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000009736 1001_ $$aBalana Ferrer, Julio Alberto
000009736 24500 $$aGestión de la demanda eléctrica en mercados eléctricos liberalizados mediante almacenamiento en baterías
000009736 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2012
000009736 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000009736 520__ $$aEn el presente trabajo se ha planteado la gestión de la demanda eléctrica de un consumidor final en un mercado liberalizado mediante un sistema de almacenamiento de energía eléctrica de baterías. Para ello se ha realizado el modelado del sistema, definiendo sus parámetros técnicos y económicos fundamentales. Después se han definido una función objetivo de minimización de costes y unas restricciones técnicas del sistema a las que está sujeta la optimización. El problema de optimización y sus restricciones se han implementado en la práctica mediante un programa en LP Solve.. Los datos de entrada de dicho programa son el perfil horario de cargas del consumo a alimentar, los precios de energía y potencia y las características técnicas y económicas del sistema de almacenamiento. Las salidas del programa, con el objetivo de minimización del coste (de energía eléctrica y de funcionamiento del sistema) son un dimensionamiento óptimo del sistema (capacidad y potencia) y sus costes asociados así como variables horarias de funcionamiento del sistema (carga/descarga o no actuación del sistema, potencias de carga/descarga, estado de carga de la batería en cada momento y la potencia resultante demandada de la red eléctrica). A continuación se ha aplicado el modelo de optimización mediante el programa en LP Solve al consumo de un edificio público de oficinas, usando sus datos reales de cargas de 2011. Se han planteado dos escenarios, ambos con precios de 2011: uno basado en períodos tarifarios (que es el que tiene en la actualidad) y otro en el mercado hora a hora o spot, propio de un mercado liberalizado. Se han escogido tres tipos de baterías diferentes (Pb Ácido, Li Ión, Vanadio Redox), contactando con fabricantes/distribuidores de las mismas para la obtención de datos reales y fiables de precios y prestaciones, procediendo a analizar dichos datos con el fin de determinar el punto óptimo de trabajo y sus costes y limitaciones asociadas. Con dichos puntos de trabajo del sistema de almacenamiento y los datos del consumo en el edificio de oficinas se ha procedido a llevar a cabo la optimización mediante el programa y la obtención de las variables relevantes antes mencionadas. A continuación se han llevado a cabo diferentes pruebas de sensibilidad del dimensionamiento óptimo del sistema y su rentabilidad frente a variaciones de varios parámetros (desviación de la dimensión óptima del sistema, precios de energía y potencia o el diferencial de dichos precios y el establecimiento de primas al kWh almacenado), extrayendo conclusiones de las mismas.
000009736 521__ $$aMáster Universitario en Energías Renovables y Eficiencia Energética
000009736 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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