Francisco García Barrios Desarrollo en Matlab de “Programación y operación de un sistema de energía eólica con almacenamiento de energía en el mercado de la electricidad” Francisco García Barrios

Índice Introducción Modelo general del sistema Optimización en programación (Magnus) Optimización en operación (Magnus) Optimización propuesta Implementación Matlab y Excel Algunos resultados Futuras propuestas 09/10/2019

Índice Introducción Modelo general del sistema Optimización en programación (Magnus) Optimización en operación (Magnus) Optimización propuesta Implementación Matlab y Excel Algunos resultados Futuras propuestas 09/10/2019

Introducción Fases de trabajo Estudio tesis Magnus Korpas Implementación propia técnicas de optimización en programación y operación Posibles mejoras Implementación propia de mejoras y pruebas 09/10/2019

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Modelo general del sistema Entradas externas: 09/10/2019

Modelo general del sistema Funcionamiento del mercado: Cada día a las 8:30 a 10:00 se negocia y se cierra la potencia para el día siguiente. Ganancias: 09/10/2019

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Optimización en programación (Magnus) 09/10/2019

Optimización en programación (Magnus) Algoritmo de programación dinámica Se discretiza s(t): Las posibles m en cada paso son: 09/10/2019

Optimización en programación (Magnus) Algoritmo de programación dinámica 09/10/2019

Optimización en programación (Magnus) Algoritmo de programación dinámica: Ventajas: Sencillo de programar en otros lenguajes de programación. Sabemos exactamente como optimiza. Desventajas: Es necesario discretizar el volumen del depósito, por lo que depende del numero de pasos más error o más tiempo. Considera el viento una variable determinista. Algoritmo de programación usado LINPROG: No necesita valores discretos: Más rápido y solución óptima. Es necesario linealizar las ecuaciones. (fmincon) No sabemos exactamente que hace, por lo que no podría programarse el algoritmo en un dispositivo sin Matlab. 09/10/2019

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Optimización en operación (Magnus) Simple: Programación estocástica dinámica: Ahora tengo en cuenta a cada paso la incertidumbre del viento. Necesito discretizar Pw(t) y s(t). Ventaja: Aumentan los ingresos Desventaja: Uso de dos variables discretas, aumentando el error acumulado, así como las necesidades de cálculo. 09/10/2019

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Optimización propuesta Optimización en programación. Se considera el viento como una variable aleatoria que sigue una distribución de weibull. Recibo media y varianza del día siguiente Transformo media y varianza en ‘a’ y ‘b’ Uso la distribución de weibull para los cálculos. 09/10/2019

Optimización propuesta 09/10/2019

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Implementación Matlab y Excel Entradas externas: Pl(t)  txt v(t)  txt e(t)  CNEHoja Excel Parámetros de la simulación y del sistema, modos de funcionamiento Hoja Excel 09/10/2019

Implementación Matlab y Excel 09/10/2019

Implementación Matlab y Excel 09/10/2019

Implementación Matlab y Excel 09/10/2019

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Algunos resultados Todo tipo de simulaciones: Obtener distintos resultados cambiando: Las características de los dispositivos: Potencia nominal Eficiencia Tamaño del depósito El tipo de programación El tipo de predicción de los parámetros de entrada El tipo de ejecución Las características del mercado 09/10/2019

Algunos resultados Eficiencia 100 Eficiencia 90 09/10/2019

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Futuras propuestas ¿Falla algo realmente en el nuevo algoritmo de programación? Intentar extender el horizonte de programación para evitar el pico de Psch(24). Tener en cuenta la distribución horaria usual del viento (más por la tarde) y los cambios entre estaciones. Concretar más el funcionamiento del mercado de la electricidad. Usar modelos de los dispositivos más complejo (distinta eficiencia dependiendo del punto de funcionamiento de la pila…) 09/10/2019