Algoritmo de planificación de baterías eniInstalaciones de autoconsumo fotovoltaico conectadas a red

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Algoritmo de planificación de baterías eniInstalaciones de autoconsumo fotovoltaico conectadas a red

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Title: Algoritmo de planificación de baterías eniInstalaciones de autoconsumo fotovoltaico conectadas a red
Author: Ruiz Cortés, Mercedes; González Romera, Eva; Amaral Lopes, Rui; Romero Cadaval, Enrique; Martins, João; Milanés Montero, María Isabel; Barrero González, Fermín
Abstract: En este trabajo se propone un procedimiento para determinar el programa diario de operación óptimo de la batería de una instalación de autoconsumo dotada de paneles fotovoltaicos, a partir de predicciones de generación fotovoltaica y demanda eléctrica de la instalación. La estrategia formulada no contempla factores económicos para facilitar su aplicación a diferentes escenarios, con independencia de la normativa vigente en cuanto a métodos de retribución. El proceso de toma de decisiones de carga/descarga de la batería es realizado mediante algoritmos genéticos bajo el objetivo de conseguir el beneficio conjunto de los principales agentes interesados (autoconsumidor y operador de red). El método de planificación se ejecuta horariamente, manteniendo un horizonte de programación de 24 horas, para mitigar los problemas derivados de la incertidumbre de las predicciones empleadas. Se trata de una estrategia sencilla, que consigue buenos resultados en comparación con un enfoque de una sola programación diaria, más habitual en la literatura.This paper proposes a procedure to determine the daily program of optimal battery operation of a self-consumption installation equipped with photovoltaic panels, based on predictions of photovoltaic generation and electrical demand of the installation. The formulated strategy does not contemplate economic factors to facilitate its application to different scenarios, regardless of the regulations in force regarding payment methods. The decision-making process of charging / discharging the battery is carried out by means of genetic algorithms under the objective of obtaining the joint benefit of the main agents concerned (self-consumer and network operator). The planning method is executed hourly, maintaining a 24-hour programming horizon, to mitigate the problems derived from the uncertainty of the predictions used. It is a simple strategy, which achieves good results compared to a single daily programming approach, more common in the literature.
Description: Comunicación presentada al SAAEI19, XXVI Seminario Anual de Automática, Electrónica Industrial e Instrumentación, celebrado del 3-5 Julio 2019 en Córdoba, España
URI: http://hdl.handle.net/10662/9764
Date: 2019


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