Generación de alternativas de electrificación

Alarcón-Rodríguez et al. [2010] alertan sobre el riesgo de simplificar excesivamente el problema, para asegurar encontrar una solución, cuando se trabaja en la planificación energética a escala local y, concretamente, en el diseño de sistemas de electrificación autónomos. Si el modelo energético es muy simplificado y el proceso de resolución muy detallado, se obtendrá “una solución real a un no-problema”. Si, en cambio, el modelo energético entra en un gran detalle y la resolución es poco ajustada, se obtendrá “una no-solución a un problema real”. Por este motivo, los autores aconsejan buscar “un buen compromiso entre la fiabilidad del modelo respecto a la realidad y la calidad del proceso de resolución”. En concreto, es recomendable avanzar en el desarrollo de modelos detallados y de técnicas de resolución exactas para resolver estos modelos.

En este sentido, Jebaraj & Iniyan [2006] afirman que los modelos energéticos son un buen soporte para tomar decisiones cercanas a la realidad, pero que aún es necesario trabajar en aspectos como la intermitencia del suministro, el emplazamiento de los equipos, la inversión y la aceptación social [Alvial-Palavicino et al., 2011]. Además, es recomendable que los modelos incluyan una evaluación de la demanda y la generación, así como un estudio de los impactos sociales a nivel local, analizando una combinación óptima de tecnologías en un horizonte a corto y medio plazo [Hiremath et al., 2007].

En paralelo, el desarrollo de algoritmos exactos para resolver diversos tipos de problemas es actualmente un área de investigación dinámica con mejoras en los tiempos de resolución [Fomin & Kratsch, 2010]. En concreto, Atamtürk & Savelsbergh [2005] afirman que (p. 69): “Integer programming is rapidly gaining acceptance as a powerful computational tool that can provide optimal or near-optimal solutions to real-life strategic and operational planning problems”. Como destaca Baños et al. [2011], en una reciente revisión sobre métodos de optimización aplicados a sistemas con energías renovables (p. 1754): “Nowadays, researchers can solve real-life problems that in the past were thought to be unsolvable thanks to new technological developments in algorithms and computer hardware”. En concreto, recientemente se han desarrollado modelos matemáticos de programación lineal para diseñar sistemas de electrificación [Casisi et al., 2009; Ren & Gao, 2010; Gupta et al., 2011; Quiggin et al., 2012].

Este subapartado se centra en el diseño de sistemas de electrificación autónomos. Primero se listan los trabajos revisados que analizan una combinación de fuentes de energía. Segundo se detallan los estudios asociados al diseño de microrredes desde el punto de vista de especialistas eléctricos. Tercero se exponen publicaciones específicas para el diseño de sistemas de electrificación autónomos para comunidades rurales.

3.2.1.1. Combinación de fuentes de energía

El primer paso de la descripción de la literatura se enfoca en publicaciones sobre el diseño de sistemas de electrificación autónomos para comunidades rurales. Actualmente, esta investigación se enfoca en el análisis de una combinación de fuentes de energía para cubrir la demanda, pero no entra en el detalle del sistema de distribución [Zhou et al., 2010; Baños et al., 2011; Mendes et al., 2011; Bhattacharyya, 2012; Erdinc & Uzunoglu, 2012; Luna-Rubio et al., 2012]. Generalmente se estudian los recursos energéticos y la demanda, pero la profundidad y el detalle de dicho estudio depende de cada publicación. Algunos trabajos interesantes se describen a continuación.

Ashok [2007] desarrolla un algoritmo iterativo para diseñar el sistema de electrificación de una comunidad rural de la India, incluyendo las tecnologías eólica, solar e hidráulica. Para ello se examinan todas las posibles combinaciones de tecnologías, minimizando el coste, y usando la tecnología diésel y la acumulación con baterías como soporte para asegurar la continuidad del suministro energético. También se estudia el funcionamiento del sistema para minimizar el uso de los equipos diésel, satisfaciendo la demanda.

Bala & Siddique [2009] analizan, mediante un algoritmo genético, el equilibrio entre el mínimo coste y el mínimo uso de generadores diésel, para un sistema fotovoltaico con baterías como soporte e inversores. En concreto, se considera la misma demanda para todos los puntos, se analiza el consumo a lo largo del año y se tienen en cuenta varios tipos de equipos de la instalación. El diseño se aplica a una isla de Bangladesh, y se obtiene el diseño óptimo del sistema y su estrategia de control, es decir, cuándo utilizar cada equipo y por cuánto tiempo.

Cai et al. [2009] presentan un modelo de optimización para planificar el aumento de la capacidad energética y el emplazamiento de los puntos de generación a lo largo del tiempo, con energías renovables y fósiles. El modelo considera unos niveles de incertidumbre asociados a escenarios de viabilidad de las energías eólica y solar en el futuro. Así, se generan distintas alternativas en función de las condiciones del entorno. El modelo, además, permite estudiar la opción que mejor combina el mínimo coste con la máxima seguridad del sistema para cubrir la demanda.

Ekren & Ekren [2009] desarrollan un modelo de simulación que optimiza el diseño de un sistema híbrido eólico-solar con almacenamiento en baterías, para cubrir la demanda de un campus universitario en Turquía. Se incluye un análisis detallado de los recursos energéticos viento y sol, así como de dos tipos distintos de demandas horarias; y se usa la tecnología diésel como soporte para asegurar la robustez del conjunto.

HOMER [Akella et al., 2007], desarrollado por NREL (National Renewable Energy Laboratory) es, posiblemente, la herramienta de apoyo a la toma de decisiones más utilizada para diseñar sistemas de electrificación autónomos [Giatrakos et al., 2009; Kenfack et al., 2009; Kumar Lal et al., 2011; Bekele & Tadesse, 2012; Dorji et al., 2012]. HOMER permite considerar el detalle de la demanda y de los recursos para numerosas tecnologías (eólica, solar, hidráulica, diésel, etc.). También incluye el detalle del sistema de generación y acumulación, pudiendo decantarse entre varios tipos de equipos. Con estos datos compara el coste de todas las tecnologías posibles, para cubrir la demanda horaria a lo largo de un día. El programa informático analiza otros aspectos técnicos como la producción eléctrica anual, el exceso de energía, el porcentaje de demanda cubierto con renovables, etc. Existen otras herramientas similares a HOMER, como por ejemplo HOGA, que se describen en el apartado 3.2.3.

Como se puede observar, las publicaciones revisadas tienen en cuenta, generalmente, un estudio detallado de la demanda eléctrica (por horas) y una evaluación de los recursos energéticos en profundidad. Con estos datos se diseñan los sistemas de electrificación y la estrategia de control, minimizando el coste a lo largo de la vida útil del proyecto pero asegurando cubrir la demanda, y minimizando el uso de energías no renovables. Sin embargo, otros aspectos relevantes para el problema estudiado en esta tesis doctoral, como la configuración de la distribución eléctrica, no son calculados ni proporcionados.

En la Tabla 3.1 se resumen las características más destacables de las publicaciones revisadas en relación con la combinación de fuentes de energía.

Tabla 3.1 – Características de las publicaciones revisadas que combinan fuentes de energía

Método Tecnologías Características

Ashok [2007] Algoritmo iterativo - Eólica - Solar - Hidráulica - Diésel - Minimiza el coste. - Considera baterías.

- Analiza la estrategia de control del sistema. - Minimiza el uso de equipos diésel.

Bala & Siddique [2009] Algoritmo genético - Solar - Diésel

- Estudia un equilibrio: mínimo coste – mínimo uso diésel. - Considera varios tipos de baterías e inversores.

- Estudia detalladamente la demanda. - Analiza la estrategia de control del sistema.

Cai et al. [2009] Programación lineal - Renovables - Fósiles

- Estudia un equilibrio: mínimo coste – seguridad suministro. - Incluye índices de incertidumbre para el análisis a largo plazo.

Ekren & Ekren [2009] Modelo de simulación - Solar - Eólica - Diésel

- Minimiza el coste en función del precio de la tecnología diésel como energía complementaria.

- Estudio detallado de la demanda y los recursos.

Akella et al. [2007] Modelo de simulación - Renovables - Fósiles

- Minimiza el coste anual a lo largo de la vida útil.

- Considera varios tipos de baterías, inversores y reguladores. - Estudia detalladamente la demanda y los recursos.

- Analiza la estrategia de control del sistema.

3.2.1.2. Diseño de microrredes eléctricas

El diseño de microrredes ha sido muy estudiado bajo diferentes puntos de vista e incluyendo distintas consideraciones, pero ha sido poco investigado en el contexto de países en desarrollo [Ponce de Leao & Matos, 1999]. La literatura revisada al respecto desde el área de especialistas eléctricos, entra muy en el detalle de aspectos eléctricos, poco significativos para la electrificación de zonas rurales de países en desarrollo, donde la prioridad es dar acceso a la electricidad [Cossi et al., 2005]. Aun así, el diseño y localización de una o varias microrredes, ha sido modelizado por varios autores con modelos matemáticos.

Por ejemplo, Wall et al. [1979] consideran varias microrredes, Gonen & Foote [1981] seleccionan el conductor a utilizar considerando las pérdidas linealizadas, Aoki et al. [1990] incorporan las pérdidas como costes de operación y Turkay [1998], además, incluye el detalle de los costes fijos y variables. Finalmente, Paciornik et al. [2003] cambian del esquema radial al de anillo, para aumentar la seguridad.

Por su lado, Ponce de Leao & Matos [1999] presentan un método basado en el recocido simulado para diseñar microrredes, que permite considerar numerosas variables de decisión y hallar soluciones no dominadas. Se minimizan los costes de inversión, operación y mantenimiento, y la energía no suministrada, y se considera la robustez y la seguridad en el diseño. Sin embargo, no se contemplan aspectos sociales ni ambientales propios de la realidad de cada comunidad a electrificar, los cuales resultan de especial interés en zonas rurales de países en desarrollo.

En la Tabla 3.2 se resumen las principales características de las publicaciones revisadas en relación con el diseño de microrredes eléctricas.

Tabla 3.2 – Características de las publicaciones revisadas para el diseño de microrredes eléctricas

Método Características

Wall et al. [1979]

Programación

lineal Consideración de varias microrredes.

Gonen & Foote [1981]

Programación lineal

Selección del tipo de conductor. Linealización de las pérdidas.

Aoki et al. [1990]

Programación

lineal Incorporación de las pérdidas como costes de operación.

Turkay [1998]

Programación

lineal Detalle de los costes fijos y variables.

Paciornik et al. [2003]

Programación

lineal Cambio del esquema radial al de anillo.

Ponce de Leao & Matos

[1999]

Recocido simulado

Mínimo coste de la vida útil. Gran robustez y seguridad. No considera aspectos sociales de la comunidad. No permite puntos individuales.

3.2.1.3. Diseño de sistemas de electrificación autónomos para comunidades rurales

Existe poca literatura respecto al diseño de sistemas de electrificación autónomos para comunidades rurales de países en desarrollo.

Ter-Gazarian & Kagan [1992] diseñan un modelo de programación lineal que tiene en cuenta el detalle de las demandas de energía y potencia simultáneamente, selecciona el tipo de cable en función de la caída de tensión y considera tecnologías convencionales, renovables y el sistema de almacenamiento. Como resultado se determina, a mínimo coste, el tamaño y el emplazamiento de los equipos de generación y almacenamiento, así como la microrred de distribución. Sin embargo, únicamente se considera una microrred y no se permite la existencia de sistemas individuales. Además, la configuración de la microrred es en anillo lo que, como se ha comentado anteriormente, no es adecuado para los proyectos objetivo de esta investigación.

VIPOR, desarrollado por NREL, es una herramienta que permite diseñar el sistema de distribución para una comunidad, combinando una microrred con puntos individuales [Lambert & Hittle, 2000]. Para ello tiene implementado un algoritmo de recocido simulado, que intenta minimizar el coste del sistema en 2 fases: en la primera se diseña el sistema de distribución en baja tensión y se definen los puntos de consumo a incorporar en la microrred o electrificar individualmente; en la segunda se decide el sistema de distribución en media tensión, definiendo el emplazamiento de los transformadores y del punto de generación. Sin embargo, esta herramienta limita la cantidad de microrredes y la cantidad de puntos de generación de la microrred. Además, el recurso de los puntos individuales se considera constante y se limita la extensión de microrredes por distancia, pero no por caída de tensión.

Finalmente, Ferrer-Martí et al. [2011] desarrollan un modelo de programación lineal para el diseño de sistemas eólicos autónomos, que considera el detalle del recurso eólico en toda la comunidad, la demanda de energía y potencia de cada punto de consumo y el almacenamiento con baterías. Por otro lado, a diferencia de VIPOR, en este artículo

[Ferrer-Martí et al., 2011] no se limitan los puntos de generación de microrred y se distingue el potencial de todos los puntos. Como resultado, se obtiene la localización y la dimensión de los equipos de la instalación. El modelo se ha usado con éxito en el diseño del sistema de electrificación de la comunidad de Alto Perú (Cajamarca, Perú) [Ferrer-Martí et al., 2012].

Como se observa, las publicaciones analizadas entran en el detalle de la instalación y de la red de distribución, e incluyen la demanda de energía y de potencia, y una evaluación de recursos. Sin embargo, presentan algunas limitaciones en cuanto a la configuración o las tecnologías consideradas. Además, en ninguno de los tres trabajos comentados se incluyen consideraciones de tipo social, de forma que aunque el diseño del sistema de electrificación pueda ser bueno y económico, no tiene por qué adecuarse a las características socioeconómicas de cada región y/o comunidad.

En la Tabla 3.3 se resumen las características más destacables de las publicaciones revisadas en relación al diseño de sistemas de electrificación autónomos.

Tabla 3.3 – Características de las publicaciones revisadas que diseñan sistemas de electrificación autónomos para comunidades rurales

Método Características Limitaciones

Ter- Gazarian & Kagan [1992]

MILP

- Tipo de cable por caída de tensión. - Diseña por energía y potencia.

- Considera almacenamiento en baterías. - Tamaño y emplazamiento de los equipos. - Limita la microrred por caída de tensión.

- Una única microrred.

- Esquema de microrred en anillo. - No considera sistemas individuales. - No incluye características sociales.

Lambert & Hittle [2000]

Recocido simulado

- Diseña por energía y potencia.

- Considera 1 microrred y puntos individuales. - Tamaño y emplazamiento de la generación.

- Limita los puntos de generación. - Recurso energético constante. - No limita por caída de tensión. - No incluye características sociales.

Ferrer- Martí et

al. [2011]

MILP

- Detalle del recurso eólico.

- Detalle de los equipos y componentes. - Diseña por energía y potencia.

- Tamaño y emplazamiento de los equipos. - No limita microrredes ni puntos individuales. - Diseño de microrredes radiales.

- Sólo considera el recurso eólico. - No incluye características sociales.