Programación de la operación horaria de una microred minimizando el costo de operación usando el algoritmo heurístico DEEPSO
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Autores
Barón Moreno, Carlos Eduardo
Director
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Español
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Resumen
Planning the operation scheduling of the microgrid by using optimization heuristic algorithms allows the microgrids to be more efficient. This is possible since a microgrid can work as a power system that has to operate jointly having different aspects namely renewable and traditional power generation, energy storage and controllable loads. The test bed used during the development of this study consists of two aggregators that manage electric vehicles, power generation, photovoltaic, battery bank and two wind turbine generators. This research has three objectives: the first is to formulate an equation that describes the operation cost of the microgrid; the second aims to find such an operating point that the operation cost of the microgrid can be obtained through the DEEPSO (Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization), metaheuristic algorithm, in which this value is minimum. Finally, the third objective is to analyze how the most adequate programming for the reduction of costs is affected by the useful life of the electric energy storage. After the development of this research, it was found that in a 24-hour horizon time, the use of energy storage allows the existence of savings or even profits only by using the microgrid, actually. Likewise, it was observed that as the time passes and the storage system gets old, the mentioned system resembles more to the current systems that have a no manageable operating regime (it means that the wind and solar power feed cannot be controlled). Ideally, these systems dispatch all the available renewable energy during that specific time, but without having planned a smart dispatch, for instance, by using the energy surplus stored in the batteries in other periods of time.
Planear la programación de la operación de una microred mediante algoritmos de optimización metaheurísticos permite que las microredes sean más eficientes. Esto se debe a que una microred se puede manejar como un sistema de potencia que tiene que operar conjuntamente y que tiene varios aspectos como generación renovable, generación convencional, almacenamiento de energía y control de cargas. El test bed o la red de prueba utilizada en el desarrollo del presente trabajo consta de generación solar, dos generadores eólicos, un sistema de almacenamiento en baterías, dos sisteamas que gestionan vehículos eléctricos. Este trabajo tiene tres objetivos. El primero es formular una ecuación que describa el costo de operar una microred. El segundo es encontrar el punto de operación tal que el costo asociado a la operación de la microred se obtenga a través del algoritmo metaheurístico con nombre DEEPSO que por sus siglas en ingles significa Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization, donde este valor es el mínimo. Finalmente, el tercer objetivo es analizar cómo la programación más adecuada para la reducción de los costos es afectada por la vida útil del almacenamiento de energía eléctrica. Después del desarrollo del trabajo, se analizó y encontró que en un horizonte de tiempo de 24 horas el uso de almacenamiento de energía permite que existan ahorros o incluso ganancias solamente en el uso de la microred. Así mismo, se observó que al transcurrir el tiempo y el sistema de almacenamiento envejece, este se acerca cada vez más a los sistemas actuales, que tienen un régimen de operación no gestionable (es decir que la inyección solar y eólica no se puede controlar). Estos sistemas tienen como ideal despachar toda la energía renovable disponible en ese mismo instante, pero sin planear el despacho de forma inteligente, por ejemplo, usando excedentes de energía almacenados en baterías en otros momentos de tiempo
Planear la programación de la operación de una microred mediante algoritmos de optimización metaheurísticos permite que las microredes sean más eficientes. Esto se debe a que una microred se puede manejar como un sistema de potencia que tiene que operar conjuntamente y que tiene varios aspectos como generación renovable, generación convencional, almacenamiento de energía y control de cargas. El test bed o la red de prueba utilizada en el desarrollo del presente trabajo consta de generación solar, dos generadores eólicos, un sistema de almacenamiento en baterías, dos sisteamas que gestionan vehículos eléctricos. Este trabajo tiene tres objetivos. El primero es formular una ecuación que describa el costo de operar una microred. El segundo es encontrar el punto de operación tal que el costo asociado a la operación de la microred se obtenga a través del algoritmo metaheurístico con nombre DEEPSO que por sus siglas en ingles significa Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization, donde este valor es el mínimo. Finalmente, el tercer objetivo es analizar cómo la programación más adecuada para la reducción de los costos es afectada por la vida útil del almacenamiento de energía eléctrica. Después del desarrollo del trabajo, se analizó y encontró que en un horizonte de tiempo de 24 horas el uso de almacenamiento de energía permite que existan ahorros o incluso ganancias solamente en el uso de la microred. Así mismo, se observó que al transcurrir el tiempo y el sistema de almacenamiento envejece, este se acerca cada vez más a los sistemas actuales, que tienen un régimen de operación no gestionable (es decir que la inyección solar y eólica no se puede controlar). Estos sistemas tienen como ideal despachar toda la energía renovable disponible en ese mismo instante, pero sin planear el despacho de forma inteligente, por ejemplo, usando excedentes de energía almacenados en baterías en otros momentos de tiempo
Abstract
Palabras clave propuestas
Metaheuristic Algorithm; Algoritmos Metaheurísticos; Almacenamiento de Energía; Useful Life.; Electric Vehicles; Costo de Incertidumbre; DEEPSO; Microgrid; Despacho Económico; Renewable Energies; Economic Dispatch; Energías Renovables; DEEPSO,; Microred; Uncertainty Cost; Vehículos Eléctricos; Vida Útil; Energy Storage