Comunicación presentada al VII Congreso Smart Grids
Autores
- José Antonio Ruiz Martín, Dirección de Operación Digital y Gestión de Activos, Tecnatom
- Ana Izquierdo Garijo, Dirección de Operación Digital y Gestión de Activos, Tecnatom
- Jesús La Parra Albaladejo, Dirección de Operación Digital y Gestión de Activos, Tecnatom
Resumen
La normativa asociada a la transición energética y la armonización de los sistemas y mercados eléctricos fomenta la aparición de nuevos actores, cambia roles de los existentes y propicia el desarrollo de nuevos servicios energéticos y modelos de negocio. El Digital Twin desarrollado permite a los gestores de recursos distribuidos realizar la validación y optimización de sus sistemas de gestión y control, la monitorización técnica, económica y de activos de manera individual y/o agregada y habilitar servicios energéticos de flexibilidad para participar en mercados locales y de ajuste. Los resultados obtenidos posicionan al Digital Twin como una herramienta necesaria para explotar el potencial de los recursos distribuidos.
Palabras clave
Renovables, Recursos Distribuidos, DER, Agregación, Flexibilidad, Balance, Digital Twin, Gemelo Digital, Simulación, DSO, Mercados eléctricos.
Un nuevo entorno
La normativa y los planes energéticos abogan por la descarbonización de la economía, con el consiguiente auge de las energías renovables. Concretamente, para España, el PNIEC 2021-2030 plantea 50GW de eólica y 39GW de solar fotovoltaica instaladas en 2030. De esta última cifra se espera que buena parte provenga de pequeñas/medianas instalaciones distribuidas asociadas al autoconsumo residencial y comercial/industrial. Adicionalmente, el PNIEC 2021-2030 también apuesta por el almacenamiento en diferentes escalas (hasta alcanzar 2,5GW) y por la movilidad eléctrica, con el ambicioso reto de llegar a los 5 millones de vehículos eléctricos en 2030 con el consiguiente despliegue de la infraestructura de recarga. Gran parte de estos activos estarán conectados a redes de distribución en baja y media tensión, con flujos energéticos bidireccionales y nuevas casuísticas que pueden provocar congestiones e inestabilidades transferibles aguas arriba si su planificación y gestión no es la adecuada.
La operación coordinada y agregada de parte de estos recursos energéticos distribuidos (o DER, en inglés Distributed Energy Resources) constituirá una de las soluciones a este reto, al poder gestionarlas como una planta virtual que proporcione servicios de flexibilidad y/o balance al sistema eléctrico, asegurando su fiabilidad y resiliencia ante la retirada progresiva de generación térmica síncrona. Adicionalmente, si aprovechando la agregación DER se realiza una gestión inteligente de la demanda, entonces las capacidades de dar soporte al sistema se multiplican.
Sin embargo, el difícil reto de la gestión agregada de consumo y generación de múltiples DER requiere soluciones que:
- Evalúen la configuración óptima de la agregación y los criterios para la admisión de nuevos miembros,
- Aseguren el cumplimiento en todo momento de los criterios de acceso a los mercados de flexibilidad, de las reglas de participación y de los acuerdos de suministro-consumo alcanzados,
- Estimen generación, almacenamiento y demanda a partir de previsiones meteorológicas, patrones de consumo…
- Evalúen los servicios de flexibilidad y balance que pueden proveer las instalaciones de forma individual y /o agregada a los gestores de las redes,
- Establezcan estrategias operativas que balanceen la calidad de suministro, los servicios aportados y maximicen los retornos económicos, todo ello sin perjudicar el confort de los clientes,
- Sistemas que traduzcan los objetivos globales a órdenes individuales,
- Sistemas que evalúen el desempeño de las instalaciones, detectando posibles desviaciones y sus causas potenciales, y a la vez maximicen el retorno en vivo, y
- Sistemas que calculen de forma justa los retornos individuales, como una función de la participación en la producción, pero también del desempeño.
Finalmente, dichas soluciones deberán ser ágiles para responder a los comportamientos inesperados del sistema y a los incidentes en las instalaciones.
Gemelo digital
Con el contexto descrito y la problemática planteada, surge la necesidad de entornos de pruebas donde desarrollar, ajustar y validar los sistemas de planificación y operación.
El Gemelo Digital o, en inglés, Digital Twin, es una solución perfecta para crear este entorno de pruebas ya que reproduce el entorno real pudiendo realizar escenarios en el mismo, pero sin afectar a las instalaciones físicas.
No existe una única definición para el Gemelo Digital, de forma tal que la misma cambia en función del interlocutor y del caso de uso contemplado. En el contexto de esta ponencia se entiende como Gemelo Digital a una réplica virtual de una instalación que es capaz de reproducir su comportamiento en el pasado y anticiparlo ante cambios en su configuración, en las condiciones de contorno o ante potenciales incidentes de funcionamiento.
Según esta idea, el Gemelo Digital está, por lo tanto, basado en el ciclado de diferentes modelos que reproducen el comportamiento de los diferentes componentes, sus procesos y fenomenologías asociadas.
Los modelos pueden estar basados en la resolución numérica de las ecuaciones básicas que regulan la dinámica del equipo o en el empleo de correlaciones basadas en la estadística de funcionamiento en el pasado. A su vez estas correlaciones podrán haber sido fijadas a partir de los resultados medidos en instalaciones experimentales o de referencia, o podrán actualizarse automáticamente a partir de técnicas de inteligencia artificial sobre los datos de funcionamiento en el pasado.
La solución
Tecnatom ha desarrollado una prueba de concepto de un generador de Gemelos Digitales como soporte en la toma de decisiones de los nuevos actores en el entorno propuesto por la transición energética.
La solución está desarrollada sobre la plataforma de desarrollo gráfico “Team_Suite” propiedad de Tecnatom y empleada hasta ahora para desarrollar simuladores de entrenamiento y modelos de apoyo a la ingeniería de las centrales de producción eléctrica y redes de distribución.
Las condiciones de partida definidas para el desarrollo de la prueba de concepto fueron:
- Debe ser capaz de generar automáticamente un Gemelo Digital a partir de la información existente en una base de datos de configuración de la agregación. Podrá estar formada por decenas de miles de instalaciones. Estas instalaciones no tienen por qué ser homogéneas, sino que pueden tener diferentes características (localización, perfil de autoconsumo, dimensionamiento de instalación fotovoltaica, capacidad y tipo de baterías, etc.).
- Debe ser capaz de evaluar la respuesta de la agregación tanto desde el punto de vista de los flujos energéticos, como de los eléctricos y económicos asociados, de forma que permita desarrollar y catalogar técnica y económicamente nuevos servicios energéticos, como la provisión de flexibilidad a los gestores de las redes.
- Debe ser capaz de ciclar en tiempo real, pero también mucho más rápido que tiempo real, para permitir la realización de estudios “what if”, análisis de sensibilidad, etc.
- Su uso debe ser intuitivo pensado para para personal con habilidades informáticas básicos y sin conocimientos de programación.
- El mantenimiento y explotación de la herramienta debe permitir la integración de nuevos módulos (generación eólica, almacenamiento térmico, etc.), ya sean de desarrollo propio o de terceros, y sometidos a confidencialidad.
- Los resultados de los cálculos deben estar accesibles en formatos estándares, MS Office preferiblemente.
- Debe disponer de puertos de comunicaciones basados en protocolos estándares para la integración de la planta simulada con soluciones de gestión y optimización y permitir el análisis “hardware in the loop”.
- Debe ser capaz de autoajustar sus parámetros de configuración a los últimos valores de desempeño de las instalaciones reales.
- Debe disponer de módulos de ajuste de sus condiciones de contorno a las mejores estimaciones disponibles (previsiones meteorológicas, precios de mercados, etc.).
Con esas premisas la solución se ha desarrollado en tres capas:
Capa de instalación individual
El comportamiento de una instalación individual se modela en base a cuatro bloques: flujos energéticos y eléctricos, flujos económicos, lógicas de protección y control locales (propias de la instalación), y sensores disponibles. Cada bloque se desarrolla conectando y caracterizando los elementos de una librería de elementos desarrollada adhoc:
Los modelos han sido validados comparando sus resultados con los de instalaciones reales.
En el ejemplo se valida el modelo numérico de irradiación sin nubosidad basado en la resolución de ecuaciones y ajustada la irradiación directa mediante un modelo de dos parámetros (Modelo AB propuesto y validado por Manuel Silva en su tesis doctoral “Estimación del recurso solar para sistemas termosolares de concentración” de 2002):
Mientras que en la imagen que aparece a continuación se valida el modelo estadístico (cálculo de la irradiación directa y difusa promedio) de impacto de la nubosidad:
Capa de agregación
La segunda capa es la responsable de agregar miles de instalaciones individuales, de calcular las variables agregadas representativas y de conectar con sistemas de gestión centralizada. La configuración del simulador se realiza mediante la lectura (en vivo) del fichero de configuración que describe cada uno de los elementos de la agregación (ubicación, perfil de consumo, superficie de paneles, capacidad de la batería disponible, etc.). El Gemelo Digital simula el comportamiento de cada instalación dos veces, por un lado, empleando los parámetros teóricos procedentes del fichero de configuración, y por otro, empleando la mejor estimación del desempeño a partir de aprendizaje automático de los datos reales.
Así, entre otras funcionalidades, la solución permite detectar procesos de degradación, advirtiendo de la instalación en la que se está produciendo. Una vez localizada la instalación que se desea supervisar, el Gemelo Digital permite su análisis de detalle considerando los cuatro bloques definidos en la sección anterior.
El ejemplo que se adjunta corresponde a la simulación agregada de 500 instalaciones distribuidas. El Gemelo Digital permite representar diferentes parámetros de información agregada directa (potencia generada instantánea, acumulada, inyectada en la red, etc.), así como otra información elaborada a partir de los datos anteriores (factor de potencia promedio, máximo y mínimo, desempeño real en porcentaje frente al valor teórico, etc.). El Gemelo Digital detecta las dos instalaciones más degradadas respecto a su desempeño teórico, y también permite calcular los factores de potencia de cada instalación para evaluar los factores máximo, mínimo y medio.
La información calculada está disponible mediante tres vías diferentes: el propio entorno de simulación (figuras 1 y 4), o mediante su volcado a MS Excel o mediante su representación bajo sistemas de monitorización (figura 5).
Actualmente se está trabajando en una funcionalidad adicional para catalogar la flexibilidad potencial que puede proveer cada instalación de foma individual y/o agregada. Esto supone una ayuda clave para la toma de decisiones de los gestores de las redes ante una retribución regulada cada vez más ajustada. Así, éstos pueden hacer un análisis de costes-beneficios asociados a invertir en infraestructuras u optar por participar en los mercados locales de flexibilidad una vez estén habilitados.
Capa de casos de uso
Finalmente, la tercera capa gestiona los casos de uso y escenarios disponibles en el Gemelo Digital. Obviamente esta capa debe ser desarrollada adhoc para cada usuario. En la prueba de concepto desarrollada en Tecnatom los casos de uso contemplados han sido:
- Respecto al plazo: tiempo real continuo, simulación de un día, una semana, un mes o un año. El día/hora de partida de la simulación es configurable.
- Respecto al modelo de irradiación y meteorológico:
- modelo de día claro,
- modelo histórico basado en estadísticas de la plataforma europea PVGIS (https://re.jrc.ec.europa.eu/pvg_tools/en/tools.html#MR)
- predicciones (actualmente en desarrollo)
- Respecto al régimen retributivo de la energía inyectada en la red según la participación en los distintos mercados de electricidad (dependiente de la normativa vigente) y de los servicios aportados:
- mercado diario,
- mercado intradiario,
- mercado intradiario continuo,
- mercado de saldo (energía excedentaria del autoconsumo mediante compensación simplificada),
- mercados de flexibilidad (actualmente en desarrollo),
- mercados de balance (actualmente en desarrollo),
- de usuario
- A modo de ejemplo, se ha empleado el Gemelo Digital para optimizar, desde el punto de vista del retorno económico, el funcionamiento del sistema de control global. De esta manera, desde la primera versión del sistema de control hasta la última versión se evalúa sobre el Gemelo Digital el retorno económico asociado a cada versión, y antes de su instalación sobre las instalaciones reales:
Conclusiones
Los cambios asociados a la transición energética fomentan la aparición de nuevos actores, cambian roles de los existentes y propician el desarrollo de nuevos servicios y modelos de negocio.
Esta evolución se centra en las redes de distribución, donde se conectan los distintos recursos distribuidos bajo nuevos esquemas de gestión (prosumers, agregadores, comunidades energéticas renovables, etc.) y con potencial para desarrollar y proveer nuevos servicios (flexibilidad, respuesta a demanda, balance, etc.).
El Gemelo Digital es una herramienta de simulación modular que permite, en un entorno virtual, optimizar la validación de los sistemas de gestión y control, y evaluar la retribución de las estrategias de operación y mantenimiento haciendo uso de sus capacidades what-if. El simulador se configura automáticamente leyendo las características de las instalaciones distribuidas agregadas y se realiza una monitorización predictiva individual y/o agregada identificando desviaciones de desempeño y potenciales fallos. Para ello, el Gemelo Digital permite trabajar contra datos históricos o predicciones meteorológicas y de mercados, lo que permite replicar la operación de forma individual y agregada. Los resultados se presentan a través de interfaces de alto rendimiento. Adicionalmente se pueden evaluar los servicios de flexibilidad y balance que pueden proveer estas instalaciones a los gestores de las redes.
Los resultados preliminares prometen una mejora en el desempeño técnico y operacional de las instalaciones que se materializa en un mayor retorno económico, reforzado además por los servicios energéticos a proveer.