Control inteligente de plantas híbridas con aerogeneradores, sistemas solares fotovoltaicos y sistemas de almacenamiento de energía intelligent control of hybrid power plants with wind turbines, pv solar systems, and energy storage systems
- Luis Miguel Fernández Ramírez Director
- Raúl Sarrias Mena Co-director
Universidade de defensa: Universidad de Cádiz
Fecha de defensa: 14 de setembro de 2023
- Francisco Jurado Melguizo Presidente/a
- Carlos Andrés García Vázquez Secretario
- Carlos Ernesto Ugalde Loo Vogal
Tipo: Tese
Resumo
El concepto de sistemas de energía de múltiples fuentes, como por ejemplo en microrredes basadas en fuentes de energía renovable (RES), almacenamiento y conexión a la red, tiene como objetivo participar activamente en el equilibrio de la producción y el consumo de electricidad. Esta tesis estudia los desafíos de la integración de RES respaldados por sistemas de almacenamiento de energía (ESS) a la red principal en un sistema de energía de gran escala, además de considerar la eficiencia de ESS y los posibles problemas a largo plazo. Aerogeneradores (WT) y sistemas solares fotovoltaicos (PV) son fuentes de energía accesibles y dos de los sistemas de energía renovable de más rápido crecimiento que juegan un papel vital en las microrredes eléctricas. Esta creciente penetración de las energías renovables en la generación de energía implica una conexión precisa entre la red principal, las cargas potenciales y los recursos de energía. En este contexto, los convertidores electrónicos de potencia y las técnicas avanzadas de control son aspectos relevantes que han motivado a los investigadores a desarrollarlos. El convertidor es un componente crucial para la conexión de una fuente de energía a la red o a la carga local. En cuanto a la conexión a la red, la mayoría de los estudios se han centrado en los inversores para proponer nuevas topologías y estructuras de control. Los inversores basados en fuente de impedancia, también llamados inversor de fuente Z (ZSI), han captado el interés de los investigadores en los últimos años. Estos inversores pueden reducir o elevar la tensión, realizar la conversión en una sola etapa e integrar un ESS sin un convertidor adicional como característica principal. Muchas modificaciones estructurales se han desarrollado para mejorar su estructura. Uno de ellos es el cuasi-ZSI (qZSI), que tiene varias ventajas sobre la topología ZSI básica. Debido a las interesantes características que los hacen adecuados para aplicaciones con RES, el qZSI ha sido seleccionado en esta tesis para integrar plantas híbridas con energía eólica y PV a la red principal. En aplicaciones de sistemas de energía a gran escala, un solo inversor no puede satisfacer la potencia requerida; por lo tanto, se pueden necesitar varios inversores para construir un inversor multinivel de puente H en cascada (CHBMLI). El concepto ZS/qZS, integrado con inversores multinivel, hereda los méritos del CHBMLI con una mayor fiabilidad del inversor gracias a la inmunidad a los cortocircuitos. Cuando se aplica a sistemas de energía a escala de MW, qZS-CHBMLI se puede escalar fácilmente agregando más módulos en cascada. El sistema de gestión de energía (EMS) es otro tema importante que debe abordarse mediante el uso de un esquema de control adecuado. Un esquema de control apropiado debe generar las señales de control relevantes para extraer la potencia demandada de las fuentes de entrada de forma individual o simultánea mientras se mantiene la tensión o corriente de salida regulada. Desde una perspectiva amplia, el estudio del EMS para RES es importante para lograr una operación eficiente de los sistemas de generación de energía respaldados por ESS y la conversión de energía con cargas locales o red, y satisfacer los requisitos de calidad de la energía. Esta tesis propone EMS inteligentes innovadores para lograr el correcto funcionamiento de un EMS estructural basado en la eficiencia de ESS y problemas a largo plazo para plantas híbridas con WT, PV, ESS y qZS-CHBMLI. Se propone una función multivariable no lineal restringida para aumentar la eficiencia de los almacenamientos de energía de la batería (BES) utilizados en una planta híbrida y conectada a una red a través de qZS-CHBMLI. Se utilizan algoritmos inteligentes para resolver la función objetivo propuesta. La función Fmincon de MATLAB y el algoritmo de aprendizaje por refuerzo (RL), que aprovecha una función de recompensa no lineal, son los algoritmos de resolución usados para el problema de optimización propuesta. Además, un nuevo EMS basado en lógica difusa ha sido implementado. Este tema merece un mayor esfuerzo de investigación, ya que no hay estudios publicados que hayan abordado el estudio de BES-qZS-CHBMLI con plantas híbridas que integran WT y PV, combinando RL y nuevas estrategias de control basadas en la eficiencia de las BES. En cuanto a la topología del sistema, pocos estudios han abordado la dinámica de la microrred AC con plantas híbridas, BESS y un optimizador-EMS conectado a la red. En la mayoría de los estudios, se ha utilizado un convertidor CC/CC para implementar la estrategia MPPT para fuentes de energía PV y WT, y habitualmente se utilizó un inversor de fuente de tensión (VSI) para la conversión CC/CA. La topología propuesta aquí se basa en ES-qZS-CHBMLI, sin convertidor CC/CC adicional. Además, todos los estudios previos publicados han utilizado una configuración de planta basada en un BES-qZS-CHBMLI integrando los mismos sistemas PV y BES en cada módulo en serie e integrando sistemas PV o WT con diferente potencia nominal en cada módulo. Finalmente, la evaluación del funcionamiento de la red en términos de potencias activas y reactivas desde el punto de vista del operador de red no han sido considerado en estos estudios previos. Con respecto al EMS, los trabajos previos han implementado un EMS basado en distribuir la potencia entre los BES según su estado de carga (SOC), donde se ha pasado por alto la eficiencia de los BES porque el EMS se centró solo en los valores del SOC y la potencia demandada. Esta investigación ha desarrollado nuevas soluciones para mejorar el control y operación de las plantas eléctricas híbridas con sistemas WT, PV y EES mediante el uso de inversores más eficientes y estrategias de control basadas en algoritmos de control inteligente.