Control Avanzado para Incrementar la Resiliencia de Microrredes Interconectadas con Sistemas Híbridos de Energía

Abstract

El crecimiento en el consumo de energía y la preocupación por la garantía del suministro en la situación socioeconómica actual, recalca la necesidad de evolución que las redes actuales de distribución y transmisión deben acometer. Como alternativa a la concepción tradicional de sistemas de generación centralizados y distribución a larga distancia, se presenta un crecimiento exponencial de las centrales eléctricas de energías renovables distribuidas. Una de las mejores formas de controlar dichos recursos de energía renovable de forma económica y fiable es la gestión mediante microrredes. Las microrredes se consideran una tecnología clave para la introducción de sistemas de energía renovable en el mercado eléctrico. La transición hacia estos sistemas de energía totalmente renovables requerirá aumentar el número de reservas a disposición de los Operadores del Sistema para proporcionar flexibilidad en el proceso de gestión de la energía. La capacidad de la microrred de integrar recursos energéticos distribuidos, cargas y sistemas de almacenamiento de energía aparece como una poderosa herramienta de flexibilidad. No obstante, están sujetas a condiciones aleatorias como cambios en la previsión energética o fallos de componentes, creando problemas de control asociados que aumentan con el número de dispositivos conectados. La optimización de microrredes, consideradas como un conjunto de subsistemas, demanda un alto grado de complejidad en el problema de control, existiendo desafíos aún sin resolver con respecto a su optimización combinada como un conjunto de subsistemas sujetos a incertidumbres como la generación renovable, el consumo, los precios de la energía y restricciones físicas. La presente tesis doctoral se centra en el control de microrredes con almacenamiento hibrido teniendo en cuenta la posibilidad de pérdidas de conexión con la red principal ante eventos tales como problemas fortuitos en componentes de la instalación o ataques a los puntos críticos del sistema, buscando una planificación ´optima tanto individual como cooperativa entre distintas microrredes para mejorar la autonomía en cualquiera de los instantes de planificación del mercado eléctrico, y trabajando en la determinación y mejora de los instantes críticos de resiliencia.

The growth in energy consumption and concern for supply assurance in the current socio-economic situation emphasizes the need for evolution in the current distribution and transmission networks. As an alternative to the traditional conception of centralized generation systems and long-distance distribution, there is exponential growth in distributed renewable energy power plants. One of the best ways to economically and reliably control these renewable energy resources is through management via microgrids. Microgrids are considered a key technology for introducing renewable energy systems into the electricity market. The transition to these fully renewable energy systems will require an increase in the number of reserves available to System Operators to provide flexibility in the energy management process. The ability of microgrids to integrate distributed energy resources, loads, and energy storage systems emerges as a powerful flexibility tool. However, they are subject to random conditions such as changes in energy forecasts or component failures, creating associated control problems that increase with the number of connected devices. The optimization of microgrids, considered as a set of subsystems, introduces a high degree of complexity in the control problem, with still unresolved challenges regarding their combined optimization as a set of subsystems subject to uncertainties such as renewable generation, load consumption, energy prices, and physical constraints. This doctoral thesis focuses on the control of microgrids with hybrid storage, taking into account the possibility of disconnection losses from the main grid in the face of events such as unexpected issues in installation components or attacks on critical points of the system, seeking optimal planning both individually and cooperatively among different microgrids to enhance autonomy at any point in the electricity market planning, working to evaluate and enhance critical resilience instants.