Smart Controller for optimal operation of hybrid renewable

Este proyecto presenta el diseño y estudio de un controlador, basado en sistemas inteligentes, que se encarga de optimizar el punto de operación de un grupo de generadores convencionales y de energía renovables para la alimentación de un sistema eléctrico de potencia (SEP). Dado que los sistemas de optimización convencionales presentan problemas en la solución de flujos de potencias óptimos en estos sistemas por sus características de no linealidad y múltiples mínimos. Esto, con el fin de mejorar la inclusión de energías renovables en el despacho en un sistema de potencia y hacer más rentable su uso. Dicho controlador fue desarrollado mediante un algoritmo genético (GA), al cual se le introducen variables como velocidad del viento, radiación solar y potencia producida por un generador síncrono, así mismo la topología del sistema de potencia. Posteriormente, el GA determina cómo distribuirá dicha potencia hacia el SEP, tal que el uso de la energía sea el óptimo posible. Teniendo como función objetivo la minimización las pérdidas de transmisión, y como restricciones los voltajes de los nodos, las potencias máximas y mínimas de generación, balance de cargas y la potencia máxima de las líneas. Adicionalmente el sistema contará con un sistema de asignación de unidades que determinará en qué casos es recomendable conectar o desconectar un generador ya sea renovable o síncrono a la red. Para la validación del proyecto se trabajó con tres sistemas de potencias de diferentes características, (4, 5, 9 Nodos). Teniendo como resultado errores menores al 2% con respecto a los resultados de Neplan, un software de gran robustez y confiabilidad. También se resalta la capacidad del sistema desarrollado para realizar la asignación de los generadores para disminuir las pérdidas. Una de las limitaciones de dicho trabajo es la obtención de datos de radiación solar y flujos de viento para un lugar específico.This project presents the design and study of a controller, based on intelligent systems, which is responsible for optimizing the point of operation of a group of conventional generators and renewable energy for the power supply of an electrical power system (SEP). Since conventional optimization systems present problems in the solution of optimal power flows in these systems due to their characteristics of non-linearity and multiple minimums. This, in order to improve the inclusion of renewable energy in the dispatch in a power system and make its use more profitable. This controller was developed through a genetic algorithm (GA), which is introduced variables such as wind speed, solar radiation and power produced by a synchronous generator, as well as the topology of the power system. Subsequently, the GA determines how it will distribute this power to the SEP, so that the use of energy is the optimum possible. Having as objective function the minimization of the transmission losses, and as restrictions the voltages of the nodes, the maximum and minimum powers of generation, load balance and the maximum power of the lines. Additionally, the system will have a unit assignment system that will determine in which cases it is advisable to connect or disconnect a generator that is either renewable or synchronous to the network. For the validation of the project we worked with three power systems of different characteristics, (4, 5, 9 Nodes). Resulting in errors less than 2% with respect to the results of Neplan, a software of great robustness and reliability. In addition, will be highlighted the capacity of the system developed to carry out the assignment of the generators to reduce losses. One of the limitations of this work is obtaining data on solar radiation and wind flows for a specific place