Esquema de control para múltiples microrredes que prestan servicios a una red de distribución con baja confiabilidad

Abstract

Históricamente, los Sistemas Eléctricos de Potencia (SEP) se han caracterizado por ser jerárquicos, con un flujo de potencia unidireccional, donde la energía se genera en grandes centrales alejadas de los centros de consumo y se distribuye hacia los usuarios finales. Este modelo ha llevado a la existencia de zonas no interconectadas (ZNI) debido a los altos costos de inversión en infraestructura de transporte de energía hacia regiones remotas e inaccesibles.

En años recientes, la evolución de los sistemas de potencia hacia redes inteligentes bidireccionales con agentes distribuidos activos, es inminente. Este cambio, impulsado por el desarrollo de interfaces de electrónica de potencia que facilitan la conexión de sistemas de generación a partir de fuentes renovables no convencionales de energía y sistemas de almacenamiento, permite la creación de microrredes (MG) compuestas de cargas, generadores distribuidos y sistemas de almacenamiento, las cuales tienen la capacidad de actuar como agentes autónomos en la red. La integración generalizada de MG se presenta como una oportunidad para mejorar la calidad del suministro de energía en sistemas débiles de baja confiabilidad e inercia como las ZNI.

De esta forma, el control y la gestión eficaz de las MG es indispensable para asegurar la estabilidad y la calidad del suministro eléctrico, especialmente cuando se conectan a sistemas de potencia débiles. Los desafíos asociados a la baja inercia de estos sistemas motivan el desarrollo de algoritmos de control avanzados que puedan responder de manera rápida y eficiente a las fluctuaciones de la demanda y la generación de energía. \\

Esta tesis se enfoca en el diseño y la implementación de un algoritmo de control para la regulación primaria de frecuencia en sistemas de múltiples microrredes (MMG) dentro de un marco de gestión de energía peer-to-peer (P2P). Basado en la teoría del consumidor, el algoritmo propuesto busca mejorar la eficiencia de la respuesta ante variaciones en la frecuencia, priorizando a los sistemas de almacenamiento y minimizando el vertimiento de generación renovable. El esquema es validado por medio de simulaciones dinámicas en el dominio del tiempo y comparado con el método de regulación primaria tradicional (Texto tomado de la fuente).

Historically, Electrical Power Systems (SEP) have been characterized by their hierarchical structure and unidirectional power flow, where energy is generated in large power plants located far from consumption centers and distributed to end users. This model has led to the existence of non-interconnected zones (ZNI) due to the high investment costs in energy transportation infrastructure to remote and inaccessible regions. In recent years, the evolution of power systems towards bidirectional smart grids with active distributed agents has become imminent. This change, driven by the development of power electronics interfaces that facilitate the connection of generation systems based on unconventional renewable energy sources and storage systems, enables the creation of microgrids (MG) composed of loads, distributed generators, and storage systems, which have the capacity to act as autonomous agents within the grid. The widespread integration of MG represents an opportunity to improve the quality of power supply in weak, low-reliability, and low-inertia systems such as ZNI. Thus, effective control and management of MG are essential to ensure the stability and quality of the power supply, especially when connected to weak power systems. The challenges associated with the low inertia of these systems drive the development of advanced control algorithms that can quickly and efficiently respond to fluctuations in demand and energy generation. This thesis focuses on the design and implementation of a control algorithm for primary frequency regulation in multiple microgrid systems (MMG) within a peer-to-peer (P2P) energy management framework. Based on consumer theory, the proposed algorithm seeks to improve the efficiency of the response to frequency variations, prioritizing storage systems and minimizing the curtailment of renewable generation. The scheme is validated through dynamic time-domain simulations and compared with the traditional primary regulation method.