DISEÑO DE UN SISTEMA DE ENERGÍA DESCENTRALIZADO

Está surgiendo una visión de gran alcance para el futuro de la red eléctrica en el Laboratorio Nacional de Energía Renovable del Departamento de Energía de los Estados Unidos (DOE).

En los últimos años, esta visión ha crecido desde una teoría en pizarras blancas hasta experimentos de potencia real en hardware de laboratorio.

Se llama "Redes de Energía Autónoma" (AEG), un esfuerzo para garantizar que la red del futuro pueda administrar una base creciente de dispositivos de energía inteligentes, energía renovable variable y controles avanzados.

"La futura red estará mucho más distribuida y será demasiado compleja para controlarla con las técnicas y tecnologías actuales", dijo Benjamin Kroposki, director del Centro de Ingeniería de Sistemas de Potencia de NREL. "Necesitamos un camino para llegar allí, para alcanzar el potencial de todas estas nuevas tecnologías que se integran en el sistema de energía".

El esfuerzo de AEG prevé un sistema de energía autónomo, una red de tecnologías muy "conscientes" y controles distribuidos que trabajan juntos para hacer coincidir eficientemente el suministro de energía bidireccional con la demanda de energía. Este es un pivote difícil del sistema actual, en el que el control centralizado se utiliza para administrar los flujos de electricidad unidireccionales a los consumidores a lo largo de las líneas eléctricas que se expresaron desde los generadores centrales.

En cambio, las cuadrículas de AEG se componen unas dentro de otras, como un grupo fractalizado de microrredes. Las secciones o "celdas" de AEG utilizan la comunicación generalizada y la capacidad de control para perseguir continuamente sus mejores condiciones operativas, que se ajustan al temperamento de la demanda del cliente, la generación disponible y los precios.

AEG utiliza los recursos (y algunos en camino) para crear la red más económica y resistente posible. Por el momento, AEG es un marco altamente teórico para que los futuros sistemas de energía construyan, con una aplicación potencial dentro de 10 años y solo unos pocos de los primeros usuarios que actualmente prueban la tecnología. Pero se está construyendo hacia un futuro muy concreto.

Esto se debe a que el equipo de NREL comenzó construyendo una base sólida: la teoría detrás de AEG.

Llenando vacíos en la literatura

AEG se deriva de un proyecto en curso para la agencia de energía de vanguardia del DOE, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada-Energía (ARPA-E). Una cohorte de científicos de NREL que trabajan dentro del programa de Sistemas de Energía Distribuida Red Optimizada (NODES) de ARPA-E se concentró en el desarrollo de métodos de optimización y control en tiempo real para sistemas de energía.

"Diría que para nosotros, todo comenzó con NODES", dijo el investigador principal y líder técnico de AEG, Andrey Bernstein. "En términos de algoritmos y marco, NODES cubre solo una celda, una comunidad limitada. Entonces Ben tuvo la idea de tener celdas que se comuniquen entre sí para formar un sistema jerárquico que podría cubrir toda la cuadrícula. Así fue como llegó a la multicelda perspectiva."

Con el lanzamiento de NODES en 2015, Bernstein y su compañero investigador de NREL Emiliano Dall'Anese pusieron sus ojos en nuevos algoritmos para una red distribuida. Estos algoritmos utilizan el cálculo limitado de muchos dispositivos de clientes (por ejemplo, inversores) para ejecutar funcionalmente la red.

"Nuestros algoritmos principales provienen de la teoría de optimización y control", dijo Bernstein. "Si va a la literatura, hay una brecha entre los dos: la optimización encuentra soluciones (pero ignora las condiciones del mundo real) mientras que los algoritmos de control trabajan para estabilizarse en condiciones no ideales. Estamos uniendo los dos dominios".

Bernstein y Dall'Anese han sido prolíficos en su publicación sobre este tema, construyendo el andamiaje teórico para esta nueva disciplina papel por papelPDF . Los sucesivos desafíos que enfrentan están dominados por algunos hechos rígidos. Por ejemplo, el flujo de energía es continuo, mientras que las mediciones no lo son; y las casas inteligentes y los inversores fotovoltaicos no son supercomputadoras que puedan resolver problemas complejos de optimización.

"Lo novedoso en nuestra solución es que abordamos un problema de dos partes", dijo Kroposki. "Primero, debido a la gran cantidad de dispositivos, no podemos usar el control central, sino que debemos distribuir el problema de optimización. El otro problema es que tenemos condiciones que varían en el tiempo, por lo tanto, la optimización está cambiando cada segundo y debe resolverse en tiempo real hora."

El legado de NREL en este dominio ha sido útil para ver un camino hacia la implementación en el mundo real. En California y Hawái, dos estados que se beneficiarían de los AEG, NREL ha ayudado a solucionar una docena de problemas relacionados con los inversores ubicados en el cliente, avanzando su estado del arte en el camino. ¿Qué sucede, por ejemplo, cuando los generadores rotativos que equilibran la frecuencia a 60 (o 50) Hz están fuera de servicio? Métodos desarrollados para Hawai y luego utilizados en CaliforniaPDF ayudó a responder esta pregunta al agregar la funcionalidad de red inteligente a los inversores para mejorar la estabilidad.

Quedan otros desafíos, como identificar el conjunto completo de funciones del inversor requeridoPDF para ayudar a estabilizar la cuadrícula, así como los incentivos necesarios.

A nivel teórico, AEG une estos desarrollos, junto con la experiencia de NREL en desarrollo de tecnología de control, controles de microrredes y sistemas de distribución y seguridad cibernética, en una teoría más amplia y completa. La comunidad de AEG en expansión, que se reunió en abril durante un taller en NREL , se está enfocando en comprender todas las partes del rompecabezas y resolver las brechas. Pero mientras los algoritmos de AEG todavía están en la tienda, el equipo está buscando socios en todos los sectores de la industria y la energía para ver cómo se ve AEG en la aplicación.

Ganando tracción

Al igual que la cuadrícula que el equipo está optimizando, están apareciendo "celdas" de soporte distribuidas para AEG. Dentro del laboratorio, un círculo de contribuyentes de AEG se está expandiendo gracias a la financiación dirigida por NREL para proyectos de investigación exploratoria. Como investigador principal del proyecto, Kroposki quiere mantener la bola rodando en otros dominios de energía mientras los teóricos continúan reconstruyendo el esqueleto del programa.

Uno de estos dominios es la energía eólica, en la que un futuro AEG también supone un parque eólico autónomo. Jennifer King es una investigadora en NREL que ha pasado el año pasado construyendo el sector del viento de AEG.

"Es uno de mis proyectos favoritos con diferencia", dijo King. "Es una buena combinación de investigación aplicada, pero aún podemos trabajar en el nivel técnico fundamental".

El trabajo de King está ayudando a construir la base de AEG, creando problemas de optimización para autorregular las células del tamaño de parques eólicos. Pero su investigación también se refiere a la integración óptima del suministro variable de energía eólica.

"Las técnicas y la comunicación a través de las tecnologías simplemente no existen hoy en día", dijo King. "Un pensamiento es que los edificios pueden cambiar su carga para tratar de igualar (la salida variable del viento), por lo que estamos trabajando con el equipo de edificios para entender cómo".

Las tendencias previas a AEG ya están en marcha en el dominio de los edificios, también. El DOE recientemente otorgó subvenciones para el control automatizado de edificios . La financiación adicional para sistemas autónomos de energía eólica proveniente de la Oficina de Eficiencia Energética y Energía Renovable del DOE tiene como objetivo mejorar las operaciones de los parques eólicos con el concepto AEG. El esfuerzo también recibió recientemente apoyo a través del Fondo de Comercialización de Tecnología del DOE .

Al incorporar estos sistemas complejos, AEG está guiando su progreso respectivo hacia una solución unificada para la red. Pero al hacerlo, AEG también está abriendo una caja de desafíos técnicos de Pandora. "Cuanto más profundizamos, más temas encontramos que deben abordarse", dijo Kroposki.

Entre ellos está la escala. El equipo actualmente está simulando AEG con unos pocos cientos de nodos en la computadora de alto rendimiento alojada en la Instalación de integración de sistemas de energía de NREL . Pero regiones como el Área de la Bahía tienen más de 20 millones de puntos de control. ¿Cómo funcionaría un AEG si se implementara allí? ¿Y qué incentivos de mercado se necesitarán para llegar allí?

De los fundamentos a lo funcional

Dicho brevemente por King, "los tiempos de resolución de algoritmos son necesarios cada segundo. Tratar de decidir el destino de un millón de cosas segundo a segundo es donde entra el desafío".

Además, al salir del mundo teórico, los sistemas de poder reales plantean problemas reales. Las comunicaciones se retrasan, los dispositivos de red provienen de muchos proveedores y los datos no siempre están disponibles donde se necesitan. Este es un desafío especial para Bernstein y su equipo, cuyos algoritmos deben ser robustos a pesar de las condiciones no tan ideales.

"Digamos que producimos algoritmos muy buenos", dijo Bernstein. "Todavía dependen de la física: la topología de las líneas y modelos de los dispositivos. Si está en un edificio y desea elegir qué encender o apagar, debe tener un modelo preciso de ese edificio, que puede ser difícil de encontrar ".

Para superar peculiaridades como los modelos de dispositivos, Bernstein está manejando grandes datos y herramientas del aprendizaje automático.

"A veces, definir el modelo es más difícil que aprender a ser óptimo a partir de datos y mediciones", dijo Bernstein. "En lugar de construir los modelos, estamos utilizando datos para aprender el comportamiento óptimo directamente".

Todavía otras condiciones son limitantes de AEG; Hay preguntas pendientes sobre cómo organizar la infraestructura de comunicaciones y, de manera crítica, cómo proteger esa infraestructura futura de las amenazas cibernéticas. Estas preguntas prácticas serán el foco a medida que AEG tome una forma del mundo real.

El camino hacia el respaldo del mercado

Si bien Kroposki predice un esfuerzo de 10 años, una llegada al mercado de AEG puede llegar antes. Ya hay avances hacia la comercialización de algoritmos AEG. La teoría que Bernstein y Dall'Anese construyeron para impulsar AEG fue seleccionada por el programa I-Corps del DOE para avanzar al mercado. El Grupo IP también eligió a AEG como candidato para su cartera de aceleración tecnológica.

La industria también está dando un paso atrás de la visión. Siemens se ha asociado con NREL para desarrollar técnicas de control distribuido con el apoyo de la Oficina de Tecnologías de Energía Solar del DOE. Del mismo modo, el trabajo colaborativo de NREL con Eaton se basa en el esfuerzo de AEG para soluciones de movilidad autónomas y electrificadas.

NREL también ha explorado cómo mantener un mercado de energía distribuida utilizando blockchainPDF: una opción para los llamados mercados de energía transactiva. Kroposki espera que "probablemente veas a AEG aparecer de abajo hacia arriba; comenzando con hospitales, campus y comunidades".

De hecho, una pequeña empresa cooperativa en Colorado, Holy Cross Energy, ya está implementando técnicas de control del trabajo ARPA-E NODESPDF .

A medida que avanza la teoría, desde los fundamentos hasta la simulación y la aplicación a pequeña escala, Kroposki espera que la participación también crezca.





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