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.
