Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos

Abstract

El crecimiento del consumo energético mundial, el agotamiento y encarecimiento de combustibles no renovables, y el impacto ambiental asociado a la generación eléctrica, han motivado la creciente utilización de generadores distribuidos (GD) basados en fuentes de energía renovable (FER) y de almacenadores de energía (AE), cuya integración en sistemas eléctricos representan una solución económica y de bajo impacto ambiental para la cobertura energética, puesto que permite explotar al máximo capacidades de generación de FER, reduciendo problemáticas relacionadas con la operación del sistema eléctrico. Las redes de CC presentan múltiples ventajas respecto a las redes de CA como lo es la ausencia de potencia reactiva, reducción de pérdidas de potencia y de complejidad de modelos matemáticos de la red, reducción de costos de implementación, entre otras. Aun así, una operación inapropiada de los GD y los AE puede generar inconvenientes técnicos, económicos y ambientales en la red de CC (aumento de costos operativos, de pérdidas de potencia y de emisión de gases contaminantes, entre otros). Es por esto por lo que, una vez integrados los GD y AE en la red de CC, se deben plantear estrategias de operación que permitan satisfacer las demandas de potencia de los usuarios, a partir de la determinación de niveles óptimos de potencia a inyectar (o absorber) por los GD y AE, ante diferentes escenarios de generación, y cumpliendo con indicadores técnicos, económicos o ambientales propuestos por el operador de red. El objetivo de esta tesis doctoral fue desarrollar una estrategia inteligente de gestión de energía para redes de CC, considerando un enfoque multi-objetivo bajo escenarios de recursos energéticos distribuidos (GD y AE), que permitiera mejorar las condiciones técnicas, económicas y ambientales de la red. Para el desarrollo de este proyecto se definieron los componentes de la red de CC bajo un entorno de GD de energía renovable y baterías, empleando las variables y parámetros que los representan para la formulación del modelo matemático que representa el problema de gestión de la energía dentro de la red de CC con un enfoque de múltiples objetivos basados en indicadores técnicos, económicos y ambientales. Luego, se abordó el problema de gestión de la energía desde un enfoque mono-objetivo, para lo cual se propuso una metodología maestra-esclava utilizando tres métodos de optimización diferentes basados en estrategias de procesamiento paralelo. Empleando como sistemas de de prueba dos escenarios: una red aislada y una red conectada a la red principal, que consideran la variación de generación y demanda de potencia de dos regiones del territorio colombiano. Para evaluar la eficiencia de las estrategias de solución propuestas, se empleo un análisis estadístico que realizó múltiples ejecuciones a cada metodología evaluando el impacto de cada una de estas en la calidad de la solución, repetibilidad y tiempos de procesamiento; permitiendo a través de este análisis identificar la metodología de solución más eficiente para resolver el problema abordad. Finalmente se escogieron dos de las funciones objetivo-utilizadas por estar en conflicto (Costos de operación y pérdidas de energía), y se utilizaron las versiones multi-objetivo de dos de las metodologías de solución propuestas para abordar el problema desde un enfoque multiobjetivo; empleando para su validación análisis los sistemas de prueba y el análisis estadístico empleado para el análisis mono-objetivo. Para la programación de los algoritmos propuestos se utilizó el software MatLab. De los resultados del análisis del desempeño y de eficiencia de las estrategias desarrolladas, se obtuvo una metoología de solución para la gestión de energía en redes de CC, considerando un enfoque mono y multi-objetivo bajo escenarios de recursos energéticos distribuidos, aplicable en cualquier topología de red de CC e integrando la variación en la generación y demanda de energía. Utilizando los menores tiempos de cómputo posibles y obteniendo el mayor nivel de beneficios técnicos, económicos y ambientales posible dentro de la red de CC