Modelado y optimización de estrategias operativas para plantas de energía híbridas , Parque eólico + sistema de almacenamiento de aire comprimido

[ES] Este Trabajo de final de Master se centra en las aplicaciones de seguimiento de carga para plantas híbridas, consistes en instalaciones de almacenamiento de energía de aire comprimido combinadas con parques eólicos. La tarea principal es el estudio de las estrategias operativas existentes de tales plantas híbridas y el desarrollo de directrices generales para la elección de los consumidores en combinación con las características de la fuente de viento y el sistema de almacenamiento de energía de aire comprimido disponible. El objetivo de la tesis es desarrollar un algoritmo genérico para la optimización de las operaciones de una planta de energía híbrida, que consiste en una planta de almacenamiento de energía de aire comprimido y un parque eólico. Su objetivo es estudiar los métodos existentes para optimizar las estrategias operativas de estos sistemas y analizar la influencia del tamaño del consumidor y la energía eólica disponible en el costo nivelado de la electricidad, como referencia para obtener un precio de energía realista para este tipo de operaciones. Este trabajo comenzará con un estudio bibliográfico de algoritmos de optimización para plantas de energía híbridas similares, tanto a gran escala como a pequeña escala, que ayudarán a desarrollar un código computacional para resolver un problema genérico inicial. El código se aplicará a un problema simplificado con datos modelados sobre generación de viento y sobre consumo, para calcular el LCOE mínimo posible para diferentes dimensiones y combinaciones de plantas híbridas. Como resultado, se desarrollarán reglas genéricas para la elección del consumidor y el precio respectivo para una combinación determinada de almacenamiento de energía de aire comprimido y parque eólico.
[EN] Wind has become one of the main power generating sources in order to achieve the carbon emission reduction targets, presenting the intermittency of its nature as a major disadvantage. This work studies the utilization of compressed air energy storage systems to improve the wind park operation for load following applications, attenuating the wind power variations derived from the intermittence of its energy resource. An hourly discretized operational algorithm is presented to optimize the operation of such systems in order to identify the optimal operational strategy that aims to satisfy the demand as much as the system possibly can and reduce the energy losses. This algorithm is also used inside a genetic algorithm that, for a given consumer load, seeks the optimal size of the hybrid system which minimizes the levelized cost of electricity and the curtailment energy, in addition with the energy not covered by the system. Different simplifications were made due to computational time issues and the corresponding effects were consequently remarked and further analyzed. Six different cases of study with different combination of system dimensions have been analyzed and obtained results are presented and discussed, including a sensitivity analysis that studies the influence of different parameters, used in the algorithm, on the operation of the system and its economic performance.