Desarrollo de algoritmos de gestión de carga para vehículos eléctricos y evaluación de su impacto en redes de distribución

Abstract

Los desafíos planteados por el Protocolo de Kioto, el Acuerdo de París y las diferentes instancias de divulgación medioambiental y científica han impulsado fuertemente el desarrollo de tecnologías alternativas bajas en emisiones de carbono. La incorporación de energías renovables para la generación de energía eléctrica ha posicionado la electrificación como una de las medidas para reducir emisiones de CO2. En el área de transportes, la electrificación a impulsado en particular el desarrollo de vehículos eléctricos (VEs). Se prevé que la incorporación a gran escala de este tipo de tecnología produzca enormes impactos en la infraestructura eléctrica, por lo que es menester evaluar estos posibles impactos y abordar estrategias para reducirlos. En este trabajo se evalúan de forma comparativa las opciones de carga lenta (monofásica, 3.6 kW) y rápida (trifásica, 7.2 kW), desarrollando un modelo de gestión de carga con el fin de reducir la demanda agregada y así mermar el estrés sobre la red de distribución. Además, se calcula el Hosting Capacity de tres redes de distribución de baja tensión de la Región de Valparaíso, para diferentes escenarios de carga. Se plantea como hipótesis de investigación que la opción de carga rápida, a pesar de ser capaz de estresar más la red en comparación a la opción de carga lenta, permitiría alcanzar estándares similares al incorporar herramientas de coordinación óptima, aumentando a su vez las prestaciones en términos de menores tiempos de carga para los usuarios. Para este fin se utilizan datos de carga sin coordinación de 3.6 kW para 2000 VEs, obtenidos a partir del proyecto My Electric Avenue de UK de finales del 2015, y se obtienen datos de viajes diarios para conductores a partir del Estudio Origen-Destino Santiago 2012. La información sobre el comportamiento de usuarios permite definir tiempos de desconexión como restricción al problema de gestión. A partir de los datos de carga sin coordinación de 3.6 kW se genera un perfil de carga rápida de 7.2 kW manteniendo fijo el tiempo central de cada proceso de carga. Luego se coordinan los vehículos a través del algoritmo de optimización desarrollado en Gurobi, que resuelve un problema de minimización de la máxima demanda coincidente, satisfaciendo restricciones como disponibilidad de los vehículos, abastecimiento de las demandas de carga, tiempos mínimos de carga, entre otras.

Los resultados indican que si bien el escenario de carga rápida sin coordinación presenta una elevada demanda agregada, al añadir elementos de coordinación de carga se obtienen niveles de potencia muy similares al caso de carga lenta, confirmando la hipótesis de investigación en términos de la eficaz reducción de la demanda agregada. De los análisis efectuados en OpenDSS para las redes de distribución se encuentra que, dada la condición trifásica de la carga rápida, se reduce notablemente el porcentaje de clientes con problemas de tensión al reducir los desbalances de voltaje. La carga rápida es viable y permite además una mayor adopción de este tipo de tecnologías bajo esquemas de coordinación, posibilitando menores tiempos de espera y por tanto mayor disponibilidad y confort para los usuarios finales.