in populations, new markets requirements and environmental protection are facilitating the penetration of unconventional renewable energy. Distributed systems and smart grids are the answers to those needs that are formulate in operation and management of new electrical energy systems. The aim of this work is to establish a methodology for optimal energy management of a Microgrid in a grid connected architecture, that is composed of unconventional and conventional energy sources, so the production cost, times of energy absorption and supply to conventional network. Some energy sources are characterize, load dynamics and energy management systems are modeled and analyzed to accomplish the approach. These models can be extend to Microgrids. The problem is solve with a sequential quadratic programming algorithm and is compare with interior point algorithm. A methodology is obtain for energy management in Microgrids in islanded or grid-connected operation. The algorithms allow managing a Microgrid with a convergence approximately 67% faster for sequential quadratic programming compared with interior point. The methodology is prove in several operation scenarios.
Abstract: The electrical energy has been driving different technological and social transformations in history. Grown in populations, new markets requirements and environmental protection are facilitating the penetration of unconventional renewable energy. Distributed systems and smart grids are the answers to those needs that are formulate in operation and management of new electrical energy systems. The aim of this work is to establish a methodology for optimal energy management of a Microgrid in a grid connected architecture, that is composed of unconventional and conventional energy sources, so the production cost, times of energy absorption and supply to conventional network. Some energy sources are characterize, load dynamics and energy management systems are modeled and analyzed to accomplish the approach. These models can be extend to Microgrids. The problem is solve with a sequential quadratic programming algorithm and is compare with interior point algorithm. A methodology is obtain for energy management in Microgrids in islanded or grid-connected operation. The algorithms allow managing a Microgrid with a convergence approximately 67% faster for sequential quadratic programming compared with interior point. The methodology is prove in several operation scenarios.