Modelo de despacho de potencia óptimo para la integración de energías renovables con sistemas de almacenamiento mediante la producción de hidrógeno y metano en el marco de la tecnología PowerToGas

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de despacho de potencia óptimo que abarque la generación de energía a partir de fuentes renovables integrado con sistemas de almacenamiento de energía mediante hidrógeno y metano para optimizar el funcionamiento de una comunidad energética. La...

Full description

Autores:: Sanabria Orjuela, Sergio Camilo

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad de los Andes

Repositorio:: Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:: spa

Description
Summary:	Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo de despacho de potencia óptimo que abarque la generación de energía a partir de fuentes renovables integrado con sistemas de almacenamiento de energía mediante hidrógeno y metano para optimizar el funcionamiento de una comunidad energética. La meta principal es maximizar las ganancias económicas y minimizar el uso de generadores diésel, garantizando al mismo tiempo una satisfacción eficiente y sostenible de las demandas energéticas. Este enfoque integral busca abordar los desafíos energéticos actuales, contribuyendo a la reducción de emisiones y al avance hacia una matriz energética más limpia y respetuosa con el medio ambiente. El caso de estudio se centra en un parque industrial en España Zaragoza, un sistema cerrado de distribución, que incluye una granja eólica de 50MW, un electrolizador de 20MW, un reactor de metano, un parque solar fotovoltaico de 50MW ,demandas elásticas industriales de 40MW y un sistema de transmisión trifásico que interconecta todas las entidades con el mercado mayorista de electricidad. Se seleccionan unos datos asociado al mes de agosto para modelar los patrones de irradiación solar y velocidad del viento en Zaragoza. La función objetivo busca maximizar el beneficio social, que incluye los beneficios de productores, consumidores, la red y la producción de hidrógeno. Se introducen variables y restricciones para modelar la operación del electrolizador, considerando costos y beneficios asociados. El modelo de optimización aborda restricciones de red, capacidad, demanda elástica y operación del electrolizador. Se implementa en Python utilizando la librería Pyomo y el solver IPOPT para resolver problemas de optimización mixtos enteros no lineales. En el capítulo de resultados y análisis, se evaluaron dos casos sobre el mismo contexto, la única diferencia es que en el caso 1 hay producción de hidrógeno y solo generación solar, mientras que el caso 2 incluye producción de hidrógeno, generación solar y eólica. En el Caso 1, donde la granja eólica está apagada, se observa una dependencia marcada de la red no renovable, lo que resulta en costos más elevados asociados con la adquisición de energía. Por otro lado, el Caso 2 integra la generación eólica, mostrando una distribución más uniforme de la energía renovable a lo largo del día, mayor eficiencia, reducción de la dependencia de la red convencional y obteniendo unos menores costos de venta de energía. En el Caso 2, se destaca una mayor producción de metano, alcanzando 13,001.71 kg, en comparación con los 11,143.88 kg del Caso 1. Esta diferencia se atribuye principalmente a la mayor cantidad de hidrógeno disponible debido a la generación eólica adicional en el Caso 2. El Caso 2 logra capturar 35.75 toneladas diarias de dióxido de carbono, 29.25 toneladas de agua diaria y una energía residual de 134 MJ diarios que puede ser utilizado en otro proceso industrial.

Modelo de despacho de potencia óptimo para la integración de energías renovables con sistemas de almacenamiento mediante la producción de hidrógeno y metano en el marco de la tecnología PowerToGas

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