Modelo de planeación y gestión energética a corto plazo para micro-redes inteligentes, basado en la óptima respuesta de la demanda

La presente investigación desarrolla un modelo de planeación y gestión energética a corto plazo para micro-redes inteligentes, teniendo en cuenta mecanismos y estrategias de la óptima respuesta de la demanda. Lo anterior tendrá como punto de partida la caracterización de recursos distribuidos como: solar, eólico, biocombustibles, cogeneración (CHP), además de la modelación del perfil de la demanda para los usuarios residenciales, comerciales e industriales que conforman el sistema.
Para el cumplimiento de los objetivos planteados, esta investigación realiza una revisión bibliográfica exhaustiva, sobre los modelos de los recursos distribuidos analizando: la caracterización de la demanda y los modelos de gestiones. Demostrando el vacío de investigación y presentando una solución en la gestión mediante la asignación de los recursos de las Micro-redes. Este trabajo parte desde la planeación mediante el análisis de los recursos disponibles para la micro-red, basado en los modelos energéticos los cuales se adecuaron y validaron en la Micro-red de la Universidad Politécnica Salesiana, para luego estimar la demanda mediante la combinación de técnicas: Markov-Montecarlo, el cual permite trabajar con la inserción de vehículos eléctricos de forma aleatoria, al igual que el tipo, hora y tiempo a cargar. Para concluir con la metodología y el principal aporte de esta tesis doctoral, se realizó un modelo para la asignación de los recursos (Unit Commitment) y el despacho económico (Economic Dispatch) a corto plazo para una micro-red, la cual permite aprovechar los recursos distribuidos que posee la MR, optimizando el costo de la energía y las emisiones de CO2 al ambiente, por otro lado, se analiza, cuál es la mejor política de respuesta de la demanda que se tiene que aplicar.
Finalmente, se valida el modelo mediante sistemas de referencia (Benchmark) y casos de implementación reales (test-beds), considerados en la investigación, donde se determina la eficiencia del modelo frente a un despacho convencional, la programación se encuentra en el entorno de Matlab, con una característica fundamentada que no se necesita de grandes recursos computacionales.