[ES] En la última década, los mercados eléctricos han desarrollado entornos competitivos para sistemas eléctricos completos.
El rápido crecimiento de los recursos energéticos distribuidos ha dificultado mantener la credibilidad y estabilidad del sistema.
Sin embargo, debido a la volatilidad de los recursos energéticos distribuidos las estrategias convencionales de gestión de la energía son incapaces de resolver estos problemas de forma centralizada. Además, los mercados centralizados de electricidad no son capaces de adaptarse al comportamiento flexible de los consumidores que ocurre en los programas de respuesta de demanda. Por lo tanto, se requieren nuevas estructuras de comercio de electricidad que proporcionen energía a las redes de distribución de forma descentralizada y distribuida.
Este trabajo presenta un enfoque ascendente de gestión energética basado en una
arquitectura multiagente para el comercio local de la electricidad. La estructura
propuesta consiste en una clase de organización basada en sistemas multiagente, en
la cual cada agente cumple diferentes tareas. Estos agentes est_an formados por recursos energéticos distribuidos, consumidores eléctricos, prosumidores, vehículos eléctricos (Electricit Vehicles (EV)), agregadores, un operador del sistema de distribución, coordinadores locales y los coordinadores de los EV del sistema. Además, proponemos un enfoque ascendente para el comercio de energía desde los usuarios finales, como agentes prosumidores capaces de proporcionar transacciones energéticas bidireccionales a los agregadores y al gestor de la red de distribución (Distibution System Operator (DSO)).
En este contexto, se presenta una arquitectura basada en sistemas multiagente, para
el sistema eléctrico de las casas inteligentes (como ejemplo de usuario final). A
continuación, se define el sistema de gestión de la energía en el hogar (HEMS por
sus siglas en ingles) para modelar el comportamiento flexible de los usuarios finales
residenciales y su incertidumbre basándose en diferentes métodos de optimización (por ejemplo, intervalo, estocástico e intervalo-estocástico). Además, presentamos un método basado en escenarios probabilísticos para la gestión de la energía residencial y el comercio de energía con el mercado local de electricidad basado en una estrategia de licitación óptima. De acuerdo con nuestro modelo de oferta óptimo, el HEMS es capaz de realizar transacciones de energía con otros actores en su vecindario como un agente de fijación de precios basado en los enfoques de intercambio de energía entre pares o enfoques basados en la comunidad.
Conforme al enfoque ascendente propuesto en nuestro trabajo de doctorado, las
decisiones de los agentes en la capa inferior tienen prioridad en comparación con las
decisiones de los agentes en las capas superiores. De esta manera, la estrategia propuesta gestiona la energía localmente para lograr una optimización social global. Además, en la red de distribución se pueden comercializar localmente diferentes tipos de productos básicos de electricidad, como la energía y la flexibilidad.
A continuación, hemos propuesto varios enfoques (por ejemplo, descentralizado,
monopolístico y basado en juegos) para la gestión de la flexibilidad energética entre
los agentes de la red de distribución de energía, teniendo en cuenta el comportamiento
flexible de los usuarios finales y los agregadores. Por último, se ha estudiado el
impacto de los futuros sistemas de transporte en las redes inteligentes. Así, la gestión
de la flexibilidad energética de los usuarios finales y las operaciones de recarga de
los vehículos eléctricos se modelan en la red de distribución. Se han presentado
tres estrategias de gestión de la energía para abordar la flexibilidad energética y el
funcionamiento de los vehículos eléctricos entre los actores de la capa inferior del sistema eléctrico. Además, la incertidumbre causada por la movilidad de los vehículos eléctricos se ha modelado mediante una programación estocástica. Aquí, el reto es modelar un problema multinivel basado en la función objetiva de los agentes considerando la incertidumbre de los parámetros estocásticos del sistema. De esta forma, cada agente puede participar en diferentes tipos de transacciones eléctricas según sus funciones objetivas correspondientes.
Se evalúa el rendimiento del sistema propuesto de gestión de la energía en el hogar (HEMS) comparándolo con los métodos de optimización de intervalos estocásticos
propuestos y de bandas estocásticas predichas medicadas. Evaluamos el impacto del
modelo de flexibilidad energética y su exactitud de predicción. Además, evaluamos
el programa de respuesta de demanda en términos de las ganancias esperadas, de la
energía eléctrica tramitada y de la credibilidad de los resultados. Para ello, proponemos un modelo de oferta óptima para el sistema de gestión de la energía en el hogar. Así, el sistema puede participar en el comercio local de electricidad.
El rendimiento del modelo de oferta _optima propuesto se evalúa en dos casos diferentes.
El Caso 1 evalúa el impacto de los coeficientes de optimismo y flexibilidad en el HEMS, considerando la estrategia de licitación óptima. En el caso 2, sin embargo, el rendimiento de los dos métodos de optimización diferentes -llamados InterStoch e Hybrid- en el HEMS se evalúa sin considerar la estrategia de licitación _optima.
Posteriormente, se evalúa el funcionamiento de nuestros enfoques descentralizados,
monopolísticos y basados en juegos en términos de su impacto en la incertidumbre de
la línea de distribución y el comportamiento flexible de los usuarios finales. Por último,
modelamos la gestión de la flexibilidad energética de los usuarios finales y la operación de carga de los EV en la red de distribución. Se presentan tres estrategias de gestión de la energía para abordar la flexibilidad energética y el funcionamiento de los EV entre los actores de la capa inferior del sistema eléctrico
