DT4Flex

Indicadores y procesos de mejora

Indicadores:
– Porcentaje de reducción de eventos de sobretensión
– Porcentaje de reducción de eventos de congestión
– Esfuerzo flexible total
– Esfuerzo flexible medio por PSF
– Esfuerzo flexible medio por escenario
– Coste flexible
– Hosting capacity fotovoltaico
– Incremento del hosting capacity fotovoltaico considerando flexibilidad

Procesos de mejora:
– Conocimiento de red: Tener un alto conocimiento del estado actual de las redes con alto despliegue de DERs y el comportamiento eléctrico futuro de la red ante el horizonte eléctrico esperado
– Perspectiva ante refuerzo de red: Reducir la necesidad de refuerzo de red innecesario y minimizar la inversión en activos propios de red
– Tablero de juego imparcial en la gestión de flexibilidad: Asegurarse que esta participación de recursos de flexibilidad en la gestión de redes se haga en igualdad de condiciones y exista un tablero de juego imparcial

Innovación aplicada y buenas prácticas

-Incremento del nivel de observabilidad de red en baja tensión, tanto desde el punto de vista del estado de operación como de la influencia de nudos y acometidas entre sí.
-Formulación de un problema de optimización lineal y determinista con tiempos de convergencia reducidos y basado en la física de la red.
-Evolución de la herramienta a una arquitectura basada en microservicios que permita su despliegue y escalabilidad en cualquier entorno.
-Diseño de una metodología que tiene en cuenta la repercusión eléctrica de la flexibilidad para identificar áreas de influencia donde es más ventajoso ubicar recursos de flexibilidad.
-Desarrollo de una ampliación de la herramienta que permite calcular el hosting capacity fotovoltaico de las redes.
-Inclusión de los criterios económicos del coste de activación de servicios de flexibilidad.

Uso de tecnologías (TICs)

-Tecnología de Estimación de Estado especialmente adaptada a la red de Baja Tensión y su naturaleza desequilibrada para garantizar la observabilidad completa de la red de Baja Tensión y aprovechar todas las medidas de equipos instalados en red que la digitalización de la distribución está trayendo consigo.
-Sensitivity-based OPF (Optimal Power Flow) para el cálculo de la estrategia óptima de activación de servicios de flexibilidad en la red.
-Técnicas de deep learning sobre un problema necesario para las distribuidoras, como es predecir el comportamiento futuro de sus
redes.
-Programación con arquitectura de microservicios (Docker y Kubernetes) para garantizar la escalabilidad e implementación de la herramienta en diferentes entornos de computación ya sea en la nube o en el edge.