Resumen de resultados de DF Segovia y cines

3.2.

Centros con tarifa de seis periodos

Para afrontar el estudio del t´ermino de potencia en aquellos centros con tarifa 6.1A, se ha dise˜nado una nueva funci´on en MATLAB [5] llamada POT IDEAL 6P() de 2050 l´ıneas de c´odigo. Se trata de una funci´on sensiblemente m´as complicada que la empleada para optimizar las tarifas de tres periodos, lo que se justifica por la mayor complejidad de las tarifas de seis periodos.

Las variables de entrada del algoritmo son las siguientes:

Vector de coste del t´ermino de potenciaprice: vector de seis posiciones que incluye el coste en e/ kW y d´ıa del t´ermino de potencia de cada periodo para la tarifa 6.1A.

Vector de coste del exceso de potencia excess price: vector de seis posiciones que incluye el coste ene/ kW del exceso de t´ermino de potencia para cada periodo tarifario.

Vector de lecturas cuarto horarias de potencia power15: vector que recoge las 35040 po- tencias medias ponderadas e integradas a intervalos de quince minutos del a˜no analizado (septiembre 2017-agosto 2018).

Variable a la que se asigna el d´ıa del mes de marzo en el que se realiza el cambio al horario de veranoday summer: se adelanta el reloj una hora.

Variable a la que se asigna el d´ıa del mes de octubre en el que se realiza el cambio al horario de inviernoday winter: se atrasa el reloj una hora.

Variable a la que se asigna el valor del primer mes del conjunto de los doce meses analizados

month input. Por tanto, en este caso, como el primer mes es septiembre, month input ha de tomar el valor 9.

Variable a la que se asigna el valor del primer d´ıa de la semana del conjunto de los 365 d´ıas analizados DayOfWeek input.

Las variables de control e iteraci´on de la funci´on POT IDEAL 6P() son las presentadas a continuaci´on:

Gasto total en euros acumulado por periodo en t´ermino de potencia que se pretende minimizarcost pi (variables inicializadas en infinito). Esta variable incluye el coste de los excesos de potencia.

Potencia contratada de iteraci´on para cada periodopi.

Variable de control generalipara recorrer el vector de lecturas de potencias cuarto horarias. Variable que ha de tomar todos los valores comprendidos entre uno y doce, pues representa el valor del mes de iteraci´on month. Inicialmente se le asigna el valor de month input. Variable que ha de tomar todos los valores comprendidos entre uno y siete, pues representa el valor del d´ıa de la semana de la iteraci´on DayOfWeek. Inicialmente se le asigna el valor de DayOfWeek input.

Variable DayOfMonth, que ha de tomar todos los valores comprendidos entre uno y η, siendoη el ´ultimo d´ıa de cada mes (es decir,ηpuede tomar el valor 28, 30 ´o 31, salvo que el a˜no sea bisiesto y en vez de 28 sea 29). Por tanto, la variable DayOfMonth representa el d´ıa del mes de la iteraci´on actual (inicializada en uno).

Variable de control del n´umero total de meses analizados month accountancy inicializada en cero: el proceso iterativo finaliza en cada periodo cuando esta variable alcanza el valor doce, lo que significa que se han analizado los doce meses del a˜no estudiado.

Variables que representan el exceso de potencia acumulado por periodo y mes acumula- do pi x inicializadas en cero, de forma que i representa el periodo y puede tomar valores comprendidos entre uno y seis, mientras que x representa el mes y puede tomar valores comprendidos entre uno y doce.

Variablesexceso pi para cada periodo e iteraci´on, inicializadas en cero: acumulan el exceso total de potencia anual para cada periodo e iteraci´on. Se obtiene a trav´es de las variables

acumulado pi x.

Variablescost iterativo excesos pi: representan el coste total de exceso anual de potencia para cada periodo e iteraci´on. Se obtienen multiplicando exceso pi por el coste del exceso de potencia de cada periodo excess price.

Variablescost iterativo fijo pi para cada periodo e iteraci´on, inicializadas en cero: acumu- lan el coste fijo del t´ermino de potencia para cada iteraci´on.

Variables cost iterativo pi para cada periodo e iteraci´on, esto es, se trata de la suma de las variablescost iterativo fijo pi ycost iterativo excesos pi: representan el coste total del t´ermino de potencia por periodo e iteraci´on. Se emplea como variable de comparaci´on con

cost pi, de manera que se reasigna a cost pi el valor decost iterativo pi sicost iterativo pi

<cost pi.

Las variables de salida de la funci´on ser´an:

Vector pi ideal: devuelve los seis valores ´optimos te´oricos de potencia a contratar para cada periodo, de manera que se haga m´ınimo el coste anual del t´ermino de potencia. Vectornro de seis posiciones que representa el n´umero de veces por periodo que se habr´ıa cobrado un exceso de potencia si las potencias contratadas fueran las ´optimas.

TFG - OPTIMIZACI ´ON ENERG ´ETICA INDUSTRIAL

Variablecost fijo: devuelve el valor de la suma de seis t´erminos decost iterativo fijo pi que minimiza el gasto anual en t´ermino de potencia.

Variablecost excesos: devuelve el valor de la suma de seis t´erminos decost iterativo excesos pi

que minimiza el gasto anual en t´ermino de potencia.

Variable cost: representa la suma de las dos variables anteriores, esto es, de cost fijo y

cost excesos.

Variabletax: representa el porcentaje de impuesto el´ectrico. Coincide con el 5.11269632 % del valor asignado a la variablecost.

Variable total: es la suma de las variables cost y tax, es decir, representa el coste total anual minimizado del t´ermino de potencia una vez se ha incluido el impuesto el´ectrico. Para realizar la verificaci´on del correcto funcionamiento de la funci´on POT IDEAL 6P(), se ha proyectado otra funci´on en MATLAB llamada POT IDEAL 6P REV(). A partir de esta nueva funci´on se ha comprobado que el gasto total en t´ermino de potencia te´orico (obtenido con MATLAB) en el a˜no analizado coincide con el valor real de gasto en t´ermino de potencia (obtenido a partir de las facturas el´ectricas del a˜no estudiado). Para ello, se ha impuesto a la variable potencia contratada de iteraci´on para cada periodo pi un valor ´unico que coincide con la potencia real contratada en ese periodo y tarifa.

En conclusi´on, la funci´on de optimizaci´on implementa un modelo basado en dos ecuaciones presentadas en el subapartado 2.3 de este proyecto:

min(F P + 12

X

m=1

FEP)

Donde se recuerda que:

FP es el t´ermino de facturaci´on de potencia fijo anual expresado en e que se pretende minimizar a partir de las potencias ´optimas a contratar:

F P = 6

X

i=1

Pf i·tpi·Df

FEP es el factor de exceso de potencia que se factura mensualmente expresado en e que tambi´en se pretende optimizar:

FEP = 6 X i=1 Ki·1.406368· v u u t n X j=1 (Pdj−Pci)2 La suma (F P+ 12 X m=1

FEP) representa el coste total en t´ermino de potencia del a˜no analizado, motivo por el que se consideran los excesos de los doce meses que tiene un a˜no, con m natural tal quem∈[1,12].

La funci´onPOT IDEAL 6P()es capaz de determinar a qu´e periodo corresponde cada cuarto de hora. Para ello, la funci´on distingue la hora, el d´ıa de la semana y el d´ıa del mes a los que corresponde cada posici´on del vector power15. Igualmente, tiene en cuenta el cambio de hora (invierno-verano y viceversa) de la ´ultima semana del mes de octubre y marzo de cada a˜no.

Para poder clasificar la demanda cuarto horaria de potencias por periodo, al ejecutar la funci´on POT IDEAL 6P() se muestran por pantalla las siguientes cuatro cuestiones:

Escriba el d´ıa de la semana en que cae el primer d´ıa de los 365 analizados si LUNES = 1, ..., DOMINGO = 7. Se repetir´a mientras no se introduzca por pantalla un n´umero natural comprendido entre uno y siete. Mediante esta pregunta se asigna valor a la variable

DayOfWeek input citada anteriormente.

Escriba el mes en que cae el primer d´ıa de los 365 analizados si ENERO = 1, ..., DI- CIEMBRE = 12. Se repetir´a mientras no se introduzca por pantalla un n´umero natu- ral comprendido entre uno y doce. Mediante esta pregunta se asigna valor a la variable

month input citada anteriormente.

¿En qu´e d´ıa del mes de marzo del a˜no analizado se produce el cambio de hora? D´ıa de cambio a horario de verano (1-31). Se repetir´a mientras no se introduzca por pantalla un n´umero natural comprendido entre uno y treinta y uno. Mediante esta pregunta se asigna valor a la variable day summer citada anteriormente.

¿En qu´e d´ıa del mes de octubre del a˜no analizado se produce el cambio de hora? D´ıa de cambio a horario de invierno (1-31). Se repetir´a mientras no se introduzca por pantalla un n´umero natural comprendido entre uno y treinta y uno. Mediante esta pregunta se asigna valor a la variable day winter citada anteriormente.

A continuaci´on, se presenta un diagrama de flujo que sintetiza el m´etodo seguido por la funci´on de optimizaci´on de potencias contratadas POT IDEAL 6P() para cualquiera de los seis periodos. Para una iteraci´on aleatoria de la hipot´etica potencia ´optima a contratar en un periodo determinado, la funci´on procesa lo siguiente:

Representaci´on 3.81. Funci´on de optimizaci´on de potencias para las tarifas de seis periodos.