PROMINT-CM: Programa Microrredes Inteligentes Comunidad de Madrid

Indicadores y procesos de mejora

La integración de las nuevas tecnologías de generación, distribución y consumo de electricidad demandan una nueva forma de gestionar y operar la red eléctrica basada en el empleo de las TICs, lo que, en su conjunto constituye una red eléctrica inteligente.

Un caso particular de esta integración, son las microrredes eléctricas, que aúnan, en un ámbito geográfico limitado, sistemas de generación distribuidos, cargas de distintos tipos, almacenamiento y sistemas de control, con la inteligencia necesaria para operar el conjunto atendiendo a una jerarquía de objetivos, con diferentes exigencias temporales.

Un caso especialmente interesante de estas microrredes son las que afectan a ámbitos urbanos donde la multiplicidad de instalaciones eléctricas con diferentes usos, hace evidente la necesidad de encontrar sinergias entre ellas.

Financiado por la Comunidad de Madrid, el proyecto PROMINT-CM desarrolla soluciones para este nuevo desafío.

El proyecto cuenta con un consorcio formado por cinco grupos de investigación de la CAM, especializados en ingeniería electrónica aplicada a energías renovables (GEISER), sistemas eléctricos de potencia en el campo de energías renovables y redes inteligentes (GCP), electrónica de potencia para el control de redes eléctricas (GEAIIT), aprendizaje máquina y optimización aplicada a redes eléctricas y energías renovables (GHEODE).

Además, el consorcio cuenta con el grupo IMDEA Energía, los laboratorios IMDEASEIL y LABTEL y el apoyo de las empresas Iberdrola, Indra, Naturgy (antes GasNatural Fenosa), Orbis, IDResolutos, ADIF y RENFE.

Dentro del proyecto se investigan diferentes aspectos implicados en el despliegue y desarrollo de microrredes eléctricas en el ámbito urbano.

En primer lugar se desarrollan los temas relativos a la generación de energía, fundamentalmente a través de fuentes renovables, para su integración en microrredes, abordando mejoras en los sistemas de potencia, de control y de gestión.

En paralelo se aborda la eficiencia en el uso de energía, proponiendo soluciones para la recuperación de la energía procedente del frenado de los trenes de cercanías y/o del metro.

Además se exploran alternativas para integrar redes eléctricas de continua ya desplegadas (catenarias de metro y tren) con redes de alterna, en lo que se denomina microrredes mixtas AC/DC.

Uno de los beneficiarios de esta integración es el Vehículo Eléctrico, pues se está trabajando en el despliegue de cargadores alimentados desde estas redes híbridas.

Como tecnología transversal se propone una arquitectura de comunicaciones que permite evolucionar en los intercambios energéticos hacia el paradigma ‘peer-to-peer’, garantizando en todo momento la seguridad de las partes implicadas.

Para ello se propone una solución de comunicaciones que aprovecha todo la potencialidad del estándar de comunicaciones en el ámbito energético IEC61850 y la tecnología blockchain.

Por último, se deserrollan algoritmos inteligentes, basados en las técnicas de aprendizaje máquina, para predecir la generación y el consumo en el ámbito de las microrredes y para definir la ubicación ideal de los sistemas de recarga de VE para, garantizando la calidad de suministro, optimizar el consumo energético.

En definitiva, consideramos que propuesta de este proyecto, es de gran relevancia tecnológica pues aborda, desde un carácter interdisciplinar, uno de los campos de investigación con mayor potencial de desarrollo en el campo de la energía, como es el de las microrredes, en especial las urbanas.

En nuestro caso concreto cabe también destacar, la implementación, dentro de nuestro proyecto, de redes AC-DC que buscan el aprovechamiento de infraestructuras eléctricas desplegadas para el transporte de viajeros y del Vehículo Eléctrico.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Dentro del proyecto PROMINT-CM se implementan soluciones para la reducción del consumo eléctrico a través de la mejora de la eficiencia energética de las microrredes.

Para ello se implementan tanto soluciones de producción local de energía mediante la implantación de energías renovables, como sistemas que aprovechan fuentes de energía que anteriormente se perdían, como es la energía que se produce en el frenado de un tren.

En concreto se desarrollan e implementan dos estrategias concretas para la reducción del consumo:

La primera de ellas, optimiza microrredes con sistemas de backup mediante algoritmos de Aprendizaje Máquina.

En general, estos sistemas son fundamentales en microrredes con generación renovable, donde es posible que se genere puntualmente más energía de la que se consume en la microrred.

Mediante una planificación óptima de los periodos de carga y descarga de los sistemas de backup se llega a mejorar el rendimiento de la microrred en más de un 15%.

Por otra parte, se aborda la optimización en si del sistema de backup, obteniendo el dimensionado y gestión óptimos gracias a la aplicación de los algoritmos de Aprendizaje Máquina.

Por otro lado, en el proyecto se aprovecha que el uso del transporte ferroviario ha aumentado significadamente en el ámbito urbano en las últimas décadas.

La tendencia en el sector es optar por el consumo eléctrico frente a otras fuentes de generación, ya que esta opción es más eficiente.

Los consumos principales en el transporte ferroviario se pueden separar en dos grandes grupos: el debido al sistema de tracción de los ferrocarriles y el que se relaciona con los usuarios y los servicios auxiliares.

Para aliviar el consumo, los retos principales que se abordan en este proyecto son plantean son la recuperación de la energía cinética almacenada en los trenes en movimiento y las soluciones inteligentes para predecir y gestionar la demanda eléctrica.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Con la mejora de la eficiencia de las microrredes urbanas y la implantación de fuentes de energías renovables se logra reducir de forma significativa el consumo de energía proveniente de fuentes fósiles y con ello las emisiones de CO2.

En concreto, dentro del proyecto se apuesta por el diseño de un sistema de gestión de energía (EMS) que permita una mayor implantación de las energías renovables dentro de las microrredes urbanas.

En la mayoría de los casos estas microrredes son alimentadas por grupos generadores de diésel o de gas, altamente contaminantes y de elevado coste de funcionamiento.

La reducción del coste de la energía producida por fuentes renovables, así como la necesidad de reducir los gases de efecto invernadero, nos lleva a buscar la máxima integración de estas.

Según diversos estudios, es posible alcanzar una penetración renovable de hasta el 20% en un sistema híbrido diésel-renovable, estando limitada esta penetración por la necesidad de mantener una reserva rodante de potencia y por la estabilidad dinámica ante variaciones bruscas de la generación renovable.

Para alcanzar una mayor penetración de renovables se requiere la utilización de elementos de almacenamiento de energía.

Apoyándose en la progresiva reducción del precio de las baterías dentro del proyecto se apuesta por el desarrollo de sistemas híbridos de generación diésel-renovable con almacenamiento de energía en baterías (BEES, Battery Energy Storage System).

Mediante el empleo de un BESS estamos en disposición de alcanzar una penetración renovable del 60% en un sistema híbrido de generación.

En este sentido, además de las tecnologías de generación renovable y del BESS, la tecnología clave desarrollada en el proyecto es el EMS, que permite mantener el balance de potencia del sistema al tiempo que minimiza el coste de generación, en otras palabras, maximiza la penetración renovable, minimizando por tanto el uso de combustible.

Innovación aplicada y buenas prácticas

A continuación se describen las principales innovaciones a las que hace frente este proyecto:

• Demostrador de microrred eléctrica inteligente con integración CC y CA.
• Arquitectura de comunicaciones para sistemas de gestión de energía en microrredes.
• Arquitectura de seguridad para intercambios ‘peer to peer’ entre microrredes eléctricas.
• Desarrollo de un sistema de gestión de energía para sistemas híbridos CC/CA aislados.
• Demostrador de un EMS en un sistema híbrido de generación con almacenamiento.
• Integración del EMS en un SCADA comercial.
• Integración de herramientas de predicción de demanda y de generación renovable en el EMS.
• Herramienta de optimización de la estructura de microrredes que incluye vehículos eléctricos.
• Diseño de nuevos algoritmos de aprendizaje máquina para la predicción del recurso eólico y solar.
• Implementación de controladores inteligentes para microrredes. Despacho óptimo de gestión de generación y almacenamiento.
• Simulador de redes electrícas para ferrocarriles de CC, para estudiar la posición optima de almacenadores de energía y de estaciones reversibles.

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

El proyecto tiene un marco de aplicación inmediata en las grandes ciudades dado que lleva a cabo la integración del transporte ferroviario y vehículos eléctricos mediante la implementación de microrredes urbanas.

En todas las ciudades en las que se dispone de grandes infraestructuras de transporte ferroviario y/o metro, teniendo en cuenta el despliegue de vehículos eléctricos se hará imprescindible el aprovechamiento de las sinergias entre ambos para mejorar la eficiencia energética.

Adicionalmente cabe destacar la usabilidad, para la mayoría de empresas del sector energético, del resto de estrategias desarrolladas en el proyecto, como son:

Sistema innovador de gestión interna de microrredes basado en blockchain y en el estándar de comunicaciones IEC 61850.

Esta tecnología encaja a la perfección con la arquitectura de comunicaciones P2P entre distintos elementos de una microgrid o entre microgrids distintas y el operador de red.

Desarrollo de soluciones a una gran cantidad de problemas de predicción, optimización y gestión en microrredes eléctricas mediante modernas técnicas de Aprendizaje Máquina.

La predicción de generación en redes eléctricas es un área hoy en día muy desarrollada y concierne casi fundamentalmente a las energías renovables que dependen fundamentalmente de la meteorología de la zona en que se encuentre la microrred.

Este problema es clave como paso previo a diversos aspectos en la gestión y optimización de microrredes.

En primer lugar, la obtención de predicciones precisas de generación renovable permite el control más preciso de la microrred, minimizando sus fluctuaciones de potencia y frecuencia y los fallos.

Por otro lado, es clave para el diseño óptimo y dimensionado de los sistemas de backup (incluyendo tanto Energy Storage Systems y Vehículo Eléctrico) de las mismas, que contemplan además la predicción de consumo como una entrada importante para este diseño.