Diseño de estrategia de control para gestión de demanda de micro-redes aisladas

Abstract

Las micro-redes han surgido como solución para aquellas comunidades que se encuentran aisladas y desconectadas de los grandes sistemas de energía. En estas micro-redes, los recursos renovables de generación son escasos y de alta variabilidad, por lo que es crítico definir un esquema de operación que optimice la operación, que es el sistema de gestión de la energía (Energy Management System - EMS). Una de las estrategias con las que se cuenta, es realizar gestión de la demanda (Demand Side Management - DSM), que busca modificar el consumo de los usuarios. Para diseñar una estrategia de DSM, es de importancia tener una estimación de la respuesta de los usuarios frente a ella, para así determinar entre qué rangos se puede esperar que los usuarios varíen su consumo y determinar qué indicaciones enviar al consumidor para generar una respuesta deseada. En la comunidad de Huatacondo, al norte de Chile, se encuentra instalada una micro-red aislada desde el año 2010. Esta micro-red cuenta con un EMS que se encarga del despacho de la energía y busca minimizar los costos de operación. La estrategia de DSM implementada consiste en un semáforo indicativo que puede mostrar las luces verde, amarilla y roja, correspondientes a aumentar, mantener y disminuir el consumo, respectivamente. Si bien las señales mostradas por el semáforo tienen un significado intuitivo, no se tiene una cuantificación de la respuesta que generan sobre los usuarios, por lo que este conocimiento no se incorpora al proceso de optimización. En esta memoria se aborda el problema de modelar la respuesta para tener una estimación del rango real en el que responderán los usuarios, con el fin de generar una gestión de demanda adecuada sobre ellos y así, optimizar el funcionamiento de la micro-red. Con la obtención de un modelo se posibilita la inclusión de este conocimiento al proceso de optimización del EMS. Dado que se cuenta con pocos datos del DSM funcionando, se desarrolla un simulador de consumo con y sin gestión de demanda para la comunidad, que genera datos que permiten modelar la respuesta de los usuarios en base a la hora y color del semáforo que se tienen como entradas. Este modelo se compara con una tabla obtenida a partir del cálculo de las medias de los datos de entrenamiento. Con esta modelación, se pueden determinar los factores de desplazamiento máximos y mínimos esperados para cada hora. Los resultados simulados en el optimizador fuera de línea del EMS con el método propuesto muestran una disminución de los costos de combustible diésel utilizado, reduciéndose hasta un 3.55% respecto a un caso base sin DSM.