03 de julio de 2019
Resumen:
En la actualidad, los sistemas de energía eléctrica están migrando a la instalación de mayores cantidades de generación eólica y solar para lograr los objetivos de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero en el sector, lo que requerirá una mayor flexibilidad del sistema para mantener el balance generación-demanda y así garantizar los estándares de desempeño del sistema. Las tecnologías actuales tienen capacidades técnicas limitadas para proporcionar esta flexibilidad, y se requieren nuevas alternativas. En este contexto, el almacenamiento de energía es una de las opciones más prometedoras que puede ofrecer beneficios técnicos y económicos. Sin embargo, modelar sistemas de almacenamiento de energía representa un desafío debido a que existe una amplia gama de tecnologías, desde unidades hidroeléctricas de bombeo hasta baterías, cada una con diferentes características que las hacen más adecuadas para aplicaciones ya sea a corto (ej. horas) o a largo plazo (ej. meses).
Esta tesis propone modelos de optimización que mejoran las herramientas actuales de planeación de la operación e inversión mediante una mejor consideración de las decisiones operativas a corto y largo plazo para diferentes tecnologías de almacenamiento de energía conectadas a la red de transmisión que impactan la planeación táctica y estratégica en los sistemas de energía eléctrica. Esta tesis aborda el problema de inversión y operación de almacenamiento de energía en los siguientes aspectos:
• Representación de la operación de almacenamiento de energía: se proponen mejoras en los modelos actuales de apoyo a la decisión para tratar el almacenamiento a corto plazo (ej. baterías) y el almacenamiento estacional (ej. hidráulica), al mismo tiempo, incluyendo análisis con restricciones de la red de transmisión. Además, se determinan los principales inconvenientes de los enfoques de modelado tradicionales utilizando un modelo de compromiso de unidad por hora como punto de referencia para la comparación de los modelos actuales y propuestos.
• Co-optimización de tecnologías de almacenamiento de energía en modelos de despacho hidrotérmicos: se evalua el impacto de las decisiones de almacenamiento de energía a corto plazo en el costo de oportunidad del almacenamiento a largo plazo a través de la propuesta de un nuevo modelo para la coordinación hidrotérmica en el cual los costos de oportunidad o las señales a corto plazo se co-optimizan con el almacenamiento estacional.
• Modelos de decisión de inversión para el almacenamiento de energía: Se formulan y prueban los principales enfoques de modelado para evaluar la inversión en sistemas de almacenamiento de energía en sistemas de energía con alta penetración de fuentes de energía renovables. Además, se analiza la influencia de las restricciones de la red de transmisión, las pérdidas y la mayor penetración de la energía renovable en la planificación de la ubicación e inversión de los sistemas de almacenamiento de energía.
• Modelos de decisión de inversión para el almacenamiento de energía utilizando un compromiso de unidad basado en energía: se proponen mejoras a los modelos de inversión actuales al modelar correctamente los requisitos de flexibilidad del sistema de energía eléctrica, incluyendo los asociados a las diferentes inversiones en almacenamiento de energía. Además, se comparan modelos de compromiso de unidad basados en energía y en potencia, analizando las principales ventajas y desventajas de las decisiones de inversión en almacenamiento de energía.
Los modelos propuestos pueden respaldar las decisiones de propietarios de almacenamiento de energía, inversores, operadores de sistemas, entidades de planificación y autoridades reguladoras, que estén relacionadas con el almacenamiento de energía en el contexto futuro de una alta proporción de fuentes de energía renovables variable.
Palabras clave: sistemas de almacenamiento de energía, planeación de la expansión de la generación, despacho hidrotérmico, sistema de almacenamiento de baterías, programación de unidades basadas en potencia, optimización
Cita:
D.A. Tejada (2019), Co-optimization of energy storage technologies in tactical and strategic planning models. Madrid (España).
