Tesis doctoral de Italo Atzeni
La red eléctrica moderna se enfrenta a enormes retos en la transición hacia un sector energético de baja generación de carbono. La creciente demanda de energía y las preocupaciones ambientales requieren revisar cuidadosamente cómo se genera, transmite, y consume la electricidad, con vista a la integración de las fuentes de energía renovables. Se espera que el concepto de smart grid pueda abordar estas cuestiones mediante la introducción de información avanzada, control y tecnologías de la comunicación en la infraestructura energética. En este contexto, el concepto de gestión de la demanda (dsm) hace que los usuarios finales sean responsables de mejorar la eficiencia, la fiabilidad y la sostenibilidad del sistema de potencia abriéndose posibilidades sin precedentes para la optimización del uso y el coste de la energía en los diferentes niveles de la red. el diseño de técnicas de dsm se ha debatido ampliamente en la literatura en la última década, aunque el rendimiento de estos métodos ha sido poco investigado desde el punto de vista analítico. En esta tesis se considera la demanda de la red eléctrica como un sistema multiusuario compuesto por consumidores activos con capacidades de dsm y se propone un marco general para analizar y resolver problemas de gestión. Dado que los métodos de solución centralizados son excesivamente exigentes para aplicaciones prácticas debido a su complejidad computacional y al inherente sobrecoste de comunicación, nos centramos en el desarrollo de algoritmos distribuidos, con especial énfasis en temas cruciales como la velocidad de convergencia, el intercambio de información, la escalabilidad y la privacidad. En este sentido, ofrecemos un riguroso análisis teórico de las condiciones que garantizan la existencia de soluciones óptimas y la convergencia de los algoritmos propuestos. entre la gran cantidad de métodos de dsm, los programas de programación del consumo de energía (ecs) permiten modificar el perfil de la demanda de los usuarios a través de la reprogramación de cargas flexibles durante horas de bajo consumo. Por otro lado, la incorporación de generación distribuida (dg) y de almacenamiento distribuido (ds) ha demostrado ser igualmente eficaz disminuyendo la relación entre potencia de pico y media de la curva de demanda, evitando los inconvenientes introducidos por el ecs a los usuarios. Sorprendentemente, mientras que la literatura se ha concentrado sobre todo en las técnicas de ecs, las técnicas de dsm basadas ¿¿en dg y ds no han atraído la atención merecida a pesar de su potencial de conformación de la carga y su capacidad de facilitar la integración de las fuentes renovables. En esta tesis, llenamos este vacío y elaboramos modelos precisos de dsm para estudiar el impacto de dg y ds a nivel de los usuarios finales y de toda la infraestructura eléctrica. teniendo presente este objetivo, hacemos frente a varios escenarios de dsm, a partir de una optimización sobre las previsiones con un día de antelación (day-ahead). Se considera desde el caso determinista con restricciones locales hasta el caso estocástico combinado con ajustes en tiempo real y con restricciones locales y globales. Cada tarea se complementa con la definición de modelos de red y de tarificación apropiados que permitan la puesta en práctica del paradigma de dsm en entornos realistas del mercado energético. En este sentido diseñamos marcos de optimización de dsm ¿¿ globales y orientados a los usuarios, que son respectivamente aplicables a situaciones de mercado competitivas y reguladas externamente. Los resultados numéricos reportados corroboran los esquemas distribuidos presentados. Por un lado, los gastos de electricidad de los usuarios se reducen de forma consistente, lo que fomenta su participación activa en los programas de dsm propuestos; por otra parte, esta optimización resulta en un coste de generación inferior y mejora la robustez de toda la red.
Datos académicos de la tesis doctoral «Distributed demand-side optimization in the smart grid«
- Título de la tesis: Distributed demand-side optimization in the smart grid
- Autor: Italo Atzeni
- Universidad: Politécnica de catalunya
- Fecha de lectura de la tesis: 08/07/2014
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Javier Rodríguez Fonollosa
- Tribunal
- Presidente del tribunal: alba Pagés zamora
- paolo Di lorenzo (vocal)
- (vocal)
- (vocal)