PRACTICA 6 DE LABORATORIO

Resumenes de papers - Winter Simulation Conference 2010

Simulando el efecto de las tecnologías SMART GRID sobre la eficiencia energética

RESUMEN

La mayoría de la electricidad residencial utilizada hoy en día se genera en centrales de energía que consume recursos como el carbón o el gas natural de manera ineficiente. Sin embargo, una tendencia hacia la generación, el almacenamiento distribuido y la gestión de demanda se ve para mejorar la eficiencia energética. Con el fin de analizar el impacto y requisitos de estas nuevas tecnologías y metodologías de control, es necesario implementar modelos de simulación con el software necesario. Un simulador se encarga de evaluar las estrategias y la tecnología mejorada en el sistema como un todo. En comparación con el modelo anterior, este modelo es más abierto y permite escenarios futuros más realistas para ser analizados. Debido a la complejidad añadida, el modelo se extiende de tal manera que la simulación se puede distribuir en varios equipos para reducir el tiempo de simulación.

1 INTRODUCCIÓN

El aumento de la eficiencia energética global de la red eléctrica es un tema importante con el fin de reducir la huella de CO2. Hoy en día la mayor parte de la energía residencial utilizada se genera en las centrales eléctricas y estas centrales están consumiendo recursos naturales del medio ambiente de manera ineficiente. La baja eficiencia es causada principalmente por perder el calor producido como subproducto y por las grandes fluctuaciones de la demanda (de Jong et al. 2006). Debido a que los recursos se están reduciendo y la demanda de energía está aumentando es necesario implementar modelos que optimicen y mejoren el servicio eléctrico.

2 REQUISITOS

El objetivo del simulador es crear una herramienta para analizar el efecto de la generación de energía proveniente de las residencias, las tecnologías de almacenamiento energético y las metodologías de optimización de la misma. Por lo tanto, las casas individuales necesitan ser modelados en detalle, es decir, en un nivel de dispositivo. La situación simulada debe ser un modelo preciso de la situación real. Por lo tanto, cada individuo presente en las casas o dispositivo,  tiene que ser modelada y tiene que ser posible importar la medición de datos (por ejemplo, el uso de electricidad) en los dispositivos. Sin embargo, no sólo los dispositivos disponibles en la actualidad necesitan ser modelos, también tiene que ser posible incorporar futuros dispositivos y tecnologías. Puesto que todavía no se sabe lo que los nuevos dispositivos, tecnologías y escenarios serán, el modelo de la casa tiene que ser muy genérico y flexible. Además, casi todas las casas son diferentes y tienen diferentes características. Esto es causado por el comportamiento de los residentes, el dispositivos  de su propiedad y el uso, el número de habitantes, etc. La casa modelado debe ser capaz de representar diferentes tipos de viviendas (casas de familia / persona, casas de grande / pequeño, etc). Por lo tanto necesitamos un modelo genérico, realista y flexible de una casa.

Comparando con los requisitos de la versión anterior de nuestro simulador, los siguientes requisitos son todavía presente:

    A)     Una simulación realista de los ajustes de los dispositivos.

    B)      Simulación de una casa y un conjunto de casas.

    C)      Flexibilidad en el número de elementos y escenarios posibles.

   D)     Registro ajustable en intervalos de tiempo. Una descripción detallada de estos requisitos se pueden encontrar en (Molderink et al. 2009).

3 TRABAJOS RELACIONADOS

Las soluciones de simulación ya existen en ámbitos como optimización de la logística, el modelado 3D o procesos de gestión. Sin embargo, la mayoría del software de simulación es muy especifico y no es fácil exportarlo a otras áreas de aplicacion. El foco de nuestra investigación está en simular el efecto de los flujos de energía (interna) en el sistema como un todo. El software comercial puede simular la carga de calor y electricidad de los edificios de gran tamaño. Estos sistemas a menudo se utilizan para optimizar la calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) y sistemas de fachadas de control o para construir edificios más eficientes teniendo en cuenta la estructura del edificio y los materiales utilizados (Pan, Zuo, y Wu 2009, Augenbroe y Hensen 2004). Sin embargo, nuestro objetivo no es simular el calor y la esperada carga eléctrica, pero para simular las metodologías de control para suministrar estas cargas resultantes de la estructura del edificio. Otro software de simulación de energía se centra en una tecnología específica, por ejemplo, parques eólicos o las células solares.

 4 MODELO

A continuación, se descrinbe el nuevo modelo. Se Muestra cómo las deficiencias del viejo modelo son resuelto y cómo el nuevo modelo puede ser utilizado en una simulación.

4.1 Mejora de un modelo energético para las casas

El nuevo modelo está basado en un conjunto de diferentes tipos de energías, no solo por calor y electricidad. Todos los flujos de energía dentro de algunas fuentes de la casa y la energía utilizada son vistos como tipos de flujo de energía: el calor, la electricidad y el gas, sino también la luz del sol, viento, etc. Se puede definir cual tipo de energía del modelo no deberá tenerse en cuenta. En el anterior modelado sólo se modelaban los tipos de energía como lo son el calor y la electricidad. Este conjunto puede ahora ser extendido por ejemplo con gas, luz solar y viento. También es posible añadir potencia reactiva al conjunto.

4.1.1  Dispositivos

La base del modelo son los dispositivos y las corrientes de energía entre estos dispositivos: la energía de un tipo específico se deriva de un dispositivo a otro. Cada dispositivo hace algo con los tipos de energía (cambio, converso, un tampón, consumir). Por lo tanto, un dispositivo es una entidad donde el flujo de energía y / o hacia fuera y donde se especifica el tipo de estos flujos de energía. Todos los dispositivos dentro de la casa se modelan de forma individual, ya que la optimización de algoritmos de la prueba con el comportamiento optimizar simulaciones de dispositivos individuales. Tal comportamiento puede ser, por ejemplo la decisión de cuándo se debe ejecutar un dispositivo de conversión (por ejemplo, iniciar un microCHP puede ayudar a reducir los picos de la importación de electricidad). Del mismo modo, con carácter temporal, el almacenamiento en búfer de electricidad, los picos se puede afeitar o por la disociación de la producción de calor y el consumo con un tanque de agua caliente, cambiando el tiempo de ejecución de un microCHP se hace posible. Por otra parte, la demanda de gestión de carga de los aparatos de consumo se basa en la gestión de los dispositivos individuales.

1. Dispositivos de intercambio: permite el intercambio de energía con el medio ambiente. En cuanto a una casa como la entidad más grande que se modela, una energía de la vivienda el intercambio con su entorno. Para las casas más convencionales esto es sólo la electricidad que pueden ser importados y exportados y el gas que se puede importar, pero algunas casas también importan el calor de la calefacción urbana. Por otra parte, también la luz del sol y el viento se modelan como las importaciones de energía. Nosotros, los modelos de intercambio de dispositivos tales que intercambiar sólo una energía de tipo con el medio ambiente.

2. Dispositivos de conversión: permiten convertir uno o más tipos de energías. En nuestro modelo, la cantidad de transmisión de energía en estos dispositivos es igual a la cantidad de energía de transmisión de estos dispositivos. Sin embargo, las conversiones de energía (frecuencia) tiene una cierta cantidad de pérdida durante la conversión. Esto se modela como una corriente de energía particular fuera del dispositivo. Así, un microCHP por ejemplo, tiene una corriente de gas en (100%) y una corriente de calor (80%), una corriente de electricidad (15%) y corriente de pérdida (5%) hacia afuera.

3. Dispositivos de Almacenamiento: permiten almacenar temporalmente un tipo de energía. Estos dispositivos tienen una corriente de un tipo de energia y la misma energía de tipo de flujo. Esta separación de la corriente de entrada y salida es necesaria, ya que estas secuencias no son todos los días compartidos, por ejemplo la mayoría de los calentadores de agua tienen amortiguadores separados de entrada y salida de flujo de circulación. Cuando la corriente de entrada y salida son compartidos, este puede ser aplicado por las características del dispositivo. Al lado de la corriente de entrada y salida, una separada de energía de tipo corriente de salida se puede utilizar para la pérdida de modelado.

4. Dispositivos de Consumo: elementos de consumo de diferentes tipos de energía en una proporción determinada. Para la mayoría de los dispositivos, la cantidad de energía consumida en un cierto intervalo de tiempo (el perfil de consumo) es una característica del dispositivo y se define por lo tanto de antemano. Un dispositivo de la pérdida también está modelado como un dispositivo de consumo. Para este dispositivo no se define la cantidad de energía que consume, simplemente se consume toda la pérdida (ya que las corrientes de pérdida están conectados a este dispositivo).

4.1.2 Limitaciones y opciones

Cada dispositivo tiene ciertas limitaciones, por ejemplo: la cantidad de energía que se puede importar, la cantidad de energía se puede convertir, etc. Por otra parte, dentro de las limitaciones del dispositivo a menudo hay varias opciones posibles, algunos ejemplos son la marca de tiempo del microCHP en que se encienda para llenar un buffer de calor o la opción de almacenar energía en una batería o no. Cada dispositivo tiene un conjunto de posibles opciones de O (microCHP de encendido / apagado, la carga o descarga de búfer y la cantidad) y basado en s estado del dispositivo (por ejemplo, Estado de carga de la memoria intermedia) un subconjunto S del conjunto de opciones son válidas opciones. Un algoritmo de control tiene que decidir qué opción elegir.

4.1.3 Corrientes entre dispositivos

Como se mencionó antes, la base del modelo son dispositivos y corrientes de energía. Todos los dispositivos tiene ciertos tipos de energía en los arroyos y / o ciertas corrientes de tipos de energía de salida. Cada corriente se compone de un flujo de un tipo de energía. Las corrientes de entrada y salida de los dispositivos están acopladas, de modo que el cualquier tipo de energía puede fluir desde un dispositivo a otro. Para gestionar estos flujos de una manera adecuada, todos los dispositivos están interconectados a través de piscinas. Una piscina sólo se puede transportar un tipo de energía y no tiene ninguna pérdida. Esto significa que, una piscina tiene que ser equilibrada: la cantidad de energía que fluye hacia dentro es igual a la cantidad de energía que fluye hacia fuera.

4.1.4 Modelo Completo

El modelo completo de una casa combina los cuatro diferentes tipos de dispositivos y las piscinas. Esto permite que el posibilidad de modelar todos los flujos de energía de una casa completa. Un ejemplo de tal modelo se muestra en la Figura 1. Esta casa se compone de aparatos eléctricos, calefacción central, un búfer de calor y un microCHP.

 4.1.5 Simulación

El modelo presentado es la base para las simulaciones de los flujos de energía dentro de las casas durante un determinado período. Hemos decidido utilizar una simulación discreta en lugar de la simulación continua. Una simulación continua también requiere un análisis continuo y un control que es mucho más complejo que tomar una decisión para una cierta cantidad de períodos de tiempo. Además, las predicciones continuas de la demanda de energía y la producción utilizada dentro de la optimización métodos no son útiles ya que la falta de correspondencia entre la predicción y el comportamiento real puede tener un mayor impacto luego, cuando períodos discretos se utilizan. Por lo tanto, el controlador real instalado en casas también funciona sobre una base discreta. El diagrama de simulacion se puede apreciar en la figura 2.

5 EJECUCIÓN DISTRIBUIDA DEL SIMULADOR

El nuevo modelo no solo es mucho más flexible y versátil, sino que también viene con un costo de mayor complejidad. La intensidad computacional de una sola simulación se ha incrementado significativamente. Para mantener el tiempo de simulación en los límites razonables, el cálculo tiene que ser dividido en partes más pequeñas y distribuidas en varios ordenadores a través de una red. En cuanto a las entidades en el modelo, el modelo tiene una gran cantidad de oportunidades para la paralelización. Cada casa es independiente una de otra, permitiendo que estas entidades puedan ser simuladas en diferentes máquinas. Además, dentro una casa, un controlador tiene que decidir qué opciones son las más adecuadas para cada dispositivo. Una vez tomada esta decisión, los dispositivos pueden actualizar su estado interno. Estos cambios se pueden realizar en paralelo

6 IMPLEMENTACIÓN Y VALIDACIÓN

Como se mencionó anteriormente, el simulador se basa en lenguaje de programación C + +. Una simulación consiste en una cuadrícula, en casas que varios tipos de energía presentes. Cada casa tiene un conjunto de dispositivos y piscinas. Para cada modelo de entidad, una clase separada se construye. La flexibilidad se obtiene mediante la definición de los dispositivos y controladores como clases abstractas. En las clases abstractas la funcionalidad mínima necesaria se lleva a cabo de tal manera que todos los requisitos del modelo se cumplen. Una implementación de un elemento real está formada por una clase que extiende la clase abstracta e implementa la funcionalidad abstracta definida. Opcionalmente, el comportamiento estándar se puede adaptar al reemplazar las funciones por defecto. De esta manera la clase implementa el comportamiento específico del elemento

6.1.  Simulación del flujo de trabajo

Como se mencionó anteriormente, una simulación puede ser configurada para cada clase en el modelo, este es el responsable de generar un elemento en la GUI de modo y los parámetros específicos del dispositivo. En la interfaz gráfica de usuario, una red puede ser construida mediante la definición de cada casa, el número y el tipo de energías que manejan. Por cada casa puede ser configurado los dispositivos y las piscinas, la conexión entre los dispositivos y las piscinas se puede configurar. Por otra parte, los atributos específicos de cada casa, como el uso de aparatos de consumo se pueden configurar por cada casa.

6.2 Protocolo

Uno de los requisitos para mejorar dentro del simulador fue la capacidad para trabajar con grandes grupos de casas. Mediante la distribución de las casas de más de varios equipos, requisitos de memoria y de cálculo de la simulación se extiende sobre varios equipos. Para que el enfoque escalable de la sobrecarga de la red tiene que ser limitada, lo que requiere un rápido y protocolo eficiente. Desde una simulación se distribuye en varios equipos, toda la información necesaria para una simulación tiene que ser disponible en cada cliente. Como consecuencia, el protocolo tiene que ser capaz de distribuir toda la información requerida antes de la construcción de las rejillas casas.

6.3 Validación

Como se ha mencionado en secciones anteriores, la cantidad de energía que fluye durante un intervalo de tiempo se determina por la demanda de energía, la cantidad de espacio disponible (almacenado) y la capacidad de producción de los productores. La casa y los controladores son responsables de seleccionar el conjunto adecuado de las opciones durante las simulaciones. Como se describe en (Molderink et al. 2010), el modelo puede ser expresado con un problema entero mixto (MIP). Utilizando este enfoque, la validez del modelo puede ser asegurada mediante la adición de las limitaciones propias de la MIP.

7 RESULTADOS

Para probar la simulación se ejecutaron 2 diferentes pruebas. La primera de ellas es una simulación de diez casas con control global y local. Este escenario fue el objetivo del simulador anterior. Este escenario puede simular las capacidades de simulación de la simulación anterior. La segunda simulación utiliza las mismas casas, pero de diferentes tamaños de cuadrícula para las pruebas de la velocidad de simulación.

8 CONCLUSIONES

Los resultados muestran que el mismo escenario que se utiliza en (Molderink et al. 2009) se puede simular en el nuevo modelo y que el rendimiento del controlador de la casa evolucionado produce mejores resultados. Además, el modelo extendido presentado en este trabajo muestra el poder de expresión suficiente para simular el consumo de energía con tecnologías futuras. Especialmente la interfaz general y la flexibilidad para crear una estrategia de control, da lugar a un buen análisis del impacto de los diferentes algoritmos de control. Los requisitos establecidos en la Sección 2 se cumplen, aunque el tiempo de simulación del simulador sigue tiene espacio para mejorar.

Tomado de ON SIMULATING THE EFFECT ON THE ENERGY EFFICIENCY OF SMART GRID TECHNOLOGIES. Vincent Bakker, Albert Molderink, Maurice G.C. Bosman, Johann L. Hurink, Gerard J.M. Smit, University of Twente, Department of Electrical Engineering, Applied Mathematics and Computer Science, P.O. Box 217, 7500 AE, Enschede, THE NETHERLANDS.