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dc.creatorRomero Ruiz, Javieres_ES
dc.date.accessioned2017-08-24T10:47:04Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/25410
dc.description.abstractActualmente, 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 datoses_ES
dc.description.abstractNowadays, 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 dataes_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectControl de fluctuaciones de potenciaes_ES
dc.subjectEstrategias de control de fluctuacioneses_ES
dc.subjectControl de rampa clásicoes_ES
dc.subjectControl de rampa con predicciónes_ES
dc.subjectOptimización del sistema de almacenamientoes_ES
dc.subjectFluctuaciones grandes plantas FVes_ES
dc.subjectGrid-connected PV plantses_ES
dc.subjectPower fluctuations smoothinges_ES
dc.subjectRamp-rate controles_ES
dc.subjectEnergy storage sizinges_ES
dc.subjectRamp-rate control with prediction dataes_ES
dc.titleControl de fluctuaciones de potencia en grandes centrales FV utilizando almacenamiento y predicciónes_ES
dc.typeTrabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lanaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.date.updated2017-07-20T07:20:52Z
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.affiliationTelekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.description.degreeGraduado o Graduada en Ingeniería en Tecnologías Industriales por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeIndustria Teknologietako Ingeniaritzan Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen
dc.rights.accessRightsAcceso embargado 5 años / 5 urteko bahituraes
dc.embargo.lift2022-07-01
dc.embargo.terms2022-07-01es_ES
dc.contributor.advisorTFEMarcos Álvarez, Javieres_ES


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