Gestió de vehicles elèctrics per donar flexibilitat energètica a sistemes energètics amb incertesa

L’ús del vehicle elèctric ha d’esdevenir clau per aconseguir assolir una descarbonització energètica de la mobilitat. L’increment d’ús d’aquest representa un repte important a causa de les necessitats elèctriques que aquests necessiten. El present treball analitza els potencials beneficis que la recàrrega del vehicle mitjançant carregadors bidireccionals (V2G) pot proporcionar a l’operador d’una estació de recàrrega. Aquests beneficis poden originar-se per la flexibilitat que aquests vehicles poden donar en moments de congestió de la xarxa elèctrica. En aquest treball s’analitza quina és la potencial flexibilitat que els vehicles elèctrics poden proporcionar tot proposant un model de programació estocàstica en dues etapes. Els escenaris d’aquest model han estat generats mitjançant xarxes neuronals LSTM híbrides. Els resultats demostren que l’ús dels vehicles elèctrics per a proporcionar flexibilitat, des d’un punt de vista en la demanda, permet reduir els costos de recàrrega dels vehicles elèctrics fins a un 70%. A part altres beneficis indirectes en són identificats com ara alliberar a la xarxa elèctrica en moments de congestió.
El uso del vehículo eléctrico ha de convertirse en un factor clave para alcanzar la descarbonización energética de la movilidad. El incremento en su uso representa un reto importante a causa de las necesidades energéticas que estos requieren. El presente trabajo analiza los potenciales beneficios que la recarga del vehículo eléctrico mediante cargadores bidireccionales (V2G) puede proporcional al operador de una estación de recarga. Estos beneficios pueden originarse por la flexibilidad que estos vehículos pueden dar en momentos de congestión de la red eléctrica. EN este trabajo se analiza cual es la potencial flexibilidad que los vehículos eléctricos pueden proporcionar. Ello se consigue proponiendo un modelo estocástico en dos etapas. Los escenarios del modelo estocástico son generados mediante redes neuronales LSTM híbridas. Los resultados demuestran que el uso de los vehículos eléctricos para proporcionar flexibilidad, des de un punto de vista de la demanda, periten reducir los costes de recarga de los vehículos hasta un 70%. A parte de otros beneficios indirectos que son identificados, pero no cuantificados como el hecho de liberar a la red eléctrica en momentos de congestión.
The use of electric vehicles must be important due to energy decarbonization of mobility. However, the increase in electric vehicles, implies high needs of electrical consumption. This Master’s thesis analyses the potential benefits that vehicle recharging through bidirectional (V2G) chargers can provide to the recharger station operator. These benefits may have their origin in the flexibility that these vehicles can offer in times of grid congestion. In this work, it's analyzed what is the potential flexibility that electric vehicles can provide by proposing a two-stage stochastic programming model. The scenarios of this model have been generated by using LSTM hybrid neural network for each charger simulated. The results show that the use of electric vehicles helps to provide demand flexibility, allows reducing charging costs up to 70%. And helps to lighten the power grid in times of congestion due to lower generation or high demand.