Control predictivo de sistemas hibridos de generacion electrica con energias renovables y almacenamiento de energia

  1. González Rivera, Enrique
Dirigida por:
  1. Luis Miguel Fernández Ramírez Director/a
  2. Pablo García Triviño Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Cádiz

Fecha de defensa: 01 de febrero de 2023

Tribunal:
  1. Francisco Jurado Melguizo Presidente
  2. Carlos Andrés García Vázquez Secretario/a
  3. Luis Sáinz Sapera Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 779798 DIALNET lock_openTESEO editor

Resumen

Debido a la expansión de los sistemas de generación de energía eléctrica de origen renovable, la correcta integración de estos sistemas en la red eléctrica se ha convertido en un interesante campo de estudio. El auge en las últimas décadas de la energía eólica y solar hace necesario prestar especial atención a estas fuentes limpias de energía. Dado el origen natural de estas energías, la intermitencia y fluctuación son características inherentes en ellas, por lo que la posibilidad de combinar ambas en un sistema híbrido renovable aporta ventajas significativas al sistema. Además, el aumento del número de vehículos eléctricos hace que sea necesario plantear nuevas opciones de estaciones de carga rápida que incluyen estos tipos de generación de energías renovables como fuentes primarias de la estación de carga. La inclusión de sistemas de almacenamiento de energía aumenta de manera significativa la eficiencia y estabilidad de los sistemas híbridos al permitir almacenar la energía renovable o aportar energía al sistema híbrido cuando sea necesario o posible. En la actualidad, existen distintos dispositivos de almacenamiento capaces de prestar apoyo a los sistemas de generación eólico y solar. Gran parte de ellos se encuentran en distintas etapas de investigación y desarrollo, no obstante, algunos ya se han probado en aplicaciones reales y están disponibles comercialmente. Para una adecuada gestión de la energía entre los sistemas de generación y los sistemas de almacenamiento aparecen los denominados sistemas de gestión de energía. Estos sistemas de control hacen posible el funcionamiento coordinado de todos los elementos del sistema híbrido tratando de incrementar la eficiencia, la fiabilidad, reducir el consumo, reducir costes, etc. Como objetivo principal de esta tesis se plantea el desarrollo dos sistemas de gestión de energía basados en control predictivo para nuevos sistemas híbridos con fuentes de generación renovables, así como diferentes tipos de sistemas de almacenamiento de energía. Estos sistemas de gestión de la energía son capaces de gestionar los flujos de potencia entre los dispositivos que componen el sistema híbrido, en función de distintas variables de control. Se han desarrollado dos configuraciones de sistemas híbridos, incluyendo diversas opciones de conexión mediante el uso de los convertidores electrónicos de potencia. En el sistema de gestión de la energía se han tenido en cuenta las variables de control técnicas utilizadas habitualmente en la literatura científica (potencias, tensiones, estados de carga, etc.), y nuevas variables de control como los costes asociados a los equipos. Además, los nuevos sistemas de gestión de energía y las estrategias de control de los convertidores se han sometido a simulación ante diversas condiciones de funcionamiento. El primer sistema híbrido propuesto está formado por un aerogenerador doblemente alimentado que actúa como principal fuente de energía. Este aerogenerador opera en el punto de máxima potencia para maximizar la energía capturada del viento. Dos sistemas de almacenamiento de energía acoplados al aerogenerador como fuentes de energías secundarias. En primer lugar, los supercondensadores debido a su alto rendimiento en ciclos rápidos de carga y descarga y en segundo lugar el sistema de hidrógeno debido a la gran cantidad de energía que puede almacenar durante largos periodos de tiempo. Los dispositivos se conectan al bus de corriente continua del aerogenerador a través de convertidores de potencia DC/DC. Por lo tanto, la potencia suministrada por los sistemas de almacenamiento de energía en DC se convierte a AC utilizando el convertidor del lado de la red del aerogenerador, evitando la necesidad de añadir etapas de conversión AC/DC adicionales para inyectar la potencia proporcionada por los sistemas de almacenamiento de energía a la red. El aerogenerador y los ESS deben operar coordinadamente para conseguir intercambios de energía eficientes entre el sistema híbrido y la red. En este sentido, se ha diseñado un sistema de gestión de la energía para proporcionar las referencias de potencia a los sistemas de control de cada convertidor electrónico de potencia. El sistema de gestión de la energía diseñado para esta configuración está basado en control predictivo. La primera premisa del sistema de gestión de la energía desarrollado es que el sistema híbrido sea capaz de satisfacer la potencia demandada por la red. Esta potencia demandada corresponde con el acuerdo previo con los mercados del día anterior y debe ser inyectada por el sistema híbrido a la red, para llevar a cabo una explotación económica de la planta. El sistema hibrido cuenta con dos herramientas principales para complacer este compromiso. - Las previsiones de potencia generada por el aerogenerador, que pueden ayudar a decidir la potencia que se puede inyectar a la red mediante el sistema híbrido con un día de antelación. - Los sistemas de almacenamiento de energía, que juegan un papel crucial como fuentes de energía secundarias para ayudar y regular la potencia total inyectada a la red. Estos elementos deben ser considerados en el EMS para desarrollar una eficiente gestión de la energía entre los componentes del sistema híbrido. El segundo sistema híbrido propuesto es una estación de carga para vehículos eléctricos formada por 6 unidades de carga rápida. Está compuesto por un sistema de paneles fotovoltaicos que trabajan en el régimen de punto de máxima potencia, dos sistemas de almacenamiento de energía y la conexión a la red. Los sistemas de almacenamiento de energía utilizados en esta configuración son un sistema de hidrógeno, y una batería. Todas las fuentes de energía están conectadas a un bus de corriente continua común de media tensión a través de convertidores de impedancia. Los convertidores de impedancia DC/DC se utilizan para conectar los paneles fotovoltaicos y el sistema de hidrógeno al bus de corriente continua. La pila de combustible utiliza el hidrógeno almacenado en el tanque, que es suministrado por el electrolizador. Ambos dispositivos, pila de combustible y electrolizador, están conectados al mismo convertidor de impedancia DC/DC. Un inversor de impedancia que incluye la batería en la red de impedancia se ha utilizado para conectar el sistema híbrido a la red. La correcta operación de la estación de carga híbrida que se estudia se mide en términos de costes de utilización de sus elementos. La fuente de energía primaria que se utiliza en este estudio es el sistema de paneles fotovoltaicos. El EMS utiliza la potencia neta en intervalos horarios para tomar decisiones y cubrir el balance de potencias en la estación de carga híbrida. Cuando la potencia demandada no puede ser cubierta por los equipos del sistema híbrido, la red contribuye aportando la diferencia. El principal objetivo del sistema de gestión de la energía basado en control predictivo es minimizar los costes de utilización de cada componente considerando su eficiencia. Para alcanzar esta meta, el EMS se ha estructurado en dos subsistemas. - Un ?sistema de cálculo de costes?, que calcula los costes de utilización mínimos para cada dispositivo teniendo en cuenta la potencia neta en cada intervalo de tiempo y la referencia de costes totales del sistema. - Un ?algoritmo de optimización?, que define las condiciones óptimas de operación para cada equipo observando el estado de carga de la batería y el nivel del tanque de hidrógeno, y generando la potencia de salida de cada componente para garantizar los costes óptimos de utilización de cada dispositivo de la estación de carga híbrida. Según se ha comprobado en los antecedentes y estado del arte, la temática que se aborda en esta tesis es de actualidad, de interés y necesita más investigación. La carencia de artículos en los que se implementa un sistema de gestión de energía basado en control predictivo en configuraciones híbridas con fuentes de generación de energía renovable y diferentes tipos de sistemas del almacenamiento de energía con distinta dinámica de funcionamiento hacen posible que esta tesis aporte nuevos conocimientos y resultados de interés. Otros aspectos a tener en cuenta son las los parámetros utilizados para la gestión de energía. En los sistemas de gestión de la energía basados en control predictivo publicados hasta la fecha, se utilizan principalmente variables eléctricas, como pueden ser potencias o estados de carga, por lo que, en esta tesis, además de estas, se propone utilizar nuevas variables como son los costes asociados a los equipos. En conclusión, con el desarrollo de estos sistemas de gestión de la energía basados en control predictivo en configuraciones híbridas con fuentes de generación de energía renovable, diferentes tipos de sistemas del almacenamiento de energía y distinta dinámica de funcionamiento se han aportado nuevos conocimientos, mejoras significativas en la gestión de fuentes de energías renovables y almacenamiento de energía en sistemas híbridos, y resultados de interés para la comunidad científica. En ambas configuraciones híbridas el sistema de gestión de la energía basado en control predictivo se ha validado a través de simulaciones. Los resultados muestran una gestión inteligente de los sistemas híbridos. Las configuraciones propuestas consiguen una mejora general con la utilización del sistema de gestión de la energía basado en control predictivo desarrollado en esta tesis. Además, en la segunda configuración híbrida se consigue un buen compromiso entre los costes de utilización de la estación híbrida y la eficiencia de los componentes. Los costes totales de la estación de carga híbrida se han disminuido drásticamente (-25,33%).