Resumen de Energy management strategies in production environments with support of solar energy
- español
Durante los últimos años, las políticas energéticas destinadas a incrementar la eficiencia en los procesos de producción, transporte y consumo han conducido a enfoques basados en la descentralización de los mismos y la combinación de diferentes tipos de energía, con el propósito de beneficiarse del uso de los recursos e infraestructura disponibles a escala local de una forma sinérgica. En consecuencia, se espera que las energías renovables jueguen un papel clave dada su relevancia en la generación distribuida, bien para redes puramente eléctricas o bien para sistemas combinados de energía. Sin embargo, debido a su naturaleza intermitente, muchas requieren el uso de sistemas de almacenamiento, una infraestructura flexible, y estrategias de gestión que desacoplen la generación de la demanda, a fin de resultar económicamente viables.
En este sentido, el control predictivo basado en modelo ha propiciado muchos de los últimos desarrollos por su capacidad para lidiar con los objetivos operacionales (criterios económicos o medioambientales para la toma de decisiones a lo largo del tiempo) de sistemas que incluyen múltiples vectores energéticos, a la par que respeta las diferentes restricciones legales, técnicas y políticas de las instalaciones involucradas. Esta tesis presenta varias contribuciones en dicho campo del conocimiento, todas ellas alrededor de la formulación de un marco de modelado genérico de amplia aplicabilidad mediante el que representar sistemas de diversa naturaleza, complejidad, escala de tiempo y topología. Dicha formulación tiene por objetivo la complementación de modelos previos para incluir la posibilidad de definir de forma más precisa determinados procesos, como la venta de recursos de salida o la adición de cargas relacionadas con el estado de funcionamiento de ciertos dispositivos, y reducir el número de variables de decisión requeridas para modelar concentradores de energía de cierta complejidad. La posterior formalización del problema de optimización, a partir del marco de modelado desarrollado, requiere de la aplicación de control predictivo basado en modelo o estrategias de programación para la gestión de energía/recursos. Aun considerando la función objetivo planteada en esta tesis únicamente aspectos económicos relativos al intercambio de recursos, no se imponen restricciones particulares sobre la función objetivo, que bien podría seleccionarse de acuerdo con otros criterios. Todo esto ha conducido al diseño de una próspera librería de funciones con el objetivo de facilitar la implementación de estos problemas de control o reparto, considerando los principales inconvenientes de los paquetes alternativos.
La utilidad de los hitos anteriores se demuestra mediante un caso de estudio inspirado en las instalaciones correspondientes a los dos proyectos de investigación en los que el estudiante doctoral ha participado durante su formación. Para ilustrar con una aplicación real y atrayente, sin pérdida de generalidad, se considera la situación legal en España entre 2015 y 2018 concerniente al autoconsumo, en la que las ventas a la red se permiten a precio de subasta y tanto la energía autoconsumida como la vertida a la red están gravadas. Esto condiciona la programación operacional, que se determina atendiendo a criterios económicos y considerando las variaciones en el precio de la electricidad a lo largo del día, de acuerdo con los datos publicados en tiempo real por el operador de mercado. Las simulaciones llevadas a cabo requerían, de antemano, estimar y validar un modelo de producción energética para los equipos fotovoltaicos, así como la combinación, limpieza y sincronización las bases de datos de las instalaciones, y los resultados obtenidos son coherentes con respecto al comportamiento intuitivamente esperado del controlador atendiendo al objetivo económico, lo cual valida el enfoque de modelado propuesto. Además, la herramienta será útil en la evaluación de prueba, en el estudio de estrategias de gestión de recursos con diferentes conjuntos de datos reales y, debido a su concepción como herramienta flexible, en entornos industriales, comerciales y domésticos. Por todas las razones anteriores, se espera que el trabajo presentado en esta tesis sea de interés al grueso de la comunidad científica.
Finalmente, las reflexiones de esta tesis concluyen que el trabajo futuro debería enfocarse en añadir capacidades al marco de modelado propuesto con el fin de representar determinados procesos particulares; en desarrollar modelos precisos para los sistemas de conversión o almacenamiento y las redes de transporte; en la caracterizar la incertidumbre y formular, en concordancia, esquemas de control probabilísticos; y en implementar estas características en la librería desarrollada, bien en su forma actual o considerando otros paradigmas de programación.
- English
Over the last few years, energy policies aimed at increasing efficiencies in production, transportation, consumption and storage processes have led to approaches based on decentralising these processes and combining different kinds of energy to benefit from the use of available local resources and infrastructure in a synergistic way. Consequently, renewable energies are expected to play a key role given their relevance in distributed generation either for purely electrical power networks or combined energy systems. However, owing to their intermittent nature, many require the use of storage devices, a flexible infrastructure, and management strategies that decouple generation from demand in order to be economically viable.
In this regard, model predictive control has pushed forward many of the latest developments because of its capability to cope with the operational objectives (economic and/or environmental criteria for making decisions over time) of systems that include multiple energy carriers, whilst respecting the several legal, technical, and political constraints of the facilities involved. This thesis presents various contributions to that field of knowledge, all around the formulation of a widely applicable generic modelling framework for representing systems of diverse nature, complexity, timescale, and topology. The formulation is aimed at complementing previous models in order to include the possibility of defining more accurately certain processes, such as selling output resources and adding loads related to the operating state (on/off) of certain devices, and to reduce the number of decision variables for modelling complex energy hubs. The subsequent formalisation of the optimisation problem, from the developed modelling framework, requires applying model predictive control or scheduling strategies for energy/resource management.
Even though the objective function of the optimisation problem posed in this thesis only considers economic aspects regarding the trade of resources, no restrictions are placed on the particular objective function, which could be selected according to other criteria (environment, energetic resources...). All that has led to devise a promising software library aimed at easing the implementation of this control or dispatch problems, considering the main drawbacks of the alternative packages.
The utility of the above milestones is demonstrated by means of a case study inspired in the facilities corresponding to the two research projects in which the doctoral student has been participating during his tuition. To provide a real and captivating application for the developed approach, without loss of generality, the legal situation in Spain concerning self-consumption between 2015 and 2018 has been considered, in which sales to the grid are allowed at the pool price and both the self-consumed energy and that injected to the grid are taxed. This conditions the operational scheduling, which is determined attending to economic criteria and considering the variations in the electricity price throughout the day according to the real-time data published by the market operator. The performed simulations required, in advance, to estimate and validate an energy production model for the photovoltaic equipment and the combination, cleansing, and synchronisation of the databases of the facilities. The results obtained are coherent with respect to the intuitively expected behaviour of the controller regarding the economic objective, which validates the proposed modelling approach. In addition, the tool will be useful in assessing multiple “what-if” scenarios and studying resource management strategies with different sets of real data and, because of its conception as a flexible tool, in industrial, commercial, or home environments. For all the above reasons, it is hoped that the work presented in this thesis will be of interest to the wider scientific community.
The final reflections of this thesis conclude that future work should focus on adding capabilities to the proposed modelling framework in order to represent certain particular processes, developing precise models for conversion/storage devices and transportation networks, characterising uncertainty and formulating probabilistic control schemes accordingly, and implementing these features in the developed library, either in its current form or considering other programming paradigms and its integration within the so-called cyber-physical systems.
