Comunicación presentada al VII Congreso Smart Grids
Autores
- Paula Peña Carro, Ingeniera, CEDER-CIEMAT
- Óscar Izquierdo Monge, Ingeniero, CEDER-CIEMAT
- Carlos Barrera Del Amo, Ingeniero, CEDER-CIEMAT
Resumen
Se presenta una metodología de bajo coste y fácil instalación para la conversión de un tramo de red con generación, almacenamiento y cargas en una microrred eléctrica, consiguiendo mayor autonomía y eficacia en su gestión. Para conseguir esta transformación será preciso dotar de inteligencia a la red a través de: identificación y descripción de los elementos, elección del hardware y software para la monitorización y control del sistema, establecimiento de la comunicación entre los elementos y creación de un panel de control para su visualización. Todos los elementos se van a integrar en un único software libre, Home Assistant, instalado en una Raspberry Pi 4 para proveer a la red de inteligencia básica, control y monitorización en tiempo real.
Palabras clave
Microrredes eléctricas inteligentes, monitorización y control, Home Assistant.
Introducción
El concepto de microrred es un término que podemos definirlo de acuerdo a la ref. (Sachs et al., 2019) como una “red de distribución descentralizada que integra recursos energéticos distribuidos y equilibra la generación de energía y las cargas a nivel local”. Para conseguir operar todo el conjunto de la microrred de la forma más eficiente, estable y económicamente posible es necesario contar con un sistema de medición, comunicación y gestión de datos que permitirá la operación semiautónoma o autónoma del sistema pudiendo resolver los problemas de abastecimiento en el menor tiempo posible.
Con el objetivo de una operación óptima, todas las microrredes deben poseer los siguientes elementos a nivel de comunicación; estructura de comunicación local, sistema jerárquico de monitorización, control y gestión, y controladores inteligentes para las cargas, consumos y sistemas de almacenamiento si los hubiese.
La microrred es gestionada por un controlador central que está a la cabeza del sistema jerárquico de control (MGCC). Este proporcionará las consignas a los controladores del resto de los equipos (fuentes de generación, cargas y sistemas de almacenamiento de energía). El sistema de control se encargará de regular la frecuencia y tensión en todos los modos de operación, así como de repartir la carga entre los distintos elementos de generación distribuida (DG) y el almacenamiento, gestionar el flujo con la red principal y optimizar los costes de operación.
Para poder controlar todos los sistemas de generación y consumo que conforman la microrred es necesario contar con Smart Meters en cada uno de los elementos que se desea monitorear o bien tener acceso al registro de datos específico de la máquina. En la actualidad se están utilizando los dispositivos Arduino para la recopilación de datos en tiempo real de todas las variables (Erice Carbonero et al., 2015), pero esta metodología presenta un gran inconveniente, no es autónoma, necesita una descarga manual de los archivos pasado un periodo de tiempo por la limitación a nivel de memoria, afectando al registro de datos. En cuanto al Software utilizado, numerosas microrredes están monitorizadas y controladas mediante LabVIEW, plataforma de pago que permite diseñar mediante una programación visual gráfica entornos tanto reales como virtuales, pudiendo conseguir mediante diferentes consignas una actuación autónoma de la microrred (Ariel et al., 2019).
Destacando el objetivo del presente artículo en la definición de una metodología coordinada y optimizada de monitoreo y control de bajo coste dentro de una microrred inteligente con generación, almacenamiento y cargas, se propone el uso de una Raspberry y el software libre Home Assistant funcionando de forma coordinada todos los elementos que la componen. Con la variación propuesta a nivel hardware, se ha conseguido mayor versatilidad, potencia de cálculo, conectividad WiFi y Ethernet integradas en la placa. En cuanto al software, reducimos notablemente en coste ya que Home Assistant no requiere licencia, y en tiempo de programación al ser más sencillo e intuitivo.
Metodología para dotar de inteligencia a una red eléctrica
Con este trabajo se pretende describir una metodología de bajo coste que permita dotar de inteligencia a una red eléctrica a la que están conectados un conjunto de elementos de generación, almacenamiento y cargas y transformarlo en una microrred inteligente que puede operar como tal, con una elevada eficiencia.
Los pasos para poder convertir una red eléctrica con elementos de generación, almacenamiento y consumo independientes que no se comunican entre sí en una microrred inteligente aparecen recogidos a continuación:
Paso 1. Identificación y descripción de los elementos que conforman la red: El primer paso para poder dotar de inteligencia a una red eléctrica es identificar y describir todos los elementos de generación, almacenamiento y consumo que están conectados a ella. Es fundamental conocer por lo menos la potencia nominal instalada de cada fuente de generación, la capacidad en el caso de los sistemas de almacenamiento y los consumos de las cargas más significativas. También es necesario conocer para cada sistema si permiten una comunicación directa con alguno de los equipos que lo componen y los protocolos de comunicación que utiliza dicho equipo.
Paso 2. Selección del hardware y del software de monitorización y control: hay que elegir el sistema que se va a utilizar para la monitorización y control de cada uno de los elementos que forma la red eléctrica. En este apartado radica la principal novedad de esta metodología y sus principales ventajas. Se va a utilizar, como se verá más adelante, una Raspberry Pi junto con el software libre Home Assistant.
Paso 3. Establecimiento de comunicación entre los elementos de la red: una vez descritos los elementos que componen la red y conocidos las formas y protocolos de comunicación que permite cada uno de ellos y seleccionado el software de control hay que establecer la comunicación entre todos ellos, de manera que funcionen como un conjunto en el que pueda haber interacción entre ellos.
Paso 4. Creación de un panel de control: una vez establecida la comunicación entre todos los elementos hay que desarrollar un panel de control (HMI) que permita observar, de manera sencilla e intuitiva, el funcionamiento de cada uno de los elementos de la red, y enviarles consignas de operación para optimizar el funcionamiento de la microrred aumentando su eficiencia lo máximo posible. También es conveniente que permita registrar los datos monitorizados para su posterior análisis, para definir estrategias de gestión, y una vez implantadas validar su eficacia.
Caso de estudio
Con el objetivo de aplicar la metodología descrita en el aparatado anterior y comenzar a dotar de inteligencia a una red eléctrica, se considerará una parte de la red del Centro de Desarrollo de Energía Renovables (CEDER).
La red de CEDER se alimenta de una red de distribución en 45 kV y realiza una transformación a su entrada a 15 kV. Está formada por ocho centros de transformación con múltiples sistemas de generación renovables no gestionables (eólicos y fotovoltaicos), renovables gestionables (turbina hidráulica), no renovables (grupo electrógeno), diferentes sistemas de almacenamiento mecánico (sistema de bombeo con depósitos a distinto nivel) y electroquímico (baterías ion-Litio y Pb-ácido), así como varios elementos de consumo conectados a cada centro de transformación que se miden con un analizador de red (PQube) instalado en la parte de baja tensión de cada centro de transformación.
En lugar de considerar toda la microrred, se van a considerar únicamente los elementos conectados a uno de los centros de transformación, para simplificar el sistema de control y no repetir casos, ya que todos los inversores fotovoltaicos son prácticamente iguales, los analizadores de red PQubes también, etc.
Identificación y descripción de los elementos que conforman la red
De acuerdo con el apartado anterior, el primer paso consiste en identificar y describir todos los elementos conectados a la red a la cuál queremos dotar de inteligencia. En nuestro caso de estudio son los siguientes:
- Sistema de generación fotovoltaica de 5 kW, formado por 24 paneles de silicio policristalinos de 210 W cada uno distribuidos en 4 series de 6 paneles conectados a un inversor Ingeteam modelo Ingecon Sun Lite. Con el nos comunicaremos mediante protocolo Modbus TCP/IP.
- Sistema de generación eólica: formado por un aerogenerador tripala de 15 metros de diámetro y una potencia de 50 kW. Es de eje horizontal y funciona a sotavento. No hay posibilidad de conectarse con el aerogenerador ni con su cuadro de control. Por ello, se ha instalado un sistema de adquisición de datos compact FieldPoint de National Instruments, que permite medir variables como la potencia, velocidad de viento, etc. y que puede conectarse a la red de datos del CEDER. Este equipo permite comunicación bajo el protocolo Modbus TCP/IP.
- Sistema de almacenamiento electroquímico formado por 120 vasos Tudor Pb-ácido 7EAN100T de 2 V cada uno. La capacidad es 1080 Ah a 120 horas (C120). Está conectado a un inversor/cargador/regulador desarrollado por CEDER conjuntamente con el CIRCE de 50 kW. El inversor/cargador se conecta mediante un conector RS485 al puerto serie de un ordenador con un SCADA para el control de las baterías. Por tanto, el sistema de control se comunicará con el inversor mediante Modbus RTU.
- Consumos: Las cargas son los diferentes edificios de laboratorios y talleres que conforman la parte de CEDER considerada y su equipamiento. Están conectadas al lado de baja tensión del centro de transformación. Para medir los consumos se ha instalado un analizador de red eléctrica/calidad de la energía (PQube), los cuales pueden conectarse al a red de datos del CEDER mediante Ethernet y permiten comunicación Modbus TCP/IP.
Selección del hardware y del software de monitorización y control
Una vez descritos todos los elementos de la microrred, conocidas sus características y la forma en que se va a establecer la comunicación con ellos, el siguiente paso es la elección del hardware y del software para realizar el sistema de control.
Existen en el mercado diversos paquetes de software para el análisis de sistemas de energía, pero no todos permiten el análisis y la gestión de microrredes a partir de datos en tiempo real para la predicción y el comportamiento del sistema, entre los que sí lo permiten está ETAP Real Time 24. Sin embargo, como hemos visto en la introducción, lo más habitual es utilizar programas como Labview para diseñar una programación específica para la monitorización y control ad-hoc de cada microrred. Incluso hay quien utiliza como nosotros un sistema portátil basado en Raspberry Pi con una herramienta desarrollada específicamente para la gestión de microrredes como CIRCE y su Energy Box (Nerea Goitia-Zabaleta (IKERLAN) et al., 2019).
En este caso, como ya hemos comentado, se va a utilizar una Raspberry Pi 4 modelo B, y utilizaremos el software HomeAssistant que generalmente se utiliza para aplicaciones de domótica pero que es una solución robusta, económicamente asequible (es un software libre) y con gran potencial para la monitorización y gestión en tiempo real de microrredes. Este sistema permite la comunicación con todos los elementos de generación, almacenamiento y consumos de la red objeto de estudio, a través de diferentes protocolos de comunicación y su integración en un único HMI (Human Machine Interfaz).
Raspberry Pi 4 B cuenta con un procesador Broadcom BCM2711B0 de cuatro núcleos ARM Cortex-A72, una memoria SDRAM LPDDR4-3200 MHz, conectividad de red Gigabit Ethernet y conectividad inalámbrica Wi-Fi y Bluetooth 5.0, BLE. Funciona con un sistema operativo Raspbian. El precio varía en función de la memoria RAM elegida, desde 35 Euros la de 1 GB hasta 64 euros la de 4 GB.
Home Assistant es un sistema desarrollado en Python, gratuito y abierto que permite monitorizar todos los elementos conectados a la microrred, controlarlos desde una interfaz única (que permite su manejo desde dispositivos móviles), así como definir reglas avanzadas para controlar cada uno de los elementos de manera sencilla e intuitiva.
Sin embargo, Home Assistant cuenta un inconveniente en lo que se refiere al almacenamiento de datos que puede ser solventado utilizando MySQL, que es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto. Puede instalarse en la misma Raspberry, con una ligera ralentización del funcionamiento del sistema o en otra diferente en exclusiva para la base de datos consiguiendo un mayor rendimiento del sistema con un ligero incremento de costes.
La utilización de MySQL es opcional, aunque altamente recomendable siempre que se desee almacenar los datos monitorizados para su posterior análisis, lo que permitirá definir unas estrategias de gestión energética de la microrred mucho más eficientes.
Establecimiento de comunicación entre los elementos que conforma la red
A continuación se tiene que establecer la comunicación de cada uno de los elementos de la microrred con Home Assistant. Existen diferentes protocolos de comunicación que permiten la transmisión de información, siempre que todos los equipos estén conectados a la misma red de datos o a otros equipos en modo local y que a su vez estén conectados a dicha red.
Entre los protocolos de comunicación más habituales destaca Modbus, que permite controlar una red de dispositivos y comunicarlos con un sistema de control (Raspberry Pi 4 con Home Assistant). Es el protocolo de comunicación estándar en la industria, ya que es robusto, fácil de utilizar, de código abierto y por tanto gratuito y sobre todo fiable. Todos los elementos de la red CEDER descritos en el apartado 3.1 permiten la comunicación a través del protocolo Modbus. El esquema de comunicaciones de la microrred será el representado en la Figura 1.
Para comunicar cada elemento con Home Assistant en primer lugar hay que definir cada uno de los elementos que conforma la microrred en el fichero de configuración, asignándole un nombre e indicando el tipo de comunicación, la IP, el puerto.
Una vez definidos todos los elementos de la microrred tenemos que leer los registros que contienen la información deseada de cada uno de ellos en las direcciones correspondientes. Esto se hace también en el fichero configuración de Home Assistant y es necesario disponer de la trama Modbus de cada equipo para conocer las direcciones donde están las variables que se quieren leer.
En el caso de los elementos de generación no gestionables, como son el inversor fotovoltaico y el generador eólico y de las cargas (analizador de red PQube) solamente es necesario leer potencia instantánea ya que no se le pueden enviar consignas de actuación. Por el contrario, en los elementos de generación gestionables y en los sistemas de almacenamiento como son las baterías de Pb-ácido en nuestro caso, es necesario leer todos los registros para poder desarrollar un SCADA que permita controlar su funcionamiento a través del panel de control, integrado con el resto de elementos.
Crear panel de control
Una vez que se haya establecido comunicación con todos los equipos, hay que crear un interfaz que permita ver en tiempo real los registros recogidos de los elementos que forman parte de la microrred y ejecutar comandos para darles consignas (arranque/parada de equipos de generación, carga/descarga de sistemas de almacenamiento, etc.). Utilizando Home Assistant es muy intuitivo crear un panel de control una vez que se ha establecido la comunicación con cada elemento de la microrred y se haya definido en el fichero de configuración. El punto de partida es un interfaz gráfico que permite insertar tarjetas con diferentes funcionalidades.
Bien tarjetas predeterminadas con mapas o pronóstico del tiempo que pueden ser interesantes para estimar la producción de los sistemas de generación renovables disponibles en la microrred. O tarjetas con diferentes valores de todos los registros leídos de forma numérica (Entidades) o representar gráficamente esos valores (Gráfico histórico), o representar de forma conjunta (gráfica y numéricamente) un valor usando la tarjeta Sensor. También permite insertar botones para enviar consignas a los diferentes elementos que se hayan monitorizado.
En la Figura 2 se pueden ver los valores en tiempo real de la potencia de cada uno de los elementos conectados a la microrred objeto de estudio. Tenemos una generación fotovoltaica de 1320 W y un consumo de 9880 W. Generación eólica no hay, puesto que la velocidad de viento (3.1 m/s) es muy baja para que arranque el aerogenerador y comience a producir. Las baterías están paradas ya que no hay un consumo muy elevado para que tengan que aportar energía a la microrred, ni hay excedente de generación para poder cargarlas.
Una vez que todos los elementos de generación, almacenamiento y consumo están integrados en el sistema de control desarrollado con Home Assistant, se pueden implementar diferentes estrategias de gestión a partir del análisis de los datos registrados para optimizar el funcionamiento de la microrred. Se reducirá significativamente la factura de electricidad de CEDER, gracias a la disminución del consumo de la red de distribución y al ajuste de la potencia contratada que permite el nuevo sistema de gestión.
Conclusiones
En este artículo se ha propuesto una metodología para la conversión de un tramo de red con generación, almacenamiento y cargas en una microrred eléctrica inteligente replicable en cualquier tramo de red, basada en cuatro pasos: 1) identificación y descripción de los elementos que conforman la red, 2) selección del hardware y del software de monitorización y control, 3) establecimiento de comunicación entre los elementos de la red y 4) creación de un panel de control que permita la gestión de la microrred eléctrica.
La principal ventaja de esta metodología es que gracias a la utilización del software libre Home Assistant, instalado en una Raspberry Pi 4, permite un significativo ahorro de costes frente al resto de opciones que existen en la actualidad.
Con la aplicación de esta metodología se podrán establecer estrategias que permitan optimizar el funcionamiento de la microrred aprovechando al máximo las fuentes de generación y reduciendo en la medida de lo posible el consumo de la red de distribución con ayuda de sistemas de almacenamiento. Se podría conseguir así también un ahorro en el término de energía de la factura de la energía eléctrica.
Referencias
- Ariel, L., Francisco, C., Jorge, J., & María, C. (2019). Algoritmo de control para la administración de una micro red. Congreso de Investigación y Transferencia Tecnológica En Ingeniería Eléctrica CITTIE. https://ria.utn.edu.ar/bitstream/handle/20.500.12272/4117/Algoritmo de control para la administración de una micro red.pdf?sequence=1&isAllowed=y
- Erice Carbonero, V., López Taberna, J., & Marcos Álvarez, J. (2015). Monitorización del consumo eléctrico de un hogar : Procesado de datos mediante Arduino [Universidad Pública de Navarra]. https://core.ac.uk/download/pdf/33748341.pdf
- Nerea Goitia-Zabaleta (IKERLAN), Milo, A. (IKERLAN), Otaegi, M. (IKERLAN), (IKERLAN), A. U., (IKERLAN), H. G., (CIRCE), A. M., (CIRCE), H. B., & (CIRCE), J. T. (2019). Rennaisance – Desarrollo de las comunidades energéticas locales y blockchain.
- Sachs, T., Gründler, A., Rusic, M., & Fridgen, G. (2019). Framing Microgrid Design from a Business and Information Systems Engineering Perspective. Business and Information Systems Engineering, 61(6), 729–744. https://doi.org/10.1007/s12599-018-00573-0