Dimensionamiento óptimo de acumuladores térmicos mediante simulación de la demanda térmica durante invierno a través del entorno digital de OpenStudio para cada unidad de un bloque de apartamentos virtual contextualizado en Quebec
El aumento de la demanda energética destinada a la calefacción de espacios, especialmente en períodos invernales, presenta varios desafíos en materia de la gestión del recurso eléctrico en las viviendas y el uso racional de este. El rápido aumento de los picos de consumo y su duración intensifica el...
- Autores:
-
Diaz Ramirez, Juan Pablo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/56642
- Palabra clave:
- electric thermal Storage (ETS)
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Residential Building
Optimal sizing and operation.
Optimización de recursos
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Servicios públicos
Servicio de energía eléctrica en residencias
Almacenamiento Térmico Eléctrico
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El aumento de la demanda energética destinada a la calefacción de espacios, especialmente en períodos invernales, presenta varios desafíos en materia de la gestión del recurso eléctrico en las viviendas y el uso racional de este. El rápido aumento de los picos de consumo y su duración intensifica el riesgo de estar expuesto a horas no satisfechas de confort térmico en los hogares. Debido a eso, son imperativas las nuevas estrategias para el allanamiento de los picos con el fin de mitigar el efecto del aumento de carga eléctrica de los sistemas de calefacción tradicionales y los períodos de máxima demanda en la red eléctrica. Para enfrentar este desafío, este trabajo presenta una metodología para determinar el dimensionamiento óptimo y la operación de un sistema de acumulador térmico eléctrico en un edificio de apartamentos residenciales. El estudio considera las implicaciones económicas del uso de acumuladores térmicos bajo tarifas dinámicas por tiempo de uso y su impacto en las unidades residenciales. Dicho análisis, se realizó a través del uso de un conjunto de datos sintéticos generados del consumo energético durante la temporada invernal de un edificio residencial típico en Quebec, Canadá, a partir de un prototipo virtual creado a través de la interfaz gráfica de usuario (GIU) de OpenStudio para evaluar el método propuesto. Los resultados demuestran que el uso de acumuladores térmicos, especialmente bajo tarifas eléctricas dinámicas, mejora la gestión energética, evitando picos de consumo y manteniendo el confort térmico en cada apartamento. |
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A. Garcés Ruiz, ‘Optimización convexa: aplicaciones en operación y dinámica de sistemas de potencia’, 2020. B. Daryanian and R. E. Bohn, ‘Sizing of electric thermal storage under real time pricing’, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 8, no. 1, pp. 35–43, 1993. S. Diamond and S. Boyd, ‘CVXPY: A Python-embedded modeling language for convex optimization’, Journal of Machine Learning Research, vol. 17, no. 83, pp. 1–5, 2016. H. Ji, H. Wang, J. Yang, J. Feng, Y. Yang, and M. O. Okoye, ‘Optimal schedule of solid electric thermal storage considering consumer behavior characteristics in combined electricity and heat networks’, Energy, vol. 234, p. 121237, 2021. N.R.C. Canada, national energy code of Canada for buildings - user’s guide, 2019. W. J. Cole, E. T. Hale, and T. F. Edgar, ‘Building energy model reduction for model predictive control using OpenStudio’, in 2013 American control conference, 2013, pp. 449–454. S. Wong and J.-P. Pinard, ‘Opportunities for smart electric thermal storage on electric grids with renewable energy’, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 8, no. 2, pp. 1014–1022, 2016. OpenStudio. (2023). Disponible en: https://openstudio.net/ B. L. Ball, N. Long, K. Fleming, C. Balbach, and P. Lopez, ‘An open source analysis framework for large-scale building energy modeling’, Journal of Building Performance Simulation, vol. 13, no. 5, pp. 487–500, 2020. Room unit- Steffes. (2020). Steffes. Disponible : https://steffes.com/ets/efficiency-nova-scotia-rebates/ E. Weaver, N. Long, K. Fleming, M. Schott, K. Benne, and E. Hale, ‘Rapid application development with Openstudio’, National Renewable Energy Lab.(NREL), Golden, CO (United States), 2012. J. A. Dominguez, L. Rueda, N. Henao, K. Agbossou, and J. Campillo, ‘Distributed co-simulation for smart homes energy management in the presence of electrical thermal storage’, in IECON 2022--48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2022, pp. 1–6. J. Domínguez-Jiménez, N. Henao, K. Agbossou, A. Parrado, J. Campillo, and S. H. Nagarsheth, ‘A Stochastic Approach to Integrating Electrical Thermal Storage in Distributed Demand Response for Nordic Communities With Wind Power Generation’, IEEE Open Journal of Industry Applications, vol. 4, pp. 121–138, 2023. B. Daryanian and R. E. Bohn, ‘Sizing of electric thermal storage under real time pricing’, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 8, no. 1, pp. 35–43, 199. R. L. Storry, G. Ault, and S. Galloway, ‘The multi-objective optimisation of electrical thermal storage to compensate for the intermittency and variability of renewable generation in distribution networks’, 2013. W. Devia, K. Agbossou, and A. Cardenas, ‘An evolutionary approach to modeling and control of space heating and thermal storage systems’, Energy and Buildings, vol. 234, p. 110674, 2021. R. L. Storry, G. Ault, and S. Galloway, ‘The multi-objective optimisation of electrical thermal storage to compensate for the intermittency and variability of renewable generation in distribution networks’, 2013. A. M. Syed, ‘Electric thermal storage option for Nova Scotia power customers: A case study of a typical electrically heated Nova Scotia house’, Energy Eng., vol. 108, no. 6, pp. 69–79, Oct. 2011. Cananada Energy Regulator, "Canada’s Energy Future," Canada Government, 2009. M. Petersen, L. H. Hansen, and T. Mølbak, ‘Exploring the value of flexibility: A smart grid discussion’, IFAC Proceedings Volumes, vol. 45, no. 21, pp. 43–48, 2012. Naciones Unidas, "Objetivos y metas de desarrollo sostenible - Desarrollo Sostenible," Desarrollo Sostenible. https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/objetivos-de-desarrollo-sostenible/. Hydro-Québec, "Annual Report," Hydro-Québec, 2023. [Online]. Disponible en : https://www.hydroquebec.com/about/publications-reports/annual-report.html Ministerio de Ciencia Tecnologia e Innovacion Productiva de Argentina, "USO RACIONAL Y EFICIENTE de LA ENERGÍA (UREE)," 2011 Branch, Canadian Goverment. “Consolidated Federal Laws of Canada, Energy Efficiency Act., 14 Dec. 2017, lois-laws.justice.gc.ca/eng/acts/E-6.4 Environment and Climate Change Canada, “Historical Climate Data - Climate - Environment and Climate Change Canada,” Weather.gc.ca, 2019. https://climate.weather.gc.ca |
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Debido a eso, son imperativas las nuevas estrategias para el allanamiento de los picos con el fin de mitigar el efecto del aumento de carga eléctrica de los sistemas de calefacción tradicionales y los períodos de máxima demanda en la red eléctrica. Para enfrentar este desafío, este trabajo presenta una metodología para determinar el dimensionamiento óptimo y la operación de un sistema de acumulador térmico eléctrico en un edificio de apartamentos residenciales. El estudio considera las implicaciones económicas del uso de acumuladores térmicos bajo tarifas dinámicas por tiempo de uso y su impacto en las unidades residenciales. Dicho análisis, se realizó a través del uso de un conjunto de datos sintéticos generados del consumo energético durante la temporada invernal de un edificio residencial típico en Quebec, Canadá, a partir de un prototipo virtual creado a través de la interfaz gráfica de usuario (GIU) de OpenStudio para evaluar el método propuesto. Los resultados demuestran que el uso de acumuladores térmicos, especialmente bajo tarifas eléctricas dinámicas, mejora la gestión energética, evitando picos de consumo y manteniendo el confort térmico en cada apartamento.Increasing energy demand, especially in winter periods, presents several challenges for home energy management and the rational use of energy. The quick development of the peak consumption period intensifies the risk of being exposed to unmeet hours in households. New strategies for load shifting are critical to mitigate the effect of the increasing electrical load from traditional heating systems and winter peak periods on the grid and the increasing electrical demand. To address such a challenge, this work presents a methodology for determining the optimal size and operation of electric thermal storage (ETS) in multi-zone residential apartment buildings through an optimization problem formulation. The economic implications of using ETS under the time-of-use (TOU) price signals and its impact on residential units are studied. A synthetic energy consumption dataset of a typical residential building in Quebec, Canada, from a virtual prototype created through OpenStudio Graphical user´s interface (GIU) and its network is utilized to evaluate the proposed method. Results demonstrate that the rational use of ETS, especially under dynamic electricity rates, enhances energy management, avoiding consumption peaks and keeping thermal comfort in each apartment.Ingeniero Civilhttps://www.ustabuca.edu.co/Pregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería CivilFacultad de Ingeniería CivilAtribución 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Dimensionamiento óptimo de acumuladores térmicos mediante simulación de la demanda térmica durante invierno a través del entorno digital de OpenStudio para cada unidad de un bloque de apartamentos virtual contextualizado en Quebecelectric thermal Storage (ETS)energy Consumptionthermal demanddynamic priceSynthetic dataResidential BuildingOptimal sizing and operation.Optimización de recursosRedes eléctricasGestión energéticaServicios públicosServicio de energía eléctrica en residenciasAlmacenamiento Térmico EléctricoConsumo energéticoDemanda térmicaTarifa DinámicaDatos SintéticosEdificio ResidencialOptimizaciónDimensionamiento y Operación ÓptimaTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BucaramangaB. Gauthier, "La política cultural de la ciudad de Trois-Rivieres," Agenda de la cultura 21. Premio internacional CGLU, México, 2003. Disponible en: https://www.agenda21culture.net/sites/default/files/files/good_practices/troisrivieres-spa_def.pdf.La ville de Trois-Rivieres, "À propos de la Ville, Planification," 2019. Disponible: https://www.v3r.net/a-propos-de-la-ville/planification/developpement-durable.Hydro-Quebec, "Rates for residential customers (domestic rates)," 2024. Disponible : https://www.hydroquebec.com/residential/customer-space/rates/.A. Arteconi, N. J. Hewitt, and F. Polonara, ‘State of the art of thermal storage for demand-side management’, Applied Energy, vol. 93, pp. 371–389, 2012.Steffes, "Steffes Electric Thermal Storage (ETS) – Unidad de Habitación," 2024. Disponible: https://steffes.com/ets/room-unit/.A. A. Rodriguez, "Optimización convexa," Universidad de Sevilla Escuela, 2014.A. Vielba, "Métodos de optimización convexa en aprendizaje automático," 2019.A. Garcés Ruiz, ‘Optimización convexa: aplicaciones en operación y dinámica de sistemas de potencia’, 2020.B. Daryanian and R. E. Bohn, ‘Sizing of electric thermal storage under real time pricing’, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 8, no. 1, pp. 35–43, 1993.S. Diamond and S. Boyd, ‘CVXPY: A Python-embedded modeling language for convex optimization’, Journal of Machine Learning Research, vol. 17, no. 83, pp. 1–5, 2016.H. Ji, H. Wang, J. Yang, J. Feng, Y. Yang, and M. O. Okoye, ‘Optimal schedule of solid electric thermal storage considering consumer behavior characteristics in combined electricity and heat networks’, Energy, vol. 234, p. 121237, 2021.N.R.C. Canada, national energy code of Canada for buildings - user’s guide, 2019.W. J. Cole, E. T. Hale, and T. F. Edgar, ‘Building energy model reduction for model predictive control using OpenStudio’, in 2013 American control conference, 2013, pp. 449–454.S. Wong and J.-P. Pinard, ‘Opportunities for smart electric thermal storage on electric grids with renewable energy’, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 8, no. 2, pp. 1014–1022, 2016.OpenStudio. (2023). Disponible en: https://openstudio.net/B. L. Ball, N. Long, K. Fleming, C. Balbach, and P. Lopez, ‘An open source analysis framework for large-scale building energy modeling’, Journal of Building Performance Simulation, vol. 13, no. 5, pp. 487–500, 2020.Room unit- Steffes. (2020). Steffes. Disponible : https://steffes.com/ets/efficiency-nova-scotia-rebates/E. Weaver, N. Long, K. Fleming, M. Schott, K. Benne, and E. Hale, ‘Rapid application development with Openstudio’, National Renewable Energy Lab.(NREL), Golden, CO (United States), 2012.J. A. Dominguez, L. Rueda, N. Henao, K. Agbossou, and J. Campillo, ‘Distributed co-simulation for smart homes energy management in the presence of electrical thermal storage’, in IECON 2022--48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2022, pp. 1–6.J. Domínguez-Jiménez, N. Henao, K. Agbossou, A. Parrado, J. Campillo, and S. H. Nagarsheth, ‘A Stochastic Approach to Integrating Electrical Thermal Storage in Distributed Demand Response for Nordic Communities With Wind Power Generation’, IEEE Open Journal of Industry Applications, vol. 4, pp. 121–138, 2023.B. Daryanian and R. E. Bohn, ‘Sizing of electric thermal storage under real time pricing’, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 8, no. 1, pp. 35–43, 199.R. L. Storry, G. Ault, and S. Galloway, ‘The multi-objective optimisation of electrical thermal storage to compensate for the intermittency and variability of renewable generation in distribution networks’, 2013.W. Devia, K. Agbossou, and A. 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