Ubicación óptima de sistemas de almacenamiento de energía basado en baterías para minimizar los costos operativos del sistema mediante el uso de flujos de potencia DC
La investigación ha sido motivada dado que
en la actualidad se han incorporado nuevas
tecnologías para el suministro de electricidad,
entre ellas la generación con fuentes
intermitentes y conjuntamente a estas la
inclusión de sistemas de almacenamiento, por
tanto, el trabajo ha desarrollado un modelo de
optimización, basado en la programación
entera mixta, que permite establecer la
inserción de los sistemas de almacenamiento
basado en baterías en los nodos de una red
tipo de transmisión considerando para el
efecto la aplicación de flujos de potencia DC,
las características de la red, los parámetros de
las unidades de generación, todo esto con el
fin de minimizar los costos operativos y los
costos de la energía no suministrada que
podrían producirse por el desabastecimiento
total o parcial de la demanda. Para la
evaluación técnica y económica del modelo
de optimización se ha usado el estándar de
prueba de 24 nodos de la IEEE, sistema en el
cual se modelarán generadores de tecnologías
tales como las térmicas, hidráulicas, eólicas y
fotovoltaicas, a más de los potenciales
sistemas de almacenamiento que el
optimizador decidirá incorporarlos al
sistema, es así que el nivel el análisis global,
considerará como horizonte un plazo de 24
horas, período en el cual la demanda de cada
nodo estará variando conforme a una curva de
carga estándar.The research has been motivated given that
new technologies have been incorporated for
the supply of electricity, among them the
generation with intermittent sources and
together with these the inclusion of storage
systems, therefore, the work has developed an
optimization model. , based on mixed integer
programming, which allows establishing the
insertion of battery-based storage systems in
the nodes of a type of transmission network,
considering for this purpose the application of
DC power flows, the characteristics of the
network, the parameters generation units, all
this in order to minimize operating costs and
the costs of energy not supplied that could
occur due to total or partial shortage of
demand. For the technical and economic
evaluation of the optimization model, the
IEEE 24-node test standard has been used, a
system in which generators of technologies
such as thermal, hydraulic, wind and
photovoltaic will be modeled, in addition to
the potential systems of storage that the
optimizer will decide to incorporate them into
the system, so the global analysis level will
consider a 24-hour horizon as a horizon, a
period in which the demand of each node will
be varying according to a standard load curve
