Avances en Verificación y Medida de la Respuesta de la Demanda y Aplicación a su integración en Smart Grids

Abstract

[EN] The electric power industry is being shaken by a new idea that is taking shape: smart grids. Three aspects are considered keys to reach smart grids: a) The structure of the network must meet the smart grid concept, i.e. it must be resistant to failures, e.g. causing the automatic separation of any broken element without affecting the operation of the other components; it must be flexible to allow the connection or disconnection of loads and distributed generators, it must maintain efficient operation under various load conditions, and so on. b) The network should open the possibilities of participation of large and small generators as well as users, enabling new business opportunities and active participation, so that "intelligent" generation or consumption may benefit. c) All participants must have easy access to the information needed to choose the best operating strategy in each case. In regard to the first condition (a) there are significant challenges to solve: network automation, optimal design, development of new protection and control equipment, etc. It will be necessary to develop equipment adapted to new problems and new needs that will be generated in these networks. Those items of equipment should be standardised, it will be necessary to define tests to take into account issues that currently are not usually needed, such as the presence of disturbances in voltage, or others. In this sense, marginally though, the research team in which the author works has collaborated with a laboratory for electrical testing, the Flex Power Grid Lab Research Infrastructure DNV KEMA in the Netherlands, in the definition and implementation of some tests, as described in Chapter 3. Smart grids. In the second aspect (b), deep social changes are needed and, above all, regulation changes are crucial. In any case, the first step is to know how the consumption of loads is, how can demand be modified, how can small generation (mainly renewable) and energy storage influence generation, and so on. Having accurate models that provide this information is a key factor for network agents to establish their best strategies. This dissertation discusses many aspects of energy demand and the problem of controlling several resources and agents in the system operation is addressed and Chapter 3. Smart grids shows the management and control software (in which the author has collaborated during the design and development stages) of a small smart grid that exists in LabDER laboratory at UPV, where various resources are integrated according to the needs of demand, energy prices, and so on. In the third condition (c) there are also major challenges to be solved, such as mass information management and the increasing volume of data traffic that it can involve. This dissertation proposes several algorithms to facilitate treatment of the available data to optimise the management of the resources in a smart grid or to make decisions about the participation in demand response programs, as shown in Chapter 8. Energy Management Systems for Smart Customers.

[ES] La industria eléctrica de potencia está siendo sacudida por una idea que va tomando forma: las smart grids. Tres aspectos pueden considerarse claves para llegar a las smart grids: a) La estructura de la red debe responder al concepto de red inteligente, es decir, ser resistente a fallos, por ejemplo provocando la separación automática de cualquier elemento averiado sin afectar al funcionamiento del resto de la red; ser flexible para permitir la conexión o desconexión de cargas y generadores distribuidos, mantener un funcionamiento eficiente bajo diversos estados de carga, etc. b) La red debe abrir las posibilidades de participación de grandes y pequeños generadores así como de los usuarios, permitiendo nuevas posibilidades de negocio y de participación activa, de manera que la generación o el consumo "inteligentes" se vean beneficiados. c) Todos los participantes deben tener acceso fácil a la información necesaria para poder elegir la mejor estrategia de funcionamiento en cada caso. En lo que respecta a la primera condición (a) hay importantes retos por resolver: automatización de la red, diseño óptimo, desarrollo de nuevas protecciones y equipos de control, etc. Será necesario desarrollar equipos adaptados a los nuevos problemas y nuevas necesidades que se generarán en estas redes. Esos equipos deberán ser normalizados, para lo cual será necesario definir ensayos que tengan en cuenta aspectos que actualmente no suelen ser necesarios, como la presencia de perturbaciones en la tensión, u otros. En este sentido, aunque de forma marginal, se ha colaborado con un laboratorio para ensayos eléctricos, la Flex Power Grid Lab Research Infrastructure del DNV KEMA en los Países Bajos, en la definición y realización de algunos ensayos, como se indica en el Capítulo 3. Smart grids. En el aspecto segundo (b), son necesarios profundos cambios sociales y, sobre todo, legislativos. En cualquier caso, el primer paso consiste en saber cómo es el consumo de los receptores, de qué manera puede variarse la demanda, qué influencia puede tener la pequeña generación (renovable principalmente) y el almacenamiento de energía, etc. Disponer de modelos precisos que proporcionen esta información es clave para que los actores de la red puedan establecer sus mejores estrategias. En la tesis se analizan muchos aspectos relacionados con la demanda de energía y se aborda el problema del control de la participación de diversos recursos y diversos agentes en el funcionamiento del sistema y en el Capítulo 3. Smart grids se muestra el software de gestión y control (en cuyo diseño y desarrollo se ha colaborado) de una pequeña smart grid que existe en el laboratorio LabDER de la UPV, donde se integran diversos recursos en función de las necesidades de la demanda, los precios de la energía, etc. En la tercera condición (c) hay, también, grandes retos por resolver, como la gestión masiva de información y el incremento en el volumen de tránsito de datos que puede representar. En la tesis se proponen diferentes algoritmos para facilitar el tratamiento de los datos disponibles a la hora de optimizar la gestión de los recursos de una smart grid o tomar decisiones de cara a participar en programas de respuesta de la demanda, tal como puede verse en el Capítulo 8. Sistemas de Gestión Energética para Smart Customers.

[CA] La indústria elèctrica de potència està sent sacsada per una idea que va prenent forma: les smart grids. Tres aspectes poden considerar-se claus per a arribar a les smart grids: a) L'estructura de la xarxa ha de respondre al concepte de xarxa intel·ligent, és a dir, ser resistent a fallades, per exemple amb la separació automàtica de qualsevol element avariat sense afectar el funcionament de la resta de la xarxa; ser flexible per a permetre la connexió o desconnexió de càrregues i generadors distribuïts; mantindre un funcionament eficient davall diversos estats de càrrega, etc. b) La xarxa ha d'obrir les possibilitats de participació de grans i xicotets generadors així com dels usuaris. Així, ha de permetre noves possibilitats de negoci i de participació activa, de manera que la generació o el consum "intel·ligents" es vegen beneficiats. c) Tots els participants han de tindre accés fàcil a la informació necessària per a poder triar la millor estratègia de funcionament en cada cas. Pel que fa a la primera condició (a) hi ha importants reptes per resoldre: automatització de la xarxa, disseny òptim, desenrotllament de noves proteccions i equips de control, etc. Serà necessari desenrotllar equips adaptats als nous problemes i noves necessitats que es generaran en aquestes xarxes. Aqueixos equips hauran de ser normalitzats, per a la qual cosa serà necessari definir assajos que tinguen en compte aspectes que actualment no solen ser necessaris, com la presència de pertorbacions en la tensió, o altres. En aquest sentit, encara que de forma marginal, s'ha col·laborat amb un laboratori per a assajos elèctrics, la Flex Power Grid Lab Research Infrastructure del DNV KEMA en els Països Baixos, en la definició i realització d'alguns assajos, com s'indica en el Capítol 3. Smart grids. En l'aspecte segon (b), són necessaris profunds canvis socials i, sobretot, legislatius. En qualsevol cas, el primer pas consisteix a saber com és el consum dels receptors, de quina manera pot variar-se la demanda, quina influència pot tindre la xicoteta generació (renovable principalment) i l'emmagatzemament d'energia, etc. Disposar de models precisos que proporcionen aquesta informació és clau perquè els actors de la xarxa puguen establir les seues millors estratègies. En la tesi s'analitzen molts aspectes relacionats amb la demanda d'energia i s'aborda el problema del control de la participació de diversos recursos i diversos agents en el funcionament del sistema i en el Capítol 3. Smart grids es mostra el programari de gestió i control (en el disseny i desenrotllament del qual s'ha col·laborat) d'una xicoteta smart grid que existeix en el laboratori LabDER de la UPV, on s'integren diversos recursos en funció de les necessitats de la demanda, els preus de l'energia, etc. En la tercera condició (c) hi ha, també, grans reptes per resoldre, com ara la gestió massiva d'informació i l'increment en el volum de trànsit de dades que pot representar. En la tesi es proposen diferents algoritmes per a facilitar el tractament de les dades disponibles a l'hora d'optimitzar la gestió dels recursos d'una smart grid o prendre decisions de cara a participar en programes de resposta de la demanda, tal com pot veure's en el Capítol 8. Sistemes de Gestió Energètica per a Smart Customers.