técnicas de control predictivo para la gestión eficiente

Técnicas de Control Predictivo para la gestión eficiente de micro-redes de energías

renovables Carlos Bordons

Escuela Técnica Superior de Ingeniería

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X Simposio CEA de Ingeniería de Control Barcelona, marzo 2012

Resumen

•  Trabajos realizados en el marco del proyecto DPI2010-‐21589-‐C05: “Predic've cOntrol techniques for effcient management of reneWable Energy micro-‐gRids” (POWER). Socios:

•  Ingeniería de Sistemas y AutomáOca US (Coordinador) •  Termotecnia US •  Universidad de Almería •  CIEMAT •  Universidad de Valladolid

•  ProblemáOca del modelado y control de micro-‐redes que incorporan generación mediante energías renovables. • Resultados de una primera solución al problema sobre una micro-‐red de laboratorio • Se presenta un nuevo marco de modelado de micro-‐redes basado en el concepto de “concentradores de energía” o energy hubs, integrado con técnicas de Control Predic6vo Distribuido,

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Índice

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1.  Introducción 2.  Diseño y puesta en marcha de

una micro-red de laboratorio 3.  Control heurístico 4.  Modelado mediante energy hubs 5.  MPC distribuido 6.  Ejemplo de aplicación 7.  Trabajos en curso y conclusiones

1. Introducción:

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• Conseguir una generación eficiente y segura de energía así como un consumo opOmizado es un obje6vo crucial en los países desarrollados • La distribución de la energía está sufriendo múlOples cambios, debidos al impacto de la generación renovable en la red y nuevos perfiles de consumo, como los vehículos eléctricos. •  La generación y el consumo son más distribuidos, surgiendo lo que se ha dado en llamar redes inteligentes o smart grids. • Con la integración de algoritmos avanzados de control se permiOrá la op6mización del sistema energé6co por medio de la integración de generación, almacenamiento y consumo distribuidos, absorbiendo una mayor canOdad de aporte renovable mientras se manOenen o incluso se mejoran los estándares de calidad.

1. Introducción:

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ObjeOvos del proyecto coordinado: • Desarrollo de metodologías para la obtención de modelos de micro-‐redes que contengan fuentes de energías renovables, con fuentes y cargas de naturaleza heterogénea. • Desarrollo de estrategias basadas en MPC para estos sistemas, incluyendo formulaciones de MPC cooperaOvo para la gesOón económica ópOma. • Implementación y validación de las estrategias en plantas experimentales seleccionadas.

Objetivo:

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Formulación de un marco unificado de modelado, optimización y análisis de redes de energía con fuentes heterogéneas y almacenamiento

Marco integrado

Lag-MPC

Comm-

MPC

Cent-MPC

Dcent-MPC

FC-MPC

Micro-redes:

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• Consideración de la generación y las cargas asociadas como un subsistema o micro-‐red. (Lasseter, 2002). • Cuando suceden perturbaciones, se puede separar del sistema de distribución general para aislar las cargas de la micro-‐red de las perturbaciones o faltas que se produzcan (manteniendo el servicio). • Originalmente para redes eléctricas. Extensión para energías heterogéneas: electricidad, calor, frío, combusOble y considerar almacenamiento (eléctrico, térmico, hidrógeno, etc.) • La micro-‐red puede operar por tanto conectada a la red de distribución principal, o en modo aislado, y también puede estar conectada a otras micro-‐redes, dando lugar a un sistema más complejo.

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2. Micro-red con almacenamiento

•  Banco de pruebas de micro-redes con generación renovable y almacenamiento en H2 •  Electrolizador, depósito de hidruros y pila de combustible. Baterías.

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Micro-red •  Emulación de perfiles de generación renovable (FV, eólica) •  Perfiles de cargas: vehículos eléctricos, hogar, etc.

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1000

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3500

time (h)

Pow

er (W

)

Household power demandWind turbine power

•  Está en funcionamiento. • Modelos dinámicos detallados de cada componente, validados con datos reales. • Diversos sistemas auxiliares: sistema térmico de los hidruros, sistema de H2, baterías, etc. • Convertidores electrónicos

Sistema de Control Se dispone de un PLC Schneider M340, un SCADA y comunicaciones CANbus

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Control heurístico " Primera aproximación al problema. Solución centralizada. " Punto de partida para la evaluación de estrategias más avanzadas. " Refleja el estado del arte(Agbossou et al, 2004), (Ullenberg, 2007), (Ipsakis et al, 2008) " Control por banda de histéresis: se gestiona el exceso o defecto de energía de las fuentes renovables, almacenándola (en forma de H2 o en las baterías) o extrayéndola de los almacenamientos " Gestión está basada en el estado de carga de la batería (State Of Charge, SOC)

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Resultados experimentales " Tanto la pila como el electrolizador trabajan a potencia constante (evita cambios de régimen). Vida útil de los equipos. " Generador FV. Día soleado y día nublado

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El Control Heurístico resuelve el problema de la operación de la red, pero no emplea ningún criterio óptimo de diseño. Es centralizado, lo que puede ser un problema para redes grandes o geográficamente distribuidas Se puede mejorar la gestión mediante un controlador que minimice una función de coste, normalmente de tipo económico.

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una micro-red de laboratorio 3.  Control heurístico 4.  Modelado mediante energy

hubs 5.  MPC distribuido 6.  Ejemplo de aplicación 7.  Trabajos en curso y conclusiones

4. Modelado mediante energy hubs " Formulación de un marco genérico para redes heterogéneas con almacenamiento " Permite integrar en un mismo bloque distintos tipos de energía (eléctrica y térmica) así como almacenamiento en diversas formas (eléctrico o hidrógeno). " Los concentradores de energía (Geidl et al., 2007) (Del Real et al., 2009), se pueden definir como interfaces entre generadores de energía, consumidores y la infraestructura de transporte, dando lugar a un marco integrado para modelado y control de sistemas que incluyen diversos vectores energéticos. " Extensión de la idea original de (Geidl et al., 2007) para redes eléctricas sin almacenamiento. " Permite modelar diversos sistemas: PHEV

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Conversión entre diversas fuentes

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Almacenamiento

" Matriz de conversión

" Matriz de almacenamiento

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Formulación de conversión y almacenamiento Vbles de entrada

Vbles de almacenamiento

Vbles de salida

Vbles de estado

Términos no lineales relacionados con el almacenamiento

" Descripción en espacio de estados

Con los siguientes elementos:

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Representación en espacio de estados de cada subred

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Interconexionado de hubs mediante variables de interconexión

" Sistema de hubs interconectados

" Forma MDL

" Matriz de interconexión

" Restricciones de interconexión

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Descripción de un hub genérico “i”

" Cada hub está definido por el subset de matrices

Descripción completa de la red mediante el set de matrices

Descripción completa mediante matrices genéricas de redes potencialmente muy complejas

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Control distribuido

Objetivo: Distribuir el esfuerzo de control entre agentes

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En el caso de las micro-redes, hay otros factores que aconsejan el uso de una solución distribuida, como puede ser el hecho de que los generadores puedan tener distinto propietario o que los intereses sean distintos (por ejemplo, producción local de energía térmica). También permite usar hardware de control más sencillo.

Estructuras de MPC distribuido

" Cent-MPC: Predictivo centralizado. Un único agente lo controla todo (caso base) " Dcent-MPC: Predictivo descentralizado. Sin interacción con los vecinos " Comm-MPC: Predictivo basado en comunicación: Cada agente tiene en cuenta las interacciones con sus vecinos en su modelo dinámico " FC-MPC: Predictivo basado en cooperación. Cada agente tiene en cuenta las interacciones con sus vecinos en la función objetivo, con acceso a la función de coste global " Lag-MPC: Predictivo basado en multiplicadores de Lagrange. Cada agente tiene en cuenta las interacciones con sus vecinos en la función objetivo, mediante el uso de multiplicadores de Lagrange

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" Completa revisión en (Negenborn, 2007). Aplicar las ideas básicas de MPC pero de forma distribuida. Existen diversas estrategias:

" Problema de control de cada agente individual:

" Función objetivo de cada subred

" Sujeta a

Variables de interconexionado

Estructuras de control distribuido: Comparativa cualitativa

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" Lag-MPC: Predictivo basado en multiplicadores de Lagrange " Cada agente tiene en cuenta las interacciones con sus vecinos en la función objetivo, mediante el uso de multiplicadores de Lagrange:

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Estructuras de control distribuido: Lag-MPC

" Cada agente, en cada tiempo de simulación, realiza un proceso iterativo de comunicación, actualiza los multiplicadores y evalúa las condiciones de parada

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Conceptualización del proceso de negociación

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" Conceptualización del proceso de negociación

“qué querría hacer” “qué querría que hicieran mis vecinos”

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“qué querrían hacer mis vecinos” “qué querrían mis vecinos que hiciera”

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Proceso de optimización local

Modelo completo de la red no necesario

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L-DMPC. Integración con los energy hubs

•  Sólo es necesario el conocimiento de las interconexiones con los nodos vecinos •  Posibilidad de plug & play •  Implementación en hardware de bajo coste (motes) •  El desconocimiento del modelo completo es muy usual en grandes redes

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6. Aplicación a una red (simulación)

" Red dividida en tres áreas " Modelado como sistema de hubs

Cada agente recibe las ofertas de los generadores y la demanda de consumo. Minimiza el coste de satisfacer el consumo de su área

" Caso de estudio " Matrices que definen el hub #1

" Función de coste del hub #1

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" Caso de estudio " Matrices que definen el hub #2


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Aplicación a una red

" Caso de estudio

" Matrices que definen el hub #3


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Las conidiciones de operación se incluyen como restricciones. Capacidades máximas (variable en el caso de las renovables)y mínimas (nuclear) y velocidad de aporte de energía.

" Disponibilidad de las fuentes renovables

Termosolar Eólica #1

Eólica #2 37


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Mix de energía resultante

Depende de los costes de generación. En este ejemplo: 2.8 um.(nuclear), 3.1 um (témica), 3 um la red externa #1 y 2 um la #2.

" Análisis de la producción solar con/sin almacenamiento de sales fundidas

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Influencia del almacenamiento térmico

" Análisis del coste de generación con/sin almacenamiento de energía

7. Conclusiones y trabajos en curso

" Estudio problema de control de redes energéticas en las que existe generación distribuida y almacenamiento

" Formulación de un marco general de modelado (energy hubs) y resolución mediante MPC distribuido (Lagrange).

" Puesta en marcha de una micro-red de laboratorio y primera experiencia de control

" Ensayo de la estrategia propuesta en la micro-red. Entorno real: incertidumbres, ruidos, comunicaciones, etc.

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" Estudio de convergencia y robustez de la solución

" Integración de técnicas de RTO y DMPC

" Modelado y control de otros sistemas de referencia. PHEV

Agradecimientos: " Ministerio de Ciencia e Innovación con el proyecto coordinado DPI2010-21589-C05. " Investigadores del proyecto POWER:

" Teodoro Álamo " Ignacio Alvarado " Alicia Arce " Fernando Dorado " Juanma Escaño " Daniel Limón " Pepe Maestre " David Muñoz de la Peña " Amparo Núñez " Miguel Ángel Ridao " Daniel Rodríguez " Asun Zafra

" Especialmente a Alejandro Del Real y Luis Valverde

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" Caso de estudio " Resultados de la simulación

Errores cometidos Número de iteraciones cada muestreo

Número de iteraciones acumulado 43


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