Diseño y optimización de un sistema híbrido renovable con gestión de la demanda y aplicaciones en península y modo isla

Abstract

[ES] Esta tesis tiene como objetivo el desarrollo de una metodología para la optimización de sistemas híbridos renovables que incluya mecanismos de gestión de la demanda y permita su operación tanto en modo isla, como en modo península, para su posterior validación experimental en aplicaciones dirigidas a granjas acuícolas ubicadas en la región costera central del estado de Veracruz, México.

Para la consecución del objetivo, en primera instancia se elaboraron modelos de los componentes del sistema híbrido y se definió una estrategia de despacho para el sistema híbrido, los cuales fueron simulados en MATLAB y en la herramienta de ordenador HOMER. En estos modelos se incluyeron datos de los recursos renovables presentes en el sitio de estudio, la demanda eléctrica, así como también los costes de los componentes y los correspondientes a la operación, mantenimiento y combustible relacionados con la operación del sistema. Para la optimización del sistema híbrido, fueron considerados como indicadores económicos el Coste Total Anual (CTA), el Coste Neto Presente (NPC) y el Coste de Energía (COE); mientras que las emisiones de CO2, emisiones evitadas de CO2 y la Fracción Renovable (FR), fueron los indicadores medioambientales seleccionados para el caso de estudio.

Posteriormente, se definieron algunos arreglos básicos y escenarios de gestión de la demanda aplicables a la operación del sistema híbrido, que permitiera evaluar los resultados de optimización y así determinar la configuración óptima, tanto en modo isla como en modo península.

Finalmente, se aplicó la metodología a una granja acuícola modelo donde se consiguió definir el mejor escenario de gestión de la demanda y las posibles configuraciones de los componentes del sistema híbrido para su operación en modo isla y en modo península. Un análisis de sensibilidad desarrollado en HOMER sirvió de apoyo para evaluar el impacto de las variaciones en la demanda eléctrica de la granja y de la velocidad promedio del viento en la viabilidad técnica, económica y medioambiental del sistema híbrido óptimo.

[CAT] Aquesta tesi té com a objectiu el desenvolupament d'una metodologia per a l'optimització de sistemes híbrids renovables que incloga mecanismes de gestió de la demanda i permeta la seua operació tant en manera illa, com en manera península, per a la seua posterior validació experimental en aplicacions dirigides a granges aqüícoles situades a la regió costanera central de l'estat de Veracruz, Mèxic.

Per a la consecució de l'objectiu, en primera instància es van elaborar models dels components del sistema híbrid i es va definir una estratègia de despatx per al sistema híbrid, els quals van ser simulats en MATLAB i en l'eina d'ordenador HOMER. En aquests models es van incloure dades dels recursos renovables presents en el lloc d'estudi, la demanda energètica, així com també els costos dels components i els corresponents a l'operació, manteniment i combustible relacionats amb l'operació del sistema. Per a l'optimització del sistema híbrid, van ser considerats com a indicadors econòmics el Cost Total Anual (CTA), el Cost Net Present (NPC) i el Cost d'Energia (COE); mentre que les emissions de CO2, emissions evitades de CO2 i la Fracció Renovable (FR), van ser els indicadors mediambientals seleccionats per al cas d'estudi.

Posteriorment, es van definir alguns arranjaments bàsics i escenaris de gestió de la demanda aplicables a l'operació del sistema híbrid, que permetera avaluar els resultats d'optimització i així determinar la configuració òptima, tant en manera illa com en manera península.

Finalment, es va aplicar la metodologia a una granja aqüícola model on es va aconseguir definir el millor escenari de gestió de la demanda i les possibles configuracions dels components del sistema híbrid per a la seua operació en manera illa i en manera península. Una anàlisi de sensibilitat desenvolupat en HOMER va servir de suport per a avaluar l'impacte de les variacions en la demanda energètica de la granja i de la velocitat faig una mitjana de del vent en la viabilitat tècnica, econòmica i mediambiental del sistema híbrid òptim.

[EN] This thesis aims to develop a methodology for the optimization of renewable hybrid systems that includes demand management mechanisms and allows its operation both in island mode, as in peninsula mode, for later experimental validation in applications aimed at aquaculture farms located in the central coastal region of the state of Veracruz, Mexico.

To achieve the objective, in the first instance models of the hybrid system components were developed and a dispatch strategy for the hybrid system was defined, which were simulated in MATLAB and in the HOMER computer tool. These models included data on the renewable resources present at the study site, the electricity demand, as well as the costs of the components and those corresponding to the operation, maintenance and fuel related to the operation of the system. For the optimization of the hybrid system, the Total Annual Cost (TAC), the Net Present Cost (NPC) and the Cost of Energy (COE) were considered as economic indicators; while CO2 emissions, avoided CO2 emissions and the Renewable Fraction (RF), were the environmental indicators selected for the case study.

Subsequently, some basic arrangements and demand management scenarios applicable to the operation of the hybrid system were defined, which allowed to evaluate the optimization results and thus determine the optimal configuration, both in island mode and in peninsula mode.

Finally, the methodology was applied to a model aquafarm where it was possible to define the best demand management scenario and the possible configurations of the components of the hybrid system for operation in island mode and in peninsula mode. A sensitivity analysis developed at HOMER served as a support to assess the impact of variations in the farm's electrical demand and the average wind speed on the technical, economic and environmental viability of the optimal hybrid system.