Optimización y control predictivo basado en modelos de una microrred con recursos de generación renovable

El presente Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo principal el desarrollo de métodos de optimización y control de una microrred eléctrica renovable, que serán implementados en el entorno de MatLab. Para ello, en primer lugar se han estudiado los diversos recursos de generación y otros elementos que pueden estar presentes en una microrred (generación fotovoltaica, baterías, pilas de hidrógeno y electrolizador, ...). Se profundiza en mayor o menor medida en todos ellos, y se obtienen modelos de estos elementos, compuestos por ecuaciones matemáticas que explican su comportamiento (eléctrico o térmico). Este trabajo pone el foco en las células de combustible, profundizándose en sus principios físicos de funcionamiento y características. Para este componente, se realiza también un método de estimación de los parámetros presentes en las ecuaciones de su modelo, basado en regresión lineal por mínimos cuadrados. Una vez que se dispone de los modelos de los elementos presentes en una microrred, se plantean tres escenarios de simulación (S1, S2 y S3), diferentes entre sí. Cada uno de los escenarios cuenta con una microrred particular, con algunos de los elementos modelados. Pero sobre todo se diferencian por el objetivo planteado para cada escenario de simulación. El primero de los escenarios, S1, busca planificar el mantenimiento térmico óptimo de un edificio en el que estaría la microrred instalada (space heating), es decir, mantener la temperatura de este espacio entre unos ciertos límites superior e inferior, que pueden variar con el tiempo. Se busca que la operación de la microrred resulte lo más económica posible, y esto se consigue formulando matemáticamente un problema de optimización, con una función objetivo y determinadas restricciones. El resultado de este problema será precisamente la planificación de la operación de la microrred. En el escenario de simulación S2 se desarrolla un método de control de la microrred, basado en la teoría de Control Predictivo basado en Modelos (MPC), capaz de gestionar la red de manera óptima, buscando el beneficio económico máximo resultante de la operación de la microrred. A parte de que no hay ningún objetivo de mantenimiento térmico, este escenario se diferencia del anterior en que se trata de un control con realimentación: el MPC es un esquema de control a tiempo real que recibe medidas del sistema físico (la microrred), y mediante un problema de optimización matemática, se obtiene la acción de control óptima para llevar a la microrred al punto de funcionamiento deseado, que minimiza el coste económico de intercambiar energía con la red. El último de los escenarios de simulación, S3, y el más breve de los tres, es una extensión del anterior. Se trata también de controlar la microrred de manera óptima, mediante MPC. Sin embargo, no hay ahora un objetivo económico, sino uno técnico: gestionar un despacho de energía, esto es, controlar los recursos de la microrred para inyectar a la red eléctrica una curva de potencia planificada de antemano. Para desarrollar estos escenarios de simulación y poder formular los problemas planteados, se ha profundizado en los fundamentos matemáticos de la optimización, repasando la teoría básica de programación lineal y no lineal. Asimismo, se ha debido estudiar con rigor la estrategia del Control Predictivo basado en Modelos, con sus características y peculiaridades. En resumen, este proyecto desarrolla tres escenarios de simulación, así como sus elementos de la microrred y las ecuaciones que los modelan. Se formulan, resuelven y analizan varios problemas de optimización que permiten el control de la microrred. Además, se incluyen breves apartados teóricos que recogen la teoría aprendida sobre optimización matemática y control MPC. En suma, se considera que han logrado los objetivos planteados para esta Trabajo Fin de Máster. El tiempo de dedicación ha sido aproximadamente de 400 horas. Todas las etapas del proyecto, a saber, modelado, estimación de parámetros, formulación de los programas de optimización y su resolución, han sido llevadas a cabo en el programa MatLab. Ello ha hecho que el alumno se familiarice completamente con este importante software, adquiriendo gran destreza en su manejo. Aunque en esta memoria se pretenda mostrar todo el trabajo de una manera ‘’lineal’’, el proceso seguido para nada ha sido lineal. Al contrario, ha sido un proceso de aprendizaje lento en el que en numerosas ocasiones se ha tenido que dar marcha atrás para poder seguir adelante, como suele ser el caso en la Ingeniería. Sin embargo, han sido estas etapas de ensayo y error las más enriquecedoras para mi aprendizaje autónomo. Este proyecto ha sido realizado durante el curso 2021/2022, de intercambio con la universidad EPFL en Lausanne (Suiza), y ha sido propuesto por el profesor Mario Paolone, director del laboratorio de Sistemas Distribuidos de Energía Eléctrica (Distributed Energy Systems Laboratory, DESL). Una de sus líneas actuales de investigación es el control óptimo de microrredes o Smart Grids, y mi proyecto inicia el estudio de aplicar el control de tipo MPC a la microrred que tienen en el laboratorio. Considero que ha sido un proyecto muy enriquecedor, que cubre áreas de conocimiento muy distintas, como son la ingeniería eléctrica, la optimización matemática, la teoría de control o la química. Además, me ha aportado la posibilidad de profundizar en un tema de gran interés y tan importante como son las energías renovables en el contexto de las microrredes eléctricas