Control de fluctuaciones de potencia en grandes centrales FV utilizando almacenamiento y predicción
Fecha
2017Autor
Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
|
Resumen
Actualmente, las fluctuaciones de potencia a corto plazo producidas en las
grandes centrales fotovoltaicas, afectan de forma negativa al buen funcionamiento de
la red. Debido a esto, están apareciendo normativas que limitan las fluctuaciones que
estas centrales fotovoltaicas pueden entregar, lo que conlleva a la necesidad de
instalar almacenamiento eléctrico que ayude a reducir dichas fluctua ...
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Actualmente, las fluctuaciones de potencia a corto plazo producidas en las
grandes centrales fotovoltaicas, afectan de forma negativa al buen funcionamiento de
la red. Debido a esto, están apareciendo normativas que limitan las fluctuaciones que
estas centrales fotovoltaicas pueden entregar, lo que conlleva a la necesidad de
instalar almacenamiento eléctrico que ayude a reducir dichas fluctuaciones.
La instalación de almacenamiento encarece el sistema y por ello se busca que
sea económicamente viable. Dentro de las diferentes posibilidades de almacenamiento
(grupos electrógenos, condensadores de doble capa, volantes de inercia, etc.) las
baterías eléctricas son las que mayor importancia están cobrando y por las que se está
apostando fuertemente hoy en día.
Así pues, el objetivo actual es idear una estrategia de control del almacenamiento en
baterías que permita optimizar la capacidad mínima requerida y el degradado por ciclado,
para poder minimizar de esta forma el coste de la instalación. Hay 3 estrategias de control
básicas ya conocidas:
(1) Control de rampas clásico. Este control consiste en limitar un determinado
[%P/min] de la potencia entregada a red.
(2) Control con modelo día claro- día oscuro. Tiene en cuenta los dos casos limitantes
de fluctuación que pueden darse.
(3) Control con modelo día claro- día oscuro con predicción perfecta. Como la
estrategia de control anterior, pero realizando una predicción de la radiación.
Con el último modelo se consigue optimizar tanto la mínima capacidad
requerida de almacenamiento como el degradado por ciclado de la batería, pero
suponiendo que la predicción realizada cuadra perfectamente con la dada en realidad.
Finalmente, el objetivo de este trabajo es analizar el funcionamiento del control con
predicción para datos de predicción real, contrastando los resultados con los de
predicción perfecta y corregir los posibles errores que surjan en el modelo al trabajar
con este nuevo tipo de datos [--]
Nowadays, short-term variability in the power generated by large gridconnected
photovoltaic plants affect in a negative way to the network quality. New
grid-codes which requires a limitation for such fluctuations are appearing because of
that, so it’s necessary the incursion of some energy storage system.
This storage system makes the installation more expensive and it is necessary
to find t ...
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Nowadays, short-term variability in the power generated by large gridconnected
photovoltaic plants affect in a negative way to the network quality. New
grid-codes which requires a limitation for such fluctuations are appearing because of
that, so it’s necessary the incursion of some energy storage system.
This storage system makes the installation more expensive and it is necessary
to find the economic viability of the global photovoltaic plant. There are a lot of
different storage system (fuel cells, electric-double layer capacitors, etc) but electric
batteries are the most important once.
The current objective is design a power fluctuations smoothing strategy for
batteries which let us optimize the minimum capacity required and the battery
degradation. There are tree well known strategies:
(1). Classic ramp-rate control. This control imposes a limit (%P/min) to the power injected
to the electrical network.
(2). Control with clear-dark sky model. It considers the two limiting fluctuation cases
which can be produced.
(3). Control with clear-dark sky model and prediction. It´s very similar to previous
control but add prediction data into the strategy.
The last-mentioned strategy optimizes the minimum storage capacity required
and the battery degradation, but such control supposes that power prediction data
coincide exactly with generated photovoltaic power. Finally, the objective of the
present assessment is the analysis of the control with clear-dark sky model and
prediction data for real prediction data, comparing the obtained results with the
perfect prediction control and correcting the problems which appears with this kind of
data [--]
Materias
Control de fluctuaciones de potencia,
Estrategias de control de fluctuaciones,
Control de rampa clásico,
Control de rampa con predicción,
Optimización del sistema de almacenamiento,
Fluctuaciones grandes plantas FV,
Grid-connected PV plants,
Power fluctuations smoothing,
Ramp-rate control,
Energy storage sizing,
Ramp-rate control with prediction data
Titulación
Graduado o Graduada en Ingeniería en Tecnologías Industriales por la Universidad Pública de Navarra /
Industria Teknologietako Ingeniaritzan Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan
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