Dimensionamiento y localización óptima de sistemas de almacenamiento de energía a gran escala para reducir el costo por restricciones de red en el sistema eléctrico colombiano

ilustraciones, graficas, mapas

Autores:
Avendaño Peña, Álvaro Andrés
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/81744
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81744
https://repositorio.unal.edu.co/
Palabra clave:
620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería
Costo por restricciones
Escenarios
Optimización
Sistemas de almacenamiento de energía
MILP
Energy storage systems
Optimisation
Restrictions costs
Stochastic programming
Energía eléctrica
Conservación de la energía
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Energy conservation
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spelling Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Cortés Guerrero, Camilo Andrés7f8ae2adc53274e372e9ae39030efb28600Romero Quete, David Fernando36432d6da50a6d19536d7075f7262c45600Avendaño Peña, Álvaro Andrés9c8abbeedbbc33c854b848ffa59ab430Grupo Energía BogotáFundación CeibaGrupo de Investigación Emc-Un2022-07-25T18:46:12Z2022-07-25T18:46:12Z2022-06-22https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81744Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, graficas, mapasEn este documento se presenta una metodología que busca localizar y dimensionar sistemas de almacenamiento de energía basados en baterías (SAEB) para reducir el costo por restricciones en el sistema eléctrico colombiano. La metodología se plantea como un modelo de programación lineal entera mixta (MILP), inicialmente con un enfoque determinista para luego mejorarse utilizando un enfoque basado en escenarios, con la finalidad de tener en cuenta la incertidumbre de algunos parámetros del modelo. Los modelos de optimización son escritos en el lenguaje de programación Python y haciendo uso de la librería Pyomo. Las diferentes etapas del desarrollo de la metodología se prueban y validan con diferentes sistemas eléctricos de potencia como el sistema de prueba de 6 nodos, el sistema equivalente colombiano de 15 nodos y el sistema de transmisión nacional (STN) de Colombia; utilizándose información real del sistema eléctrico colombiano en los dos últimos sistemas. Los resultados de la metodología se evalúan comparando el costo por restricciones con y sin SAEB bajo diferentes condiciones, identificando beneficios adicionales de la integración de SAEB en los sistemas estudiados. (Texto tomado de la fuente)In this document, a method to find the best siting and sizing of battery energy storage systems (BESS) to reduce the cost from restrictions in the Colombian power system is proposed. The method is expresed as a mixed-integer linear programming (MILP) formulation, initially with a deterministic approach, but later improving it using a scenario-based approach, to consider uncertainties in some parameters of the model. Optimization models were written in the programming language Python, using the Pyomo package. The different development stages were tested in a 6-bus test system, a simplified 15-bus system of Colombia, and the Colombian national transmission system, using real data of the Colombian system for the last two systems. Results have been assessed by comparing costs from restrictions with and without BESS under different conditions, identifying additional benefits of integrating BESS in the studied systems.MaestríaMagíster en Ingeniería - Ingeniería EléctricaSistemas de potenciaEnergy storagexxi, 84 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería EléctricaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaFacultad de IngenieríaBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingenieríaCosto por restriccionesEscenariosOptimizaciónSistemas de almacenamiento de energíaMILPEnergy storage systemsOptimisationRestrictions costsStochastic programmingEnergía eléctricaConservación de la energíaElectric powerEnergy conservationDimensionamiento y localización óptima de sistemas de almacenamiento de energía a gran escala para reducir el costo por restricciones de red en el sistema eléctrico colombianoOptimal sizing and siting of grid-scale battery energy storage systems to reduce cost by grid restrictions in the Colombian electrical systemTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRedColLaReferenciaAguado. J. A., de la Torre. S., y Triviño. A. (2017). Battery energy storage systems in transmission network expansion planning. Electric Power Systems Research, 145, pp. 63–72, issn: 0378-7796, doi: 10.1016/j.epsr.2016.11.012.Alguacil. N., Motto. A., y Conejo. A. (2003). Transmission expansion planning: a mixed- integer LP approach. IEEE Transactions on Power Systems, 18, no. 3, pp. 1070–1077, doi: 10.1109/TPWRS.2003.814891.Arteaga. J., Zareipour. H., y Amjady. N. (2021). Energy Storage as a Service: Optimal sizing for Transmission Congestion Relief. Applied Energy, 298, pp. 1–10, issn: 0306-2619, doi: 10.1016/j.apenergy.2021.117095, url: https://linkinghub. elsevier.com/retrieve/pii/S0306261921005432.Avendaño Peña. A., Romero-Quete. D., y Cortes. C. A. (2021). Sizing and siting of battery energy storage systems: A colombian case. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, pp. 1–10, doi: 10.35833/MPCE.2021.000237.Bahiense. L., Oliveira. G., Pereira. M., y Granville. S. (2001). 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Por lo cual se hacen modificaciones y adicionales transitorias al Reglamento de Operación para permitir la conexión y operación de plantas solares fotovoltaicas y eólicas en el SIN y se dictan otras disposiciones. url: https://bit.ly/3rLfpZw.CREG (2019b). CREG 098 de 2019. Por la cual se definen los mecanismos para incorporar sistemas de almacenamiento con el propósito de mitigar inconvenientes presentados por la falta o insuficiencia de redes de transporte de energía en el Sistema Interconectado Nacional. url: https://bit.ly/3IrqJix.CREG (2019c). CREG 132 de 2019. Por la cual se define el mecanismo de tomadores del Cargo por Confiabilidad para asignaciones de Obligaciones de Energía Firme a plantas nuevas. url: https://bit.ly/326gNeR.Czyzyk. J., Mesnier. M., y More. J. (1998). The NEOS server. IEEE Computational Science and Engineering, 5, no. 3, pp. 68–75, doi: 10.1109/99.714603.Díaz-González. F., Sumper. A., Gomis-Bellmunt. O., y Villafáfila-Robles. R. (2012). 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