Optimització de la gestió energètica d’una microxarxa
El treball de fi de màster present es centra en el disseny d’un algoritme capaç de gestionar efici- entment l’energia dins d’una microxarxa, utilitzant un procés d’optimització. Aquest tipus de xarxes locals solen incloure fonts d’energia renovable, emmagatzematge i càrregues controla- bles, i la se...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | catalán |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/418283 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/418283 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Electric networks Energy conservation Microgrids (Smart power grids) Xarxes elèctriques Energia--Estalvi Microxarxes (Xarxes elèctriques intel·ligents) Àrees temàtiques de la UPC::Energies |
| Sumario: | El treball de fi de màster present es centra en el disseny d’un algoritme capaç de gestionar efici- entment l’energia dins d’una microxarxa, utilitzant un procés d’optimització. Aquest tipus de xarxes locals solen incloure fonts d’energia renovable, emmagatzematge i càrregues controla- bles, i la seva importància està en augment a cause la transició energètica actual. L’objectiu principal del treball és optimitzar el funcionament de la microxarxa per tal de reduir els costos operatius d’aquesta, aprofitant la flexibilitat que ofereixen les diferents càrregues i fonts d’energia, com la producció solar o els vehicles elèctrics. Es tenen en compte també el consum normal de l’edifici estudiat i el preu horari de l’electricitat, i es decideix utilitzar la càrrega bidireccional dels vehicles elèctrics per aportar flexibilitat al sistema. L’algoritme que s’ha dissenyat gestiona de forma dinàmica els diversos fluxos d’energia entre els components de la xarxa, tot complint amb les limitacions d’operació estipulades. Utilitzant un cas d’estudi proper a un cas real, s’ha comprovat que aquest sistema pot aconseguir estalvis significatius en el cost diari d’operació, que amb les dades introduïdes arriben a ser entre el 8% i el 35%, en funció de diferents paràmetres que varien entre cas i cas. Com es veu en el punt 7, aquest estalvi en el cas d’exemple pot arribar als 7.500 € en un període de temps d’un any. Tot i els bons resultats obtinguts amb el model, s’assenyalen certes limitacions que aquest presenta, essent la més gran que en procés d’optimització s’utilitzen en tot moment dades conegudes des d’un inici, cosa que és poc probable que succeeixi en un cas real, i que pot comportar rendiments inferiors als observats. Finalment, es fa un plantejament de possibles vies de desenvolupament futur a partir de l’al- goritme dissenyat, com per exemple la incorporació de tècniques d’intel·ligència artificial per millorar les prediccions i trobar patrons de comportament, que poden desencadenar en una reducció encara superior dels costos d’operació. |
|---|