Almacenamiento de energía: modelos de negocios y ubicación óptima

Abstract

Los sistemas de almacenamiento de energía (ESS) forman parte de un grupo de tecnologías que permiten experimentar mejoras significativas en la calidad y seguridad del producto eléctrico. El objetivo principal del presente trabajo de título se divide en dos: en primer lugar formular modelos de negocios con ESS que permitan entregar valor a un cliente en un requerimiento compatible con la acción de dichos dispositivos; y en segundo lugar, proponer una metodología de ubicación óptima de ESS buscando optimizar costos de operación y seguridad en sistemas interconectados. Se proponen los modelos de negocios de reserva en giro (RG), postergación de inversiones y EDAC negativo. En el modelo de RG se busca dar la reserva en giro en centrales que regulan frecuencia con BESS (\textit{Battery Energy Storage System}), lo cual permite recibir remuneraciones por SSCC y por el incremento en el nivel de generación, de esta manera se obtienen importantes ingresos por venta de energía. Postergación de inversiones busca descongestionar los sistemas de transmisión y distribución (líneas y transformadores) instalando BESS en el lado de la carga, lo que eventualmente pospone las inversiones por ampliación u obras nuevas. EDAC negativo evita el desprendimiento de carga de clientes industriales por acción del EDAC. En segundo lugar se propone la metodología de ubicación óptima, en la cual se maximiza el ahorro en costos de operación en horario punta (descarga) y valle (carga) de la demanda en un día, el que está dado por el ahorro para el sistema que significa operar con BESS, considerando un costo horario de AVI+COMA asociado a cada BESS instalado versus la situación sin BESS. Por otro lado, se propone la minimización de índices de desempeño estáticos de desviación de tensiones y uso del sistema de transmisión en horario punta. Se realizaron pruebas en el modelo IEEE 14 barras e IEEE 118 barras. Las pruebas para maximización de ahorros arrojan pequeños ahorros en operación horaria, pero que pueden ser significativos al considerar el régimen anual. La optimización de costos sólo aporta en recorte de punta y estabilización de costos marginales en las zonas de instalación de BESS. Para optimización de seguridad se logran reducir las desviaciones de tensión y en algunas barras se logran desactivar las restricciones de límites por sobretensiones, de forma similar se redistribuyen los flujos a través de los tramos de líneas, es decir, en tramos con bajo uso hay mayor circulación y en tramos con mayor uso hay reducción en los flujos. Lo anterior permite concluir que la solución con algoritmos genéticos permite encontrar buenas soluciones pese a que es un método que no asegura la convergencia al óptimo global.