Sistema de toma de decisiones para la ubicación, dimensionamiento y despacho óptimo de las estaciones de carga para el abastecimiento energético de un sistema de transporte eléctrico multimodal

Abstract

En esta tesis se propone un sistema de toma de decisiones para la ubicación, el dimensionamiento y el despacho óptimo de las estaciones de carga para el abastecimiento energético de un sistema de transporte eléctrico multimodal, que impacte positivamente la movilidad, el transporte y el medio ambiente. El sistema se compone por motocicletas híbridas, embarcaciones eléctricas y estaciones de carga con generación de energía fotovoltaica, respaldo energético de baterías y conexión a la red eléctrica. La ubicación y el dimensionamiento de estaciones de carga se basa en la programación lineal entera mixta (MILP por sus siglas en inglés) que integra costos de inversión, mantenimiento y energía no suministrada, perfiles de demanda, precios de energía, radiación y variables binarias que describen la carga y la descarga del respaldo energético. Además, para el desarrollo del despacho de energía en la estación de carga, se empleó un modelo discreto de predicción y se soluciona por medio del método de programación cuadrática (QP por sus siglas en inglés) para la maximización del beneficio del operador de la estación de carga. Dicha implementación requirió un software de simulación de movilidad urbana para validar el sistema de transporte eléctrico multimodal. Este software cuenta con la herramienta TraCI que permite la conexión con Python y dispone de una alta variedad de redes de tráfico de todo el mundo. Con esta herramienta se simularon 5 escenarios donde se obtuvieron ventajas a favor de los usuarios de la estación y ganancias considerables para los operadores de la estación de carga, además, los errores respecto al suministro y la demanda son menores al 1%. Además, El método óptimo propuesto para la ubicación y el dimensionamiento óptimo de estaciones, establece una cantidad de 4 estaciones de carga, cada una con 22 paneles solares y 10 puntos de carga. Así mismo, para un escenario que incluye conexión a la red eléctrica, se encontraron dimensiones para 1 día de operación de 10000 W de capacidad de la red. (Texto tomado de la fuente)

In this thesis, a decision-making system is proposed for the location, sizing and optimal dispatch of charging stations for the energy supply of a multimodal electric transport system, which positively impacts mobility, transport and the environment. The system is made up of hybrid motorcycles, electric boats and charging stations with photovoltaic energy generation, battery backup energy and connection to the electricity grid. The location and sizing of charging stations is based on mixed integer linear programming (MILP) that integrates investment, maintenance and non-supplied energy costs, demand profiles, energy prices, radiation and binary variables that describe the charging and discharging of the energy backup. In addition, for the development of the energy dispatch in the charging station, a discrete prediction model was used and it is solved by means of the quadratic programming (QP) method to maximize the benefit of the station operator of load. This implementation required urban mobility simulation software to validate the multimodal electric transport system. This software has the TraCI tool that allows connection with Python and has a wide variety of traffic networks from around the world. With this tool, 5 scenarios were simulated where advantages were obtained in favor of station users and considerable profits for charging station operators with errors regarding supply and demand of less than 1%. In addition, the optimal method proposed for the location and optimal sizing of stations establishes a number of 4 charging stations, each with 22 solar panels and 10 charging points. Likewise, for a scenario that includes connection to the electrical network, dimensions were found for 1 day of operation of 10000 W of network capacity.