Optimizacion en el espacio de estados del funcionamiento en modo autónomo de una microred

  1. GONZALEZ MORAN, CRISTINA
Dirigida por:
  1. Domingo Guzmán Díaz González Director

Universidad de defensa: Universidad de Oviedo

Fecha de defensa: 19 de noviembre de 2010

Tribunal:
  1. Antonio Jesús Conejo Navarro Presidente/a
  2. Javier Gómez-Aleixandre Fernández Secretario
  3. Federico Milano Vocal
  4. David Santos Martin Vocal
  5. Alberto Benjamín Díez González Vocal
Departamento:
  1. Ingeniería Eléctrica, Electrónica, de Comunicaciones y de Sistemas (DIEECS)

Tipo: Tesis

Teseo: 300955 DIALNET lock_openTESEO editor

Resumen

La tesis tiene como objetivo principal el planteamiento de una representación en el espacio de estados de una microrred eléctrica de forma sistemática, que permita la aplicación de algoritmos para optimizar su funcionamiento. Se propone una representación en el espacio de estados de manera que es posible incorporar multitud de generadores, cargas, líneas, etc. Se consideran cargas estáticas y dinámicas y generación tipo potencia activa / reactiva y tensión / frecuencia. Se validan modelos sencillos en el espacio de estados mediante simulaciones, para después desarrollar modelos complejos en una red de 69 nodos. El método propuesto para la representación en el espacio de estados permite la aplicación de una técnica de optimización sencilla, adaptada al caso de generadores distribuidos. Se ha dividido el sistema a modelar en dos partes diferenciadas: planta y controles. Esta forma de representación permite la modificación, ampliación o disminución de la microrred de forma sencilla. Además, se puede distinguir entre representación del sistema en bucle abierto y cerrado, permitiendo el cálculo de ganancias de todos los reguladores de forma conjunta mediante un proceso de optimización. Se probaron distintos algoritmos de optimización para seleccionar el más apropiado. Este algoritmo se aplicó a 25 escenarios diferentes de una microrred de 69 nodos, en los que se combinaron los distintos tipos de generación y de cargas planteados. En todos los casos se pudo comprobar que, con las ganancias calculadas con el algoritmo de optimización, el comportamiento dinámico es mejorado.