Proyectos CARTIF 

AINDER

Gestión de la flexibilidad de la demanda para el beneficio de la integración de la energía renovable en la red de distribución y el fortalecimiento del consumidor

Descripción

El proyecto de investigación AINDER persigue el desarrollo de tecnologías para gestionar la producción renovable, el almacenamiento y el consumo de electricidad en procesos industriales con la finalidad de anular la huella de carbono asociada al uso de energía eléctrica.

Debido a la presencia de consumo eléctrico flexible y baterías, es posible que estos procesos industriales puedan colaborar con la red de distribución en la operación de la misma a través de la gestión de la flexibilidad de la demanda. De esta manera contribuirían a facilitar la integración de energías renovables en la red y, por lo tanto, a la descarbonización de todo el sistema eléctrico. Para lograr este fin, el proyecto AINDER persigue también el desarrollo de tecnologías para mejorar la gestión de la red.

 

Objetivos

  • Desarrollar e implementar métodos y algoritmos para mejorar la gestión de la red de distribución a través del modelado avanzado, la reducción de pérdidas y para integrar la flexibilidad de la demanda en la operación de la red.
  • Desarrollar e implementar métodos y algoritmos para la planificación de la operación de un proceso industrial de manera que se maximice el uso de energías renovables por todos los medios posibles y sin perjuicio de los objetivos de producción. Entre esos medios cabe destacar la generación renovable local, el almacenamiento de energía en baterías y la flexibilidad de la demanda de los diferentes subprocesos.

Acciones

  • Definición del marco de desarrollo: Establecer normativa, mercados y escenarios de operación; seleccionar cargas flexibles industriales y redes eléctricas representativas; recopilar datos históricos y de proyectos previos para modelado y validación.
  • Modelado: Desarrollar modelos dinámicos de cargas flexibles (físicos y estocásticos) y redes eléctricas, integrando simulación temporal y predicción de demanda y generación renovable mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
  • Validación del modelo: Verificar precisión y coherencia de los modelos usando datos reales y transformaciones de escenarios anteriores.
  • Funciones objetivo y restricciones: Definir problemas de optimización para planificación de operación, incluyendo funciones objetivo técnicas/económicas y restricciones técnicas, legales, económicas y ambientales.
  • Implementación y validación del sistema: Desplegar modelos siguiendo estándares industriales, incorporando protocolos de comunicación (MODBUS, LON), interfaz tipo SCADA y bases de datos para almacenamiento y análisis de resultados.
  • Evaluar el sistema mediante simulaciones y emuladores, utilizando resultados de proyectos previos para validar gestión de demanda, operación de red y vehículos eléctricos.

Resultados Esperados

  • Las actividades realizadas permitirán el desarrollo y definición de soluciones avanzadas para la modelización y análisis de redes eléctricas de distribución, incluyendo modelos basados en teoría de grafos y métodos eficientes para el cálculo del flujo de cargas. Asimismo, se abordarán estrategias para la optimización de la recarga de vehículos eléctricos y la gestión de sus limitaciones, garantizando una operación segura de la red.
  • Adicionalmente, se desarrollarán metodologías para la estimación de la flexibilidad de la demanda industrial y la predicción de generación renovable y demanda energética. Estos resultados se integran en una arquitectura de gestión de energía orientada a maximizar el uso de energías renovables y a reducir la huella de carbono sin comprometer la eficiencia operativa.

Línea I+D

Proyectos de I+D de Interés Regional orientados a la Excelencia y Mejora competitiva de los CCTT

CCTT5/23/VA/0004

Presupuesto Total: 625.682€

Financiación CARTIF: 556.856,98€

Duración: 01/07/2024 – 30/09/2026

AINDER

Responsable

Sergio Saludes Rodil

División de Energía

sersal@cartif.es

Networking

Proyectos de Smart Grids:

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