Formulación de sistema de gestión de energía para micro-red contemplando degradación de baterías mediante estimación estocástica de filtro de partículas

Abstract

El desarrollo de micro-redes eléctricas enfrenta importantes desafíos relacionados con la creciente demanda energética, la integración de fuentes renovables no convencionales (ERNC) y la incertidumbre inherente de estas tecnologías. En este contexto, la optimización de siste- mas de gestión energética (EMS) se convierte en una herramienta clave para garantizar un suministro eficiente y sostenible. A su vez, Las baterías de segunda vida (SLB) representan una solución económica y sostenible dentro de las micro-redes eléctricas, ya que ofrecen una alternativa de menor costo frente a las baterías nuevas, con ahorros que pueden alcanzar entre un 50 % y un 70 %. Su reutilización no solo extiende la vida útil de estos componentes, sino que también reduce significativamente la huella de carbono y el consumo de recursos asociados a la producción de baterías nuevas. En el contexto de una micro-red, las SLB son fundamentales para gestionar la intermitencia de las fuentes renovables y almacenar ener- gía de manera eficiente. Para maximizar su aprovechamiento y garantizar su desempeño, es esencial contar con estimaciones precisas de su estado de salud (SOH) y estado de car- ga (SOC). Estas métricas permiten evaluar la capacidad residual y planificar su operación óptima, asegurando un balance energético estable y una vida útil prolongada. Este trabajo contribuye significativamente al campo al proponer un EMS que incorpora un modelo de degradación de baterías y un enfoque de estimación estocástica mediante filtros de partículas, orientado a maximizar la vida útil de los sistemas de almacenamiento de energía (BESS) y a reducir los costos operativos a largo plazo. El estudio presenta una estructura de optimización que considera incertidumbres en la generación renovable y la demanda energética, utilizando datos reales de la micro-red de Huatacondo, en el desierto de Atacama, Chile. Se implementa un modelo Rolling Horizon que permite ajustar dinámicamente el balance energético en horizontes de corto plazo y se incorporan metodologías robustas para despachos en largo plazo. Los resultados muestran que el EMS propuesto mejora la precisión del balance energético, integrando dinámicas de degradación y potencia disponible de baterías. En comparación a otros modelos EMS, el modelo propuesto en este trabajo, al incorporar un modelo de tensión de batería dependiente del estado de vida y carga de las baterías, generó una disminución en torno al 15 % del despacho de energía por parte del almacenamiento. Si bien a corto plazo la incorporación de modelos de degradación encarece la operación, a largo plazo se puede amortizar de mejor manera el costo de inversión en almacenamiento. El modelo propuesto, por medio de la estimación de filtro de partículas, resulta ser propicio para aplicaciones de baterías de segunda vida, que al poseer una dinámica más compleja, requieren una estimación de estados acorde.