ÍNDICE DE TABLAS
Gráfica 1.3. Banda de regulación secundaria (fuente REE [4])
Se observa como en cada hora hay una reserva a dar o recibir energía de orden similar aunque en algunas horas concretas sí que es diferente, siendo un poco mayor la energía a proporcionar en la mayoría de los casos. En cuanto al precio pagado por dicha energía varía entre los 1 y los 3 c€/kW, siendo su media aproximada 2 c€.
1.5
Objetivos y metodología de trabajo
Una vez analizado lo que se va a realizar en el proyecto, se van a concretar los objetivos a alcanzar, así como el método de trabajo utilizado para la obtención de los mismos, teniendo en cuenta también las herramientas necesarias para la consecución de dichos objetivos. Para ello, en el siguiente mapa vienen resumidos los diferentes pasos que se han llevado a cabo para la realización del proyecto, que en la mayoría de los casos corresponden con apartados del mismo, que se van a presentar posteriormente:
Revisión del estado del arte
Modelado de optimización estocástico Modelado adicional de gestión de banda secundaria Diseño Experimental Resultados Análisis de sensibilidad Conclusiones Diseño Experimental Resultados Análisis de sensibilidad
Imagen 1.4. Mapa de actividades principales realizadas durante el proyecto
En primer lugar, comentar que las actividades que se presentan en los cuadros anteriores, que en la mayoría de las ocasiones corresponde con objetivos concretos del proyecto, no concretan todas las actividades que se han realizado, aunque sí las más fundamentales para entender como se ha llegado a la consecución del mismo.
En la primera parte, se observa un cuadro verde que representa la revisión de los trabajos que se han realizado acerca de este tema anteriormente. En primer lugar, se tiene el análisis y la comprensión de los dos proyectos nombrados anteriormente, de los que éste es continuación ([1] y [2]), centrando más atención en el segundo, ya que se trata de un modelado de optimización como el que se va a formular en este proyecto. Por otro lado, paralelamente a lo anterior, se analiza una serie de documentación relativa a la optimización estocástica [3], y su aplicación en temas relacionados con la energía.
Con ayuda de la formulación anterior y la información obtenida acerca de la optimización estocástica, se llega al primero de los objetivos, la formulación estocástica de gestión de la carga bajo incertidumbre. Este objetivo, viene documentado en el capítulo 2 de este documento. A través de la herramienta GAMS+CPLEX, codificando la formulación en la misma, y realizando una serie de pruebas y modificaciones, se obtienen una serie de resultados, los cuales validan que la herramienta funciona correctamente, y son analizados, graficados y comentados en el posterior capítulo 3.
En este mismo capítulo, se trata de generalizar el modelado de optimización formulado, de tal manera que no sirva únicamente para situaciones concretas, sino que la herramienta funcione correctamente independientemente de los parámetros. Para ello, en primer lugar se modifican los parámetros de llegada de vehículos y carga de los mismos, de tal manera, que se simula diferentes posiciones del centro de carga. Por un lado, el establecimiento se situaría en una zona residencial, por otro lado, el centro de carga estaría situado en una zona comercial, y finalmente en una zona mixta entre las anteriores. Por otro lado, para un análisis de sensibilidad más completo, se varían algunos parámetros concretos de la formulación, para tratar de analizar la influencia que tienen en los resultados. En este caso se variarán los precios de la energía, se variará el parámetro “q”, que es el ratio de carga de las baterías que limita la descarga de las mismas en caso de dar energía a la red y, además, se variará el rendimiento de transferencia de energía para ver la influencia que tiene en los resultados obtenidos.
Una vez realizado lo comentado anteriormente, se pasará a ampliar el modelo con la formulación del mismo con las reservas. Con ello, el modelo viene a ser más sofisticado y para su comprensión, estos nuevos avances vendrán debidamente descritos en el apartado 4.1. Esta formulación también será introducida en la herramienta GAMS+CPLEX para la posterior obtención y análisis de resultados, lo cual viene descrito en el apartado 4.2. De la misma manera que se ha hecho anteriormente, se trata de que este nuevo modelo matemático no sirva para unos parámetros concretos, por lo que se llevarán a cabo todos los cambios que se han realizado en el caso de la formulación sin reservas y se analizará la influencia que tienen.
Finalmente, con el objetivo de tener una visión general de todo el proyecto, se llevará a cabo un apartado de conclusiones, que corresponderá con el capítulo 5 del documento.
2.
Formulación matemática del modelo estocástico
En este apartado se llevará a cabo la explicación de la formulación matemática que posteriormente se ha codificado en el programa GAMS+CPLEX. A través de estas fórmulas se consigue el modelo de optimización estocástico para la gestión de la carga. En primer lugar se explicará la notación que se ha utilizado, para posteriormente pasar a analizar la función objetivo así como cada una de las restricciones necesarias para el modelado.
2.1
Notación
2.1.1 Acrónimos
EV
Vehículo Eléctrico (Electric Vehicle)PHEV
Vehículo Híbrido Enchufable (Plug-in Hybrid Electric Vehicle)G2V
Proceso de carga de Red a Vehículo (Grid to Vehicle)V2G
Proceso de descarga de Vehículo a Red (Vehicle to Grid)2.1.2 Índices
g
Tipo de vehículo {EV, PHEV}h
Hora del día {0,1,…,23}hi
Hora de llegada al parking de un vehículo o grupo de vehículos {0,1,…,23}ω
Escenario de llegada y salida de vehículos {1,2,3}ω hf hi g