Conclusiones

En el presente trabajo se propone un modelo que caracteriza el BESS en el problema de predespacho, con el cual se evaluó el desempeño del BESS en un sistema eléctrico con fuentes de ERNC variables. El modelo incorpora las características propias de un acumulador y de las diversas tecnologías existentes en el mercado.

En el desarrollo del trabajo se realizó una revisión bibliográfica de las diversas tecnologías de almacenamiento de energía y las metodologías utilizadas para el predespacho. Esto permitió obtener un enfoque del modelo general utilizado en la literatura para caracterizar los sistemas de almacenamiento de energía y las diversas funciones que cumplen en los sistemas eléctricos. El modelo general caracteriza el aporte de energía del sistema de almacenamiento con las restricciones de balance de energía y estados de carga inicial y final, también delimita la capacidad de almacenamiento y la potencia que establece el inversor del sistema.

El estudio de las generalidades y el funcionamiento de las tecnologías de acumuladores permitieron comprender y establecer las características de operación que modelan el desempeño de cada tecnología en el predespacho, entre ellas, la tasa de autodescarga, la profundidad de descarga, la tasa de carga y descarga y los requerimientos de carga.

La tasa de autodescarga y la eficiencia son características modeladas en la restricción de balance energético del acumulador, por lo tanto influyen en la entrega de energía del mismo al sistema. La tasa de carga y descarga determinan los gradientes de potencia, es decir la cantidad de potencia entregada en un tiempo y depende de ello, la respuesta y capacidad de carga y descarga del acumulador. Las características como la profundidad de descarga y los requerimientos de carga son consideradas para operar eficientemente el acumulador y extender su vida útil.

El problema de predespacho propuesto se validó con la simulación de dos casos, en una microrred y un SEP. Los resultados indican que factores como la tecnología, la magnitud de las características y los requerimientos son determinantes para que el BESS cumpla con su función en el sistema. Por ejemplo, las características modeladas en el balance energético y los límites de

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capacidad influyen en el aumento de los costos de operación, aunque de forma mínima esto se debe a la pérdida de energía y la reducción de la capacidad de almacenamiento por la magnitud de la tasa de autodescarga y la profundidad de descarga de la tecnología. En contraste, características seleccionadas como los gradientes de potencia y la restricción de carga completa pueden aumentar significativamente los costos porque restringen la carga y descarga del acumulador. Por lo tanto, es determinante la selección de una tasa de descarga y carga adecuadas para definir gradientes que permitan un buen desempeño del acumulador.

En cuanto la restricción de carga completa, es necesario evaluar los beneficios de incorporarla porque define el número de descargas y la capacidad de almacenar energía. La restricción determina que la descarga no se realiza hasta que no esté cargado completamente el acumulador, además, el almacenamiento de energía puede estar afectado porque tecnologías como la de ion litio y plomo ácido tienen regímenes de carga que dificultan el final de esta. Por ello, es necesario evaluar la incorporación de esta restricción con respecto a la vida útil versus el desempeño del acumulador.

Los resultados de las simulaciones en los sistemas seleccionados pueden variar en otras condiciones, es decir que se determinan las tecnologías adecuadas para dichos sistemas según al fabricante y magnitudes seleccionadas para el caso. Para evaluar la tecnología adecuada para un sistema y función determinada es necesario definir el fabricante, la magnitud de las características de operación y los requerimientos a considerar para el sistema. En relación con los resultados de las simulaciones, se determinan las tecnologías adecuadas para dichos sistemas según al fabricante y magnitudes seleccionadas para el caso, por lo cual los resultados pueden variar en otras condiciones. En el caso de la microrred de Huatacondo, bajo las condiciones establecidas, se obtiene como resultado general que la tecnología de sulfuro de sodio tiene el mejor desempeño en el sistema y genera los costos de operación más bajos debido a la magnitud adecuada de sus características para realizar el manejo energético, tales como, eficiencia alta, autodescarga nula, baja profundidad de descarga y altos gradientes. También, se incluyen como tecnologías adecuadas para el sistema, los acumuladores de flujo redox y de ion litio. El acumulador de flujo redox tiene una respuesta rápida, por lo tanto no tiene gradientes de potencia y aunque tiene una eficiencia baja, esta puede aumentar si se establecen límites a la capacidad nominal. El acumulador de ion litio es adecuado si no se considera el requerimiento de carga completa, debido a que tiene alta eficiencia y gradientes con baja magnitud.

Los resultados en el SING también establecieron el acumulador de sulfuro de sodio como la tecnología adecuada para la función de manejo energético con fuentes ERNC variables. Sin embargo, estos resultados se diferencian con respecto a la microrred porque el BESS tiene un tamaño mayor, por lo tanto, la magnitud de características como los gradientes de potencia y profundidad de descarga son determinantes para el cumplimiento de la función del BESS en el sistema. Por ejemplo, los altos gradientes del acumulador de sulfuro de sodio pueden restringir el almacenamiento de los excedentes de energía de ERNC. Por lo tanto, tecnologías como las de níquel cadmio o ion litio pueden tener un mejor desempeño para la función y tamaño del BESS determinados.

La formulación de predespacho con integración de BESS propuesta modela la operación del mismo, obteniendo resultados cercanos a los obtenidos en la operación real de los sistemas analizados, además de mejorar el desempeño del BESS. Asimismo, el modelo permite evaluar los

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resultados de la selección de las magnitudes de características, con las cuales se puede evaluar y obtener una respuesta más rápida, mayor capacidad de almacenamiento y menores costos.