Tarifación Dinámica de Redes Inteligentes de Distribución Usando Optimización Multiobjetivo

• Autores: J.P. Palacios, M. Samper, A. Vargas
• Localización: Revista Técnica "energía", ISSN-e 2602-8492, ISSN 1390-5074, Vol. 12, Nº. 1, 2016 (Ejemplar dedicado a: Revista Técnica "energía", Edición No. 12), págs. 321-330
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Los Sistemas de Almacenamiento de Energía (ESS) y la Respuesta a la Demanda (DR) son tecnologías que pueden proporcionar beneficios económicos al Operador de la Red de Distribución (DNO) y a los clientes residenciales. Consideramos un escenario de Redes Inteligentes de Distribución en el que los prosumidores pueden programar su demanda flexible y almacenar la energía suministrada desde la red de distribución y de paneles fotovoltaicos propios con la ayuda de Sistemas de Gestión de Energía Residencial (HEMS) que maximiza sus beneficios en respuesta a una tarifa eléctrica horaria dinámica de 24 horas. El DNO puede beneficiarse de los recursos energéticos de los prosumidores si se les incentiva a programar su consumo flexible y ESS para aliviar la red de distribución en momentos de alta congestión o cuando el precio del mercado mayorista de electricidad es alto. En este trabajo se propone optimizar una tarifa dinámica de precios del día siguiente para las 24 horas con el fi n de maximizar el beneficio social diario del DNO y prosumidores (es decir, reducir al mínimo los costos de operación del DNO y maximizar la utilidad de los prosumidores). Los problemas de optimización de los prosumidores y del DNO se resuelven en forma distribuida utilizando técnicas de optimización matemática y heurística.

  • English

    Energy storage systems (ESS) and Demand Response (DR) technologies can provide economic benefi ts to Distribution Network Operator (DNO) and residential clients. We consider a scenario of a Distribution Smart Gridwhere prosumers can schedule their fl exible demand and storeenergy supplied from the distribution grid and from ownPV panelswith the aid of Home Energy Management Systems (HEMS) that maximize its benefi ts in response to a 24 hour dynamic pricing. DNO can benefi t from prosumers’ energy resources, if prosumers are incentivized to schedule their consumptionand ESSto alleviate the distribution network in times ofhigh congestionsor when the wholesale electricity market price is high. We propose to optimize a 24 hour day-ahead dynamic pricing in order to maximize the daily social benefi t of DNO and prosumers (i.e. minimize DNO operation costs and maximize prosumers’ utility). We tackle the proposed problem by solving the prosumers’ and DNO optimization problems in a distributed manner using both mathematical and heuristic optimization techniques.