UN NUEVO PARADIGMA EN LA GENERACIÓN DISTRIBUIDA BASADO EN MULTI-AGENTES. Felipe Alvarez-Cuevas Figuerola, Endesa

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1 UN NUEVO PARADIGMA EN LA GENERACIÓN DISTRIBUIDA BASADO EN MULTI-AGENTES Felipe Alvarez-Cuevas Figuerola, Endesa

2 OMS ARQUITECTURA CONCEPTUAL CBM AMI Advanced Meter Infrastructure COM Communications DMS FUNCTION TYPE FUNCTION CLASS SEN mangement function Advanced meter function Active Protection Functions HV/MV- MV/LV level) Command Control & Regulation CLASS MODE Value/signal APF CMD Block & trip Signal O/C command Load shedding Peak shaving Monitoring & Analysis MON Analogical & Digital TVPP Advanced Meter & Supply Management function (Commercial functionalities Active Demand - End to End Information Exchange and DR functions Management AMS IEM Energy meas., Supply mngt. Command, Alarm signals Energy meas., CVPP/Load Other signals Transfer time (*) <=20ms <=2s >=2s Availability in Grid State Normal Perturbed Crisis Normal Perturbed Crisis Normal Perturbed Crisis <=5m Normal <=10s <=5m <=5s Normal Perturbed Reliability level Very High High High Low Medium GIS

3 MOTIVACIÓN 1600 Primary Substations (All automated) Secondary Substations (currently automated) Now Coming Soon 8 Mill => 80 GW x 6h = 480 GWh 28 Mill => 280 GW x 1 h = 280 GWh 11 Mill => 6 => 6 Gw x 24h= 144 GWh

4 ARQUITECTURA DE REFERENCIA NO AM OP MC NE CS MR EX 1 CC Abstract representa tion of the microgrid Protocol Stack Engin e Abstract representation of isockets. aggregation AT Protocol Stack MT Protocol Stack 9 10 Engine Abstract representation of reality BT 14 Interfase Distributed: (or capitalist model) the controllers are completely independent and they use uniquely the price signals to control the connected electrical devices Centralised: (or communist model) the controllers send data to the attached inode regarding their concrete reality abstraction and the inode is the responsible for planning the performed actions.

5 METODOLOGÍA uc Global Use Cases Micogrid Management System DMS [DMS.1] Historical Data Storage [EAR.1] Dev ice Monitoring and Management eartifact Server [RET.1] Prosumer & Market Mediating Retailer «include» [PRO.2] Buy or Sale Serv ices uc Intraestructure Optimization [DSO.1] Infraestructure Monitoring [DSO.3] DER Control [EAR.1] Dev ice Monitoring and Management eartifact Server Prosumer DSO [PRO.1] DER Superv ision Server «invokes» [DSO.2] Intraestructure Optimization DSO [DSO.2] Intraestructure Optimization «invokes» [EAR.1.1] Measurement «precedes» [OMS.1] Outage Reporting [MNT.1] Microgrid Maintenance Maintenance [DSO.4] Grid Model Definition OMS [DSO.2.5 ] Automatic Flow Control [DSO.2.1] Technical Losses Minimization [DSO.2.2] Transport Capacity Maximization [DSO.2.3] Continuity of Service Maximization [DSO.2.4] Automatic Voltage Control uc DER Control Generation cost included. NIEPI and TIEPI reduction. [DER.1] Setpoint Setting «invokes» DSO [DSO.3] DER Control DER Server [DSO3.1] Activ e Control [DSO.3.3] Harmonic Control [DSO.3.2] Reactiv e Control

6 DIAGRAMA DE BAJO NIVEL cmp Components Browser Control Center SS inode HTTPS/TCP/IP IEC /MMS/TCP/IP IEC /MMS/TCP/IP Dev ices isocket «interface» isocket interface IEC /MMS/TCP/IP/PLC TC inode Modbus RTU/RS-485 2Wires SSH+SFTP isockets SSH+SFTP Microgrid inode SSH+SFTP Mircrogrid isockets SNMP SNMP SNMP SNMP Manager

7 RESULTADOS (PARÁMETROS) Un generador eólico con una potencia nominal de 4kW. Un grupo electrógeno diésel con una potencia de 4 kw. Dos conjuntos de baterías idénticas con una capacidad de 1kWh y un rendimiento del 90%. El conversor es de 500 VA y su estado inicial es del 50%. La red: o Con carga puramente resistiva variable de 20Ω, 35Ω, 40Ω, 45Ω. o Con carga constante inductiva de 84 mh. periodo 1 periodo 2 periodo 3 periodo 4 P gen1 [W] P gen2 [W] P bat1 [W] P bat2 [W] P red [W] P total [W] Q gen1 [VAr] Q gen2 [VAr] Q bat1 [VAr] Q bat2 [VAr] Q red [VAr] Q total [VAr]

8 RESULTADOS (SEGUIMIENTO DE Fig. 7 - Potencia activa entregada por los generadores y las baterías. Transición CONSIGNAS) del periodo 1 al periodo 2. e puede observar que los isockets siguen sin problemas las consignas que les dicta el inode. nte el aumento de la demanda, el aerogenerador pasa a dar su máxima potencia, y el grupo lectrógeno arranca hasta entregar los 1130[W] que se le exigen. Por su parte las baterías van ejando de cargarse y, tras un tiempo de transición razonable, logran un intercambio nergético neto con la microrred igual a cero. Algoritmo inode e isocket (multi-agente) Fig. 8 - Potencia reactiva entregada por los generadores y las baterías. Transición del periodo Fig. 17 al - Potencia periodo 2. activa entregada por los generadores y las baterías. Transición del periodo 1 al periodo 2. l seguimiento de consignas para la potencia reactiva es similar al de activa. Se Tras puede el transitorio observar que los isockets siguen sin problemas las consignas que les dicta el inode. roducido al cambiar las referencias, los cuatro elementos se ajustan en Ante poco el más aumento de 30 de la demanda, el aerogenerador pasa a dar su máxima potencia, y el grupo gundos a su nuevo estado estable. El aerogenerador y el grupo diésel electrógeno vuelven arranca a no hasta entregar los 1130[W] que se le exigen. Por su parte las baterías van dejando de cargarse y, tras un tiempo de transición razonable, logran un intercambio ministrar potencia reactiva, mientras que las baterías entregan las nuevas consignas con un energético neto con la microrred igual a cero. rado de exactitud más que aceptable. La pequeña diferencia que se aprecia es la normal en ntroles droop, puesto que los isockets se asegurarán siempre de no llevar a cabo acciones esmesuradas, que pudieran comprometer los valores de tensión fijados en nodos de la icrorred.

9 RESULTADOS (CAMBIO REPENTINO)

10 Contacto: MUCHAS GRACIAS Felipe Alvarez-Cuevas Figuerola 10

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