GESTIÓN EFICIENTE Y ECONÓMICA DE LA CARGA DE VEHÍCULOS ELÉCTRICOS BAJO INCERTIDUMBRE

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI) INGENIERO INDUSTRIAL GESTIÓN EFICIENTE Y ECONÓMICA DE LA CARGA DE VEHÍCULOS ELÉCTRICOS BAJO INCERTIDUMBRE Autor: Antonio Alberdi Alén Director: Pedro Sánchez Martín Madrid Mayo 2013

AUTORIZACIÓN PARA LA DIGITALIZACIÓN, DEPÓSITO Y DIVULGACIÓN EN ACCESO ABIERTO ( RESTRINGIDO) DE DOCUMENTACIÓN 1º. Declaración de la autoría y acreditación de la misma. El autor D. Antonio Alberdi Alén, como alumno de la UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS (COMILLAS), DECLARA que es el titular de los derechos de propiedad intelectual, objeto de la presente cesión, en relación con la obra Proyecto Fin de Carrera: Gestión eficiente y económica de la carga de vehículos eléctricos bajo incertidumbre, que ésta es una obra original, y que ostenta la condición de autor en el sentido que otorga la Ley de Propiedad Intelectual como titular único o cotitular de la obra. En caso de ser cotitular, el autor (firmante) declara asimismo que cuenta con el consentimiento de los restantes titulares para hacer la presente cesión. En caso de previa cesión a terceros de derechos de explotación de la obra, el autor declara que tiene la oportuna autorización de dichos titulares de derechos a los fines de esta cesión o bien que retiene la facultad de ceder estos derechos en la forma prevista en la presente cesión y así lo acredita. 2º. Objeto y fines de la cesión. Con el fin de dar la máxima difusión a la obra citada a través del Repositorio institucional de la Universidad y hacer posible su utilización de forma libre y gratuita ( con las limitaciones que más adelante se detallan) por todos los usuarios del repositorio y del portal e-ciencia, el autor CEDE a la Universidad Pontificia Comillas de forma gratuita y no exclusiva, por el máximo plazo legal y con ámbito universal, los derechos de digitalización, de archivo, de reproducción, de distribución, de comunicación pública, incluido el derecho de puesta a disposición electrónica, tal y como se describen en la Ley de Propiedad Intelectual. El derecho de transformación se cede a los únicos efectos de lo dispuesto en la letra (a) del apartado siguiente. 3º. Condiciones de la cesión. Sin perjuicio de la titularidad de la obra, que sigue correspondiendo a su autor, la cesión de derechos contemplada en esta licencia, el repositorio institucional podrá: (a) Transformarla para adaptarla a cualquier tecnología susceptible de incorporarla a internet; realizar adaptaciones para hacer posible la utilización de la obra en formatos electrónicos, así como incorporar metadatos para realizar el registro de la obra e incorporar marcas de agua o cualquier otro sistema de seguridad o de protección. 1

(b) Reproducirla en un soporte digital para su incorporación a una base de datos electrónica, incluyendo el derecho de reproducir y almacenar la obra en servidores, a los efectos de garantizar su seguridad, conservación y preservar el formato.. (c) Comunicarla y ponerla a disposición del público a través de un archivo abierto institucional, accesible de modo libre y gratuito a través de internet. 1 (d) Distribuir copias electrónicas de la obra a los usuarios en un soporte digital. 2 4º. Derechos del autor. El autor, en tanto que titular de una obra que cede con carácter no exclusivo a la Universidad por medio de su registro en el Repositorio Institucional tiene derecho a: a) A que la Universidad identifique claramente su nombre como el autor o propietario de los derechos del documento. b) Comunicar y dar publicidad a la obra en la versión que ceda y en otras posteriores a través de cualquier medio. c) Solicitar la retirada de la obra del repositorio por causa justificada. A tal fin deberá ponerse en contacto con el vicerrector/a de investigación (curiarte@rec.upcomillas.es). d) Autorizar expresamente a COMILLAS para, en su caso, realizar los trámites necesarios para la obtención del ISBN. d) Recibir notificación fehaciente de cualquier reclamación que puedan formular terceras personas en relación con la obra y, en particular, de reclamaciones relativas a los derechos de propiedad intelectual sobre ella. 5º. Deberes del autor. 1 En el supuesto de que el autor opte por el acceso restringido, este apartado quedaría redactado en los siguientes términos: (c) Comunicarla y ponerla a disposición del público a través de un archivo institucional, accesible de modo restringido, en los términos previstos en el Reglamento del Repositorio Institucional 2 En el supuesto de que el autor opte por el acceso restringido, este apartado quedaría eliminado. 2

El autor se compromete a: a) Garantizar que el compromiso que adquiere mediante el presente escrito no infringe ningún derecho de terceros, ya sean de propiedad industrial, intelectual o cualquier otro. b) Garantizar que el contenido de las obras no atenta contra los derechos al honor, a la intimidad y a la imagen de terceros. c) Asumir toda reclamación o responsabilidad, incluyendo las indemnizaciones por daños, que pudieran ejercitarse contra la Universidad por terceros que vieran infringidos sus derechos e intereses a causa de la cesión. d) Asumir la responsabilidad en el caso de que las instituciones fueran condenadas por infracción de derechos derivada de las obras objeto de la cesión. 6º. Fines y funcionamiento del Repositorio Institucional. La obra se pondrá a disposición de los usuarios para que hagan de ella un uso justo y respetuoso con los derechos del autor, según lo permitido por la legislación aplicable, y con fines de estudio, investigación, o cualquier otro fin lícito. Con dicha finalidad, la Universidad asume los siguientes deberes y se reserva las siguientes facultades: a) Deberes del repositorio Institucional: - La Universidad informará a los usuarios del archivo sobre los usos permitidos, y no garantiza ni asume responsabilidad alguna por otras formas en que los usuarios hagan un uso posterior de las obras no conforme con la legislación vigente. El uso posterior, más allá de la copia privada, requerirá que se cite la fuente y se reconozca la autoría, que no se obtenga beneficio comercial, y que no se realicen obras derivadas. - La Universidad no revisará el contenido de las obras, que en todo caso permanecerá bajo la responsabilidad exclusiva del autor y no estará obligada a ejercitar acciones legales en nombre del autor en el supuesto de infracciones a derechos de propiedad intelectual derivados del depósito y archivo de las obras. El autor renuncia a cualquier reclamación frente a la Universidad por las formas no ajustadas a la legislación vigente en que los usuarios hagan uso de las obras. - La Universidad adoptará las medidas necesarias para la preservación de la obra en un futuro. b) Derechos que se reserva el Repositorio institucional respecto de las obras en él registradas: - retirar la obra, previa notificación al autor, en supuestos suficientemente justificados, o en caso de reclamaciones de terceros. 3

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI) INGENIERO INDUSTRIAL GESTIÓN EFICIENTE Y ECONÓMICA DE LA CARGA DE VEHÍCULOS ELÉCTRICOS BAJO INCERTIDUMBRE Autor: Antonio Alberdi Alén Director: Pedro Sánchez Martín Madrid Mayo 2013

Resumen GESTIÓN EFICIENTE Y ECONÓMICA DE LA CARGA DE VEHÍCULOS ELÉCTRICOS BAJO INCERTIDUMBRE Autor: Alberdi Alén, Antonio Director: Sánchez Martín, Pedro Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas RESUMEN DEL PROYECTO Actualmente, se están desarrollando una serie de tecnologías e infraestructuras necesarias para la introducción de los vehículos eléctricos en la sociedad actual. En el proyecto que se presenta, se trata de gestionar la carga eficiente y económica bajo incertidumbre de vehículos eléctricos, en un centro de carga diseñado para vehículos de este tipo. Para dicha gestión, se ha tenido en cuenta la posibilidad de que los vehículos no sean sólo puramente eléctricos, sino que pueden ser también vehículos híbridos enchufables. Además, se plantea la posibilidad de que los usuarios descarguen energía a la red, con el fin de aportar un beneficio al establecimiento y, consecuentemente, a los consumidores. Este proyecto es continuación de otro trabajo que viene documentado en el artículo: Direct Load Control Decision Model for Aggregated EV Charging points. En él se gestiona también la carga de vehículos eléctricos, sin embargo, no se tiene en cuenta la incertidumbre que supone no saber cuántos vehículos van a llegar ni cuál va a ser su carga a su entrada al establecimiento. Esto sí se tiene en cuenta en este caso, de tal manera que se propone un modelo estocástico en dos etapas para solucionar este problema. El modelo estocástico consiste en que se definen una serie de escenarios que son los diferentes itinerarios de llegada y de carga de vehículos que puede tener el establecimiento. A cada uno de ellos se le asignará una probabilidad de ocurrencia. Posteriormente, se toman decisiones en dos etapas: las decisiones de primera etapa son decisiones de compra y venta de energía que se toman el día antes a que suceda cualquiera de los itinerarios planteados. Para estas compras y ventas, se hace uso del mercado diario de la energía y son decisiones que son comunes a todos los escenarios. A partir de éstas, una vez que suceda uno de los escenarios, se realizan variaciones con respecto a las decisiones de primera etapa en el mercado intradiario de la energía, siendo éstas, las decisiones de segunda etapa. Hay que tener en cuenta que el mercado diario es mejor económicamente que el intradiario de ahí que la toma de decisiones se estructura de esta manera. A continuación se adjunta la gráfica de precios que se ha utilizado, se observa como los precios de compra del mercado intradiario (idp2p) son más caros que los del mercado diario (p2p), mientras que los precios de venta del mercado intradiario (idp2s) son más bajos que los precios de venta del mercado diario (p2s). Alberdi Alén, Antonio

Resumen 25 20 c /kwh 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 Horas p2p p2s idp2p idp2s En cuanto a la ejecución de lo explicado anteriormente, se lleva a cabo la formulación del modelado para, posteriormente, optimizarla usando en el programa GAMS+CPLEX para obtener los resultados. La formulación está formada por una función objetivo de minimización y una serie de restricciones. La función objetivo minimiza los costes del establecimiento y se pueden distinguir tres partes dentro de ella: min g, h, hi, hf g, h, hi, hf g, hi, hf ( idp2 ph T G2Vh idp2sh T V 2Gh ) ( l g g ) + α + p2 ph G2Vh 1 p2sh V 2Gh 1 p LNS hp HNS hif hif h1 h1 hif 144444424444443 14444444244444443 i + α h h1, 1444444442444444443 iii En la primera parte i se computan los costes de la compra de energía el día antes para cargar los vehículos. Las variables G2V son compras de energía, mientras que las V2G son ventas de energía. En esta primera parte se observa que están las compras por su precio de compra (p2p), y las ventas por su precio de venta (p2s). En la segunda parte ii se tienen los costes por energía no suministrada a los vehículos que vienen representadas por las variables LNS y HNS, según sea baja o alta la penalización respectivamente. Será baja si el nivel de batería es superior a cierto ratio marcado en otras restricciones, y alta si es inferior. La última parte iii son los costes asociados a las compras y ventas de energía en el mercado intradiario, multiplicado cada uno por su precio intradiario (idp2p, idp2s). Estas dos últimas partes son decisiones de segunda etapa, por tanto, vienen ponderadas por su probabilidad (α). Como se observa, en esta función objetivo se trata de que se cumplan los dos propósitos de la gestión, que sea económico, ya que se reducen costes, y que se eficiente, ya que se trata de que los vehículos salgan cargados para no incurrir en penalizaciones. El resto de restricciones del modelo tienen que ver como límites de capacidad del establecimiento, de las baterías o restricciones propias del modelado como pueden ser límites de variables o asignación de las mismas. ii Alberdi Alén, Antonio

Resumen Al ejecutar este modelado en tres situaciones de llegada de vehículos diferentes (un parking en una zona residencial, una zona comercial, y una zona mixta entre las anteriores) se sacan las siguientes conclusiones: El mercado diario tiene un peso muy importante en la gestión, de tal manera que en torno al 85 % de la energía que se gestiona en un día se compra o se vende en este mercado. En el mercado intradiario únicamente se realizan pequeñas modificaciones para ajustarse a cada escenario. El porcentaje de ventas de energía con respecto al de compras es pequeño, ya que las penalizaciones suponen una barrera muy alta. Los establecimientos tienden a cargar los vehículos de la manera más económica obteniendo beneficio por las ventas en ocasiones muy concretas. Las penalizaciones son muy bajas, ya que, como se ha dicho, la tendencia del parking es a cargar y éstas solo se dan en situaciones de falta de capacidad o falta de tiempo para cargar los vehículos. Compra mercado diario Venta mercado diario Compra mercado intradiario Venta mercado intradiario Penalizacion baja Penalización alta En cuanto a valores económicos, el precio diario de gestión de una plaza de parking comercial o residencial se sitúa en torno a los 0,5 /día, mientras que un parking mixto está en torno a 0,9 /día ya que es como una suma de los dos anteriores. El precio del kwh medio en cualquiera de los establecimiento es aproximadamente de 9,5 c /kwh, teniendo en cuenta la curva de precios elegida, mientras que el gasto medio diario de un consumidor alcanza los 60 c /día. Como ampliación al proyecto, se propone el uso de las baterías de los vehículos eléctricos como soporte al mercado eléctrico. La idea es que los vehículos eléctricos actúen como reserva energética para el sistema eléctrico, es decir, que por medio de la carga y descarga de vehículos eléctricos, se contrarresten parcialmente pequeñas diferencias entre la generación eléctrica programada y la demanda real que tiene el mercado eléctrico. Dentro de las bandas de regulación existentes en el mercado eléctrico, esta tecnología podría introducirse en la banda de regulación secundaria dadas sus características de rapidez de actuación y capacidad. Su inclusión en la formulación anterior se hace de tal manera que no influya en la gestión de la carga de los vehículos, ya que lógicamente el propósito principal del establecimiento es que los usuarios salgan con la carga requerida. De esta manera, para que se oferte energía de reserva se tienen que dar las siguientes condiciones: Alberdi Alén, Antonio

Resumen Analizando todos los escenarios, en todos ellos exista la posibilidad de, a una determinada hora, recibir o dar más o menos energía que de la que se tenía prevista. Que los vehículos que den o reciban una cierta cantidad de energía de reserva, tengan la posibilidad, en todos los escenarios, de recuperar o inyectar dicha cantidad de energía, es decir, que se compensen las cantidades de energía de reserva de tal manera que el estado de los vehículos al final de su estancia en el parking sea el mismo que si no hubieran participado en la regulación secundaria. Si se cumplen estas dos condiciones, se ofertará dicha capacidad de potencia para subir o bajar en el mercado de banda secundaria, de tal manera, que en el mercado intradiario, el mercado solicitará parte de esa energía que se ha ofertado. Este tanto por ciento de la energía que se ha ofertado, se ha estimado a través de un ratio parametrizable, con la finalidad de no añadir otro factor de incertidumbre al problema simplificando el mismo. La inclusión de las reservas en la formulación del problema anterior, ha supuesto fundamentalmente dos cosas: En primer lugar, se ha demostrado en muchas ocasiones existe capacidad de dar o recibir esta capacidad de reserva, y que las variables correspondientes a dichas compras y ventas resultan muy activas en el modelado. En la siguiente gráfica se observan las compras y ventas de energía en el mercado diario de un parking comercial, tanto para la carga de los vehículos (G2V, V2G), como de energía de reserva (UR, DR). Se observa que dado que es un establecimiento de zona comercial, los vehículos permanecen durante el día en el establecimiento, y la mayoría son cargados en las franjas horarias más económicas, las 8 horas y las 16 horas. Por otro lado, las variables de reserva resultan muy activas como se ha dicho, ofertando reserva tanto a subir (UR), como a bajar (DR) prácticamente durante todas las horas del día. 55 45 kwh 35 25 15 5-5 -15-25 0 5 10 15 20 25 Horas G2V V2G UR DR En segundo lugar, se ha determinado que la inclusión de estas reservas, conlleva un beneficio económico para el establecimiento, que se traduce en una rebaja de costes de la función objetivo mostrada anteriormente (se ha de tener en cuenta Alberdi Alén, Antonio

Resumen que para este caso no es esa misma ecuación, sino que se le incluyen los términos correspondientes a la gestión de dichas reservas). Por tanto, dicha introducción, resulta beneficiosa tanto en el aspecto energético, de cara a proporcionar una ayuda al mercado eléctrico, como en el aspecto económico, de cara a una reducción de costes por parte de los centros de carga. Alberdi Alén, Antonio

Summary EFFICIENT AND ECONOMIC MANAGEMENT OF ELECTRIC VEHICLE CHARGING UNDER UNCERTAINTY Author: Alberdi Alén, Antonio Project manager: Sánchez Martín, Pedro Collaborating institution: ICAI Universidad Pontificia Comillas SUMMARY OF THE PROJECT Nowadays, a series of technologies and infrastructures is been developing for the introduction of electric vehicles in the current society. The project stated below details the efficient and economic management of electric vehicles charging under uncertainty in charging points designed for this kind of vehicles. For this purpose, it was taken into consideration the possibility that vehicles were not just electric vehicles but also plug-in hybrid electric vehicles. Moreover, it is considered the possibility that vehicles discharge energy to the grid in order to benefit the charging point and, therefore, the consumers. This project is the continuation of another which is documented in the article: Direct Load Control Decision Model for Aggregated EV Charging points. It also explains the charge of electric vehicles, but it does not take into account the uncertainty about the number of vehicles arriving and their state of charge at their arrival to the charging point. This project takes into account this factor and it proposes a two-stage stochastic programming model to solve this problem. The stochastic programming model deals with a series of scenarios that are the different possibilities of arrival and charge of vehicles in a charging point. Each of them is assigned a frequency of occurrence. Then, decisions are taken in two stages: first decision stage contains decisions of purchase and sale of energy in the day-ahead electric market. These decisions are common in all scenarios. After that, when a scenario unfold, changes are made with regard to the first decision stage in the intraday electric market. This is the second decision stage. It is necessary to take into account that the day-ahead electric market is more economic than the intraday electric market, which is the reason the decisions are taken in this order. The graph of prices below shows that the purchase prices of the intraday electric market (idp2p) are higher than the prices of the day-ahead electric market (p2p), while the sale prices of the intraday electric market (idp2s) are lower than the prices of the day-ahead electric market (p2s). Alberdi Alén, Antonio

Summary 25 20 c /kwh 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 Hour p2p p2s idp2p idp2s As regards to the execution of the explained before, the model is formulated and subsequently optimized using the program GAMS+CPLEX to obtain the results. The formulation is made up by an objective function of minimization and a series of bounds. The objective function minimizes the costs of the charging point and it has three parts: min g, h, hi, hf g, h, hi, hf g, hi, hf ( idp2 ph T G2Vh idp2sh T V 2Gh ) ( l g g ) + α + p2 ph G2Vh 1 p2sh V 2Gh 1 p LNS hp HNS hif hif h1 h1 hif 144444424444443 14444444244444443 i + α h h1, 1444444442444444443 iii ii The first part i calculates the costs of the purchase of energy the day ahead in order to charge the vehicles. The variables G2V represent purchases of energy and the variables V2G represent sales of energy. In this first part, the purchases are multiplied by their purchase price (p2p) and the sales are multiplied by their sale price (p2s). In the second part ii appears the cost of the lack of supply energy to the vehicles, represented by LNS (low penalization) and HNS (high penalization). It is a low penalization when the level of battery is higher than a ratio specified by other bounds, and it is a high penalization when the level is lower. The third part iii shows the costs of purchase and sale of energy in the intraday electric market, each of them multiplied by its intraday price (idp2p, idp2s). Parts ii and iii are second decision stage, so they are weighted by their probability (α). As we can see, the objective function aims to achieve the two objectives of the management: it is economic because costs are reduced and, efficient because the aim is to charge the vehicles completely to not be penalized. The rests of bounds of the model are related to the capacity of the charging point and the batteries, and bounds typical of this model as bounds of variables or variable assignment. Alberdi Alén, Antonio

Summary The conclusions obtained when this model was executed in three situations of arrival of vehicles (a parking garage in a household, a commercial and a mixed zone) are: The day-ahead electric market is very important in the management; around 85 per cent of the energy managed each day is purchased or sold in this market. The intraday electric market is only used for small changes to adapt to each scenario. The percentage of energy sales compared with the energy purchases is small, because penalizations are a big obstacle. The charging points tend to charge the vehicles in the cheapest way, generating profits just in very specific moments. Parking garage are rarely penalized and only for lack of capacity or time to charge the vehicles. Purchases Day Ahead market Sales Day Ahead market Purchases Intraday market Sales Intraday market Low penalization High penalization Regarding to economic values, the price of the management of a commercial or household parking space is about 0.5/day, whereas a mixed parking space costs 0.9/day because it is almost the sum of household and commercial costs. The average price of the kwh in any charging point is about 9.5 c /kwh, depending on the chosen cost curve. The average cost per day for a consumer reaches 60 c /day. To extend this project, it is proposed to use electric vehicles batteries as an ancillary service to the Power System. The idea is that electric vehicles provide reserve margins to the Power System, so the charge and discharge of electric vehicles can mitigate small differences between the programmed generation of energy and the actual demand in the electric market. Within the existing regulation bands of the electric market, this technology could be introduced in the secondary reserve market given its characteristics of quick performance and capacity. Its inclusion in the previous formulation must not influence the charge management because the main purpose of the charging point is that users leave with the required charge. So, to use the reserve energy, the following conditions must be fulfilled: After analyzing all scenarios, each of them must have the possibility of, at a determinate hour, receive or give more or less energy than the expected. Alberdi Alén, Antonio

Vehicles that give or receive a certain quantity of reserve energy must have the possibility, in each scenario, to recover or give the same quantity of energy. That means that the quantity of energy of a vehicle after staying in the parking garage must be the same as if it had not participated in the secondary reserve market. If these conditions are fulfilled, this upward and downward capacity power will be offered in the secondary reserve market, so in the intraday market, the market will asked for part of this offering energy. This percentage of offering energy is estimated using a ratio to not add another uncertainty factor to the problem, simplifying it. The inclusion of the reserves in the formulation of the previous equation means two things: Firstable, it has been proved that, in many occasions, it is possible to give or receive this reserve capacity and the variables of these purchases and sales are very active in the model. The graph below shows the purchases and sales of energy in the day-ahead market of a commercial parking garage for the charge of vehicles (G2V, V2G) and the reserve energy (UR, DR). It is observed that, as it is a charging point in a commercial zone, vehicles stay during the day in the charging point and most of them are charged in the cheapest period between 8 and 16h. On the other hand, variables of reserve are very active, offering upward (UR) and downward (DR) reserves almost at any time of the day. Summary kwh 55 45 35 25 15 5-5 -15-25 0 5 10 15 20 25 Hour G2V V2G UR DR Secondly, it have been concluded that the inclusion of these reserves bring profits to the charging point which means low costs in the objective function showed before (it must be taken into account that in this case it is not the same equation, it has to include the terms corresponding the managing of these reserves). In conclusion, the inclusion of the reserves is beneficial in the energy aspect to help the electric market, and in the economic aspect to reduce costs of the charging points. Alberdi Alén, Antonio

ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN 1 1.1 EL VEHÍCULO ELÉCTRICO 1 1.2 CONTEXTO DEL PROYECTO 4 1.3 ESTOCASTICIDAD 5 1.4 EL VEHÍCULO ELÉCTRICO COMO SOPORTE DEL MERCADO ELÉCTRICO 7 1.5 OBJETIVOS Y METODOLOGÍA DE TRABAJO 10 2. FORMULACIÓN MATEMÁTICA DEL MODELO ESTOCÁSTICO 13 2.1 NOTACIÓN 13 2.1.1 Acrónimos 13 2.1.2 Índices 13 2.1.3 Parámetros mercado diario 14 2.1.4 Parámetros mercado intradiario 15 2.1.5 Variables mercado diario 15 2.1.6 Variables mercado intradiario 15 2.2 FUNCIÓN OBJETIVO 16 2.3 RESTRICCIONES 17 2.3.1 Balance de Energía 17 2.3.2 Penalizaciones por energía no suministrada 19 2.3.3 Límite de carga y descarga de las baterías 20 2.3.4 No simultaneidad de carga y descarga 20 2.3.5 Control del nivel de batería para permitir descarga 20 2.3.6 Límite de transferencia de energía del Centro de carga 21 2.3.7 Asignación de carga inicial 22 2.3.8 Límite de decremento de energía intradiaria 22 2.3.9 Variación neta de energía intradiaria 23 3. RESULTADOS 25 3.1 PRESENTACIÓN DE LOS CASOS 25 3.1.1 Parámetros comunes 25 3.1.2 Parámetros caso Residencial 28 3.1.3 Parámetros caso Comercial 29 3.1.4 Parámetros caso Mixto 30 3.2 EJEMPLO SENCILLO 31 3.3 ANÁLISIS DE RESULTADOS DE LOS CASOS 33 3.3.1 Resultados mercado diario 33 3.3.2 Resultados mercado intradiario 35 3.3.3 Análisis de datos energéticos 36 3.3.4 Análisis de datos económicos 37 3.4 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD 38 3.4.1 Variando el parámetro q 39 3.4.2 Variando los precios de compra y venta de energía 43 3.4.3 Variando rendimientos de transferencia de energía 45 3.5 CONCLUSIONES DE LOS RESULTADOS 47 4. AMPLIACIÓN 51 Alberdi Alén, Antonio i

4.1 FORMULACIÓN MATEMÁTICA DEL MODELO ESTOCÁSTICO CON RESERVAS 51 4.1.1 Notación 51 4.1.1.1 Acrónimos 51 4.1.1.2 Parámetros mercado diario 52 4.1.1.3 Parámetros mercado intradiario 52 4.1.1.4 Variables mercado diario 4.1.1.5 Variables mercado intradiario 52 52 4.1.2 Función Objetivo 53 4.1.3 Restricciones 56 4.1.3.1 Límites de energía reserva y compensación de la misma 57 4.1.3.2 Asignación de la compensación de las reservas 60 4.1.3.3 Variación neta de energía de la compensación de reservas 61 4.1.3.4 Límite de transferencia de energía del centro de carga 4.1.3.5 Límites adicionales de energía de reserva 61 63 4.2 RESULTADOS DEL MODELO ESTOCÁSTICO CON RESERVAS 64 4.2.1 Presentación de los casos 64 4.2.1.1 Parámetros adicionales 65 4.2.2 Análisis de los resultados de los casos 66 4.2.2.1 Resultados mercado diario 4.2.2.2 Resultados mercado intradiario 67 69 4.2.2.3 Análisis de datos energéticos 4.2.2.4 Análisis de datos económicos 71 73 4.2.2.5 Comparación con resultados sin reservas 74 4.2.3 Análisis de sensibilidad 76 4.2.3.1 Variando el parámetro q 77 4.2.3.2 Variando los precios de compra y venta de energía 80 4.3 CONCLUSIONES DE LOS RESULTADOS CON RESERVAS 82 5. CONCLUSIONES 85 6. REFERENCIAS 87 ii Alberdi Alén, Antonio

ÍNDICE DE IMÁGENES Imagen 1.1. Puntos de carga en España Imagen 1.2. Cuadro ejemplo de ahorro económico VE/MCI 2 3 Imagen 1.3. Pasos para formular problema estocástico Imagen 1.4. Mapa de actividades principales realizadas durante el proyecto 7 10 Imagen 4.1. Problema estocástico teniendo en cuenta incertidumbre de reservas 60 ÍNDICE DE GRÁFICAS Gráfica 1.1. Número de vehículos matriculados en España en los últimos años (fuente DGT) Gráfica 1.2. Energía horaria prevista, generada y demandada (Fuente REE [4]) 1 8 Gráfica 1.3. Banda de regulación secundaria (fuente REE [4]) 9 Gráfica 2.1. Evolución demanda/soc Gráfica 3.1. Precios horarios mercado diario-intradiario 18 27 Gráfica 3.2. Llegada de vehículos caso residencial Gráfica 3.3. Demanda de energía caso residencial 28 28 Gráfica 3.4. Llegada de vehículos caso comercial 29 Gráfica 3.5. Demanda de energía caso comercial 30 Gráfica 3.6. Llegada de vehículos caso mixto 30 Gráfica 3.7. Demanda de energía caso mixto 31 Gráfica 3.8. Resultados mercado diario caso residencial 33 Gráfica 3.9. Resultados mercado diario caso comercial Gráfica 3.10. Resultados mercado diario caso mixto 34 34 Gráfica 3.11. Resultados mercado intradiario caso residencial Gráfica 3.12. Resultados mercado intradiario caso comercial 35 35 Gráfica 3.13. Resultados mercado intradiario caso mixto Gráfica 3.14. Resultados mercado diario caso residencial q=0,5 36 39 Gráfica 3.15. Resultados mercado intradiario caso residencial q=0,5 39 Gráfica 3.16. Precios horarios mercado diario intradiario low 43 Gráfica 3.17. Precios horarios de compra mercado diario high/low 43 Gráfica 3.18. Porcentaje medio de cada tipo de energía gestión diaria 48 Gráfica 4.1. Precio horario reserva energética mercado diario 65 Gráfica 4.2. Precio horario reserva energética mercado intradiario 66 Gráfica 4.3. Resultados mercado diario caso residencial 67 Gráfica 4.4. Resultados mercado diario caso comercial Gráfica 4.5. Resultados mercado diario caso mixto 68 69 Gráfica 4.6. Resultados mercado intradiario caso residencial escenario 1 Gráfica 4.7. Resultados mercado intradiario caso residencial escenario 2 70 70 Gráfica 4.8. Resultados mercado intradiario caso residencial escenario 3 70 Gráfica 4.9. Precio horario reserva energética mercado diario low/high Gráfica 4.10. Precio horario reserva energética mercado intradiario low/high 80 80 Gráfica 4.11. Porcentaje medio de cada tipo de energía gestión diaria con reservas 82 Alberdi Alén, Antonio iii

ÍNDICE DE ECUACIONES Ecuación 2.1. Función objetivo 16 Ecuación 2.2. Balance de energía 18 Ecuación 2.3. Penalizaciones por energía no suministrada (1) 19 Ecuación 2.4. Penalizaciones por energía no suministrada (2) 19 Ecuación 2.5. Límite de carga y descarga de las baterías 20 Ecuación 2.6. No simultaneidad de carga y descarga 20 Ecuación 2.7. Control del nivel de batería para permitir descarga (1) 20 Ecuación 2.8. Control del nivel de batería para permitir descarga (2) 21 Ecuación 2.9. Control del nivel de batería para permitir descarga (3) 21 Ecuación 2.10. Control del nivel de batería para permitir descarga (4) 21 Ecuación 2.11. Control del nivel de batería para permitir descarga (5) 21 Ecuación 2.12. Límite de transferencia de energía del centro de carga (1) 22 Ecuación 2.13. Límite de transferencia de energía del centro de carga (2) 22 Ecuación 2.14. Asignación de carga inicial 22 Ecuación 2.15. Límite de decremento de energía intradiaria (1) Ecuación 2.16. Límite de decremento de energía intradiaria (2) 22 22 Ecuación 2.17. Variación neta de energía intradiaria(1) 23 Ecuación 2.18. Variación neta de energía intradiaria(2) Ecuación 4.1. Función objetivo con reservas 23 53 Ecuación 4.2. Beneficio por reserva a subir (UR) 54 Ecuación 4.3. Beneficio por reserva a bajar (DR) 55 Ecuación 4.4. Límites de energía reserva y compensación de la misma (1) 57 Ecuación 4.5. Límites de energía reserva y compensación de la misma (2) 57 Ecuación 4.6. Límites de energía reserva y compensación de la misma (3) Ecuación 4.7. Límites de energía reserva y compensación de la misma (4) 58 59 Ecuación 4.8. Asignación de la compensación de reservas (1) Ecuación 4.9. Asignación de la compensación de reservas (2) 61 61 Ecuación 4.10. Variación neta de energía de la compensación de reservas (1) 61 Ecuación 4.11. Variación neta de energía de la compensación de reservas (2) Ecuación 4.12. Límite de transferencia de energía del centro de carga (1) 61 62 Ecuación 4.13. Límite de transferencia de energía del centro de carga (2) Ecuación 4.14. Límite de transferencia de energía del centro de carga (3) 62 62 Ecuación 4.15. Límite de transferencia de energía del centro de carga (4) 63 Ecuación 4.16. Límites de la compensación de reserva (1) 63 Ecuación 4.17. Límites de la compensación de reserva (2) 63 iv Alberdi Alén, Antonio

ÍNDICE DE TABLAS Tabla 3.1. Capacidad y autonomía de las baterías de algunos vehículos EV (fuente: wikipedia [8]) Tabla 3.2. Resultados energéticos 26 37 Tabla 3.3. Resultados energéticos en porcentaje Tabla 3.4. Resultados económicos 37 38 Tabla 3.5. Resultados energéticos variando q caso residencial Tabla 3.6. Resultados energéticos en porcentaje variando q caso residencial 40 40 Tabla 3.7. Resultados energéticos variando q caso comercial 40 Tabla 3.8. Resultados energéticos en porcentaje variando q caso comercial 41 Tabla 3.9. Resultados energéticos variando q caso mixto 41 Tabla 3.10. Resultados energéticos en porcentaje variando q caso mixto Tabla 3.11. Resultados económicos variando q caso residencial 41 42 Tabla 3.12. Resultados económicos variando q caso comercial Tabla 3.13. Resultados económicos variando q caso mixto 42 42 Tabla 3.14. Resultados energéticos variando precios caso residencial Tabla 3.15. Resultados económicos variando precios caso residencial 44 44 Tabla 3.16. Coste kwh variando precios en los 3 casos Tabla 3.17. Resultados energéticos variando rendimientos caso residencial 45 46 Tabla 3.18. Resultados económicos variando rendimientos caso residencial 46 Tabla 4.1. Resultados energéticos Tabla 4.2. Resultados energéticos en porcentaje 72 72 Tabla 4.3. Resultados económicos Tabla 4.4. Comparación resultados energéticos: sin reservas/con reservas 73 75 Tabla 4.5. Comparación resultados energéticos en porcentaje: sin reservas/con reservas Tabla 4.6. Comparación resultados económicos: sin reservas/con reservas 75 76 Tabla 4.7. Resultados energéticos variando q caso residencial 77 Tabla 4.8. Resultados energéticos variando q caso comercial 77 Tabla 4.9. Resultados energéticos variando q caso mixto 78 Tabla 4.10. Resultados económicos variando q caso residencial Tabla 4.11. Resultados económicos variando q caso comercial 79 79 Tabla 4.12. Resultados económicos variando q caso mixto Tabla 4.13. Resultados energéticos variando precios caso residencial 79 81 Tabla 4.14. Resultados económicos variando precios caso residencial 81 Alberdi Alén, Antonio v

1. Introducción 1.1 El vehículo eléctrico Actualmente, prácticamente la totalidad de las marcas han comenzado a desarrollar la tecnología necesaria para llegar a la meta del vehículo eléctrico. Esto se debe a que se considera el vehículo eléctrico es el futuro con respecto a los vehículos de combustión. Se está viendo como esta nueva gama de vehículos se está introduciendo progresivamente en nuestra sociedad actual. Por ejemplo, en la Unión Europea se vendieron 10 veces más coches eléctricos en 2011 que en 2010, mientras que en España, a pesar de las dificultades económicas que complican el desarrollo de estos vehículos, el número de vehículos eléctricos matriculados ha aumentado en torno a un 50% cada año en los últimos 3 años como se observa en la siguiente gráfica facilitada por la Dirección General de Tráfico [9]: 1200 1000 800 600 400 numero de vehículos eléctricos matriculados 200 0 2009 2010 2011 Gráfica 1.1. Número de vehículos matriculados en España en los últimos años (fuente DGT) Para la introducción de este tipo de vehículos en España, se está desarrollando el Plan Movele [5], estrategia integral del impulso del vehículo eléctrico. Su objetivo final es llegar a la cifra de 250.000 vehículos eléctricos circulando por las carreteras españolas al final del año 2014. Para ello se han tomado una serie de medidas con la finalidad de propulsar esta inclusión. Estas medidas vienen dirigidas en 4 ámbitos: Fomento de la demanda: ayuda a la compra de vehículos, además de servicios urbanos para los usuarios de los mismos. Alberdi Alén, Antonio 1

Industrialización e I+D+i: ayudas en programas de industrialización de vehículos eléctricos en España y programas de I+D+i. Fomento de la infraestructura de recargas y gestión de la demanda: despliegue de la infraestructura de recarga y medidas de apoyo al vehículo eléctrico. La imagen siguiente muestra los puntos de recarga públicos actuales que se pueden encontrar en España, en concreto son 773 puntos repartidos por toda la zona geográfica del país. Imagen 1.1. Puntos de carga en España Programas transversales: acciones de comunicación y marketing estratégico, aspectos regulatorios, normativos y de supresión de barreras legales, formación profesional específica y especializada. Los vehículos eléctricos tienen una serie de ventajas con respecto a los vehículos de combustión las cuáles se pueden resumir los siguientes aspectos: Técnico: para la misma potencia, un motor eléctrico es más barato, más compacto y más simple que un motor de combustión. No tiene necesidad de circuito de refrigeración, ni aceite, ni apenas mantenimiento. Además apenas hace ruido al funcionar, emite poco calor y las vibraciones son prácticamente imperceptibles [6]. Rendimiento Energético: el rendimiento actual de un motor de combustión diésel es aproximadamente del 40%, mientras que el de un motor de combustión de gasolina es aún menor que el anterior. Sin embargo, el 2 Alberdi Alén, Antonio

rendimiento energético de un motor eléctrico se sitúa en torno al 75%, pudiéndose alcanzar valores del 95% en algunos casos. Ahorro económico de la energía: el coste de recargar un vehículo eléctrico es considerablemente más barato que llenar el depósito de un motor de combustión interna. Analicemos el siguiente ejemplo proporcionado por [7]: Imagen 1.2. Cuadro ejemplo de ahorro económico VE/MCI El cuadro anterior muestra que, para 100 km recorridos, el consumo medio de un coche eléctrico es de unos 14kWh, mientras que el de un vehículo de combustión interna es de unos 6,5 litros de combustible. Dicho esto, aplicando las tarifas correspondientes a /kwh y /l, obtenemos que recargar estos 100 km recorridos en un vehículo eléctrico supone un coste de entre 0,8 y 2 euros aproximadamente, mientras que repostar el combustible consumido supondría un coste de unos 8,45 euros. Basándonos en lo anterior, en este mismo informe se incluye que, suponiendo que se recorran unos 10000 km al año, el ahorro económico que supone el uso de un vehículo eléctrico frente a un vehículo con motor de combustión interna alcanza los 645 euros anuales. Medio ambientales: el sector transporte en España supone un 43% de consumo total de energía. Es de vital importancia, que si se quieren llegar a los propósitos de sostenibilidad marcados por la Unión Europea (Objetivos UE a 2020 20-20-20 ), se actúe en este sector dada su relevancia. Una gran oportunidad es la inclusión de las energías renovables para la carga de vehículos eléctricos, con lo que se ayudarían a cumplir estos objetivos además de reducir el grado de emisiones con respecto a vehículos de combustión (ver [11]). Todas las ventajas nombradas anteriormente chocan con la principal desventaja de este tipo de vehículos, que es el transporte de la energía. El transporte Alberdi Alén, Antonio 3

de esta energía eléctrica se realiza mediantes baterías. Estas baterías tienen una autonomía muy limitada con respecto a los vehículos de combustión (en torno a 150-200 km con la tecnología actual), ya que si se quisiese una batería con 600 km de autonomía tendría que tener un tamaño desproporcionado. Además, la carga de las mismas no es instantánea, como sí lo es repostar combustible, esta recarga dura varias horas (puede incluso superar las 6 horas) en las que el vehículo ha de estar conectado a la red. 1.2 Contexto del proyecto Con lo dicho al final del apartado anterior, se comprende que la gestión de la carga de los vehículos eléctricos es totalmente diferente a los vehículos de combustión. Por tanto, para la inclusión de los mismos en la vida cotidiana actual, se van a tener que desarrollar una serie de tecnologías e infraestructuras que ayuden a esta introducción, como ya se está intentando a través de iniciativas como el Plan Movele [4] comentado anteriormente (ver [12]). En este proyecto, se desarrolla la idea de tratar de gestionar la carga de los vehículos eléctricos de manera óptima, tanto en el ámbito energético, como en el ámbito económico, en un centro de carga para este tipo de vehículos. Cuando se habla de ámbito energético, se pretende que todos los vehículos que llegan al establecimiento, salgan del mismo con el nivel de carga requerido. En cuanto al ámbito económico, se trata de que la gestión tenga el menor coste económico posible, para ello se tiene en cuenta los precios horarios de la energía eléctrica, con la finalidad de cargar los vehículos en las franjas horarias más económicas. Para la gestión de la carga, se han de tener en cuenta numerosas restricciones que afectan a la misma, como pueden ser los límites de capacidad de las baterías, los límites de carga de las mismas o el límite de capacidad del establecimiento. Pero no sólo eso, sino que también se ha propuesto la posibilidad de que las baterías se descarguen a la red, con la finalidad de obtener un pequeño beneficio por dicha venta de energía al sistema. Además, cabe destacar, que se tiene en cuenta tanto la carga de vehículos puramente eléctricos (EV), como la carga de vehículos híbridos enchufables (PHEV), los cuales tienen parte de carga eléctrica y parte de carga de combustión. Este proyecto, viene como continuación de dos trabajos que vienen documentados en los artículos: Optimal Electric Vehicles Consumption Management at Parking Garages [1] y Direct Load Control Decision Model for Aggregated EV Charging points [2]. En el primero de ellos se trata de gestionar la carga de los vehículos por medio de herramientas de simulación, esto supone que las decisiones se van tomando a medida que llegan los vehículos, lo cual tiene algunas limitaciones. Algo más sofisticado es el segundo de los trabajos, en el cual se utilizan herramientas de 4 Alberdi Alén, Antonio

optimización, en el cual se gestiona la carga con decisiones anteriores a la llegada de los vehículos. En el documento que se presenta a continuación también se utilizan herramientas de optimización, sin embargo, la principal diferencia de ese proyecto con respecto al que se va a presentar en este documento, es que en el anterior la llegada de los vehículos al establecimiento y la carga inicial de dichos vehículos se considera conocida. Por el contrario, en el proyecto que se desarrolla a continuación, se tiene en cuenta la incertidumbre que representa no saber exactamente cuántos vehículos llegarán al centro de carga, ni el nivel del batería con el que dichos vehículos llegan al establecimiento. Por esta razón, la formulación del modelo de optimización cambia totalmente, ya que así como antes teníamos un modelo determinista, en este proyecto se propone un modelo estocástico. Este modelo, es un hibridación de las metodologías anteriores, de tal manera que toman decisiones tanto anteriores a la llegada de los vehículos, como durante la propia llegada de los mismos como se verá más adelante. 1.3 Estocasticidad Como se ha terminado comentando al final del apartado anterior, la incertidumbre acerca de la demanda que se va a tener, hace que se proponga un modelo estocástico en dos etapas. Este tipo de soluciones, ya se han tomado anteriormente en temas relacionados con la energía, ya que la fluctuación de la demanda suele ser un problema común a todos estos sistemas. Por ejemplo, en el libro Optimización bajo incertidumbre [3], se dedica un capítulo entero a ejemplos de aplicación de optimización estocástica a sistemas de generación eléctrica. En él se desarrollan modelos para equipos de generación térmica o hidráulica (ver [14]). De la misma manera, se formulará un modelo estocástico para la gestión de la carga de los vehículos eléctricos. Para llevar a cabo la formulación de un modelo de este tipo, se pueden considerar cuatro pasos fundamentales: 1. Creación de los escenarios Los escenarios de un problema estocástico son cada una de las cosas que pueden pasar, es decir, estimaciones de las diferentes cantidades de demanda de energía que puedo tener un día concreto, en cada hora de dicho día. Si bien es verdad que no se puede saber exactamente cuántos coches van a llegar y con qué carga, si se pueden realizar un número de estimaciones de las diferentes situaciones que va a tener que afrontar el establecimiento en cuanto a demanda de carga. En el modelo se proponen 3 escenarios diferentes para el mismo establecimiento, aunque no hay un número concreto de escenarios ideal, se propondrán tantos como sean necesarios Alberdi Alén, Antonio 5

para definir de la mejor manera posible la demanda real que tiene el parking concreto que se va a gestionar. 2. Asignación de probabilidad a los escenarios A continuación de lo anterior, a cada uno de los escenarios que se han creado, se les ha de asignar una probabilidad de ocurrencia, teniendo en cuenta la situaciones que son más habituales y, por tanto, de mayor trascendencia a la hora de tomar decisiones. Finalmente, sólo queda tomar decisiones acerca de cuánta energía se va a comprar y cuánta energía se va a vender. Para ello, como ya se ha dicho, se plantea un problema en dos etapas, en el que se toman decisiones en dos mercados diferentes dentro del mercado eléctrico: 3. Decisiones de primera etapa Las decisiones de primera etapa son decisiones que se toman el día antes de que suceda cualquiera de las situaciones que se han planteado en uno de los escenarios. Es decir, el día antes al día que se quiera gestionar la carga y descarga de los vehículos, se compra y se vende energía en el mercado diario (Day Ahead), y estas decisiones de compra y venta son comunes a todos los escenarios que pueden darse al día siguiente. Estas decisiones tienen en cuenta todos los escenarios y su grado de influencia, que viene definido por la probabilidad asignada anteriormente, de tal manera, que los escenarios con más probabilidad de ocurrencia tendrán más grado de influencia en estas decisiones de primera etapa, que las situaciones que ocurran en menos ocasiones. 4. Decisiones de segunda etapa Sin embargo, lógicamente, tal y como son tomadas las decisiones de primera etapa, salvo que solo haya un único escenario, en ningún caso se ajustarán completamente a lo que realmente va a pasar, para ello, se hace uso de las decisiones de segunda etapa. Las decisiones de segunda etapa, son compras y ventas de energía en el mercado intradiario (Intraday), para ajustarse a la situación concreta del escenario que realmente sucede. Es decir, son variaciones con respecto a las decisiones que se han tomado el día antes, para ajustarse a la demanda real que tiene el sistema. Lógicamente, el hecho de tomar las decisiones de compra y venta el día antes, y hacer uso del mercado diario, es porque dicho mercado es mucho más económico que el mercado intradiario, de tal manera, que el sistema de compra-venta propuesto para el día antes, y realizar variaciones con respecto a esas decisiones el propio día, resulta 6 Alberdi Alén, Antonio

mucho más económico, que gestionar la carga a medida que van llegando los vehículos al establecimiento. La siguiente imagen, ilustra los 4 pasos mostrados anteriormente para su mejor comprensión: Paso 3 Paso 2 Paso 1 Paso 4 Escenario 1 Decisiones de segunda etapa escenario 1 p1 Decisiones de primera etapa p2 p3 Escenario 2 Escenario 3 Decisiones de segunda etapa escenario 2 Decisiones de segunda etapa escenario 3 Mercado Intradiario Mercado Diario pn Escenario n Decisiones de segunda etapa escenario n Imagen 1.3. Pasos para formular problema estocástico 1.4 El vehículo eléctrico como soporte del mercado eléctrico Como ampliación al proyecto descrito anteriormente, se propone la mejora del modelo con una novedad: la inclusión de la tecnología de los vehículos eléctricos como soporte al mercado eléctrico, actuando para el mismo como una fuente o sumidero de reserva energética. Se puede considerar de esta manera, que las baterías de los vehículos eléctricos actúan como soporte del mercado eléctrico, aunque con la cesión de energía a la red nombrada anteriormente ya se podía considerar este hecho. En primer lugar, la reserva energética es una cantidad de energía que el mercado eléctrico se guarda para actuar frente a las variaciones de la demanda con respecto a lo que se ha programado generar. Lo que se trata de analizar con este apartado, es si en algunos de los casos, estos desequilibrios se pueden contrarrestar parcialmente a través de la carga o la descarga de los vehículos eléctricos. A Alberdi Alén, Antonio 7

continuación se representa una gráfica de la energía horaria prevista, generada y demandada un día cualquiera: Gráfica 1.2. Energía horaria prevista, generada y demandada (Fuente REE [4]) Como se observa, se tiene una curva verde, que representa la energía prevista, a partir de ella, se tiene una roja que es la energía programada a generar por los grupos de generación y, finalmente, una curva amarilla que es la curva de demanda real en cada hora del día concreto al que pertenece esta gráfica. Para afrontar los desequilibrios entre la energía programada a generar y la energía demandada realmente, se hacen uso de las reservas. Es importante destacar que estas reservas luego no siempre son solicitadas, es decir, puede ser que el día antes haya casado una reserva para dar 3 kw a cierta hora y, sin embargo, a esa hora la demanda sea menor de lo esperado, por lo que esa reserva no sería utilizada. En cualquier caso, por el simple hecho de tener la posibilidad de dar esa cantidad de energía, o de poder recibir la cantidad de energía que se haya programado, ya se recibe bonificación por parte del mercado eléctrico. Existen tres tipos de reservas: regulación primaria, regulación secundaria y regulación terciaria. A continuación se presentan las características principales de cada uno de los tipos de regulación para asociar la tecnología que planteamos a la que más se adapten sus características [10]: Regulación primaria: la reserva de regulación primaria tiene como objetivo tratar de restablecer los desequilibrios de manera instantánea prácticamente, con un margen de unos 15 o 20 segundos. Esta regulación está dominada por los generadores síncronos enchufados a la red los cuales regulan su frecuencia automáticamente en función de la demanda. Su funcionamiento es de la siguiente manera: cuando al generador se le pide más carga, el ángulo entre el rotor y el estator aumenta, disminuyendo la velocidad de la máquina, mientras que cuando hay menos demanda, el ángulo se cierra, y la máquina va más rápido. De esta manera, la regulación es instantánea, cuando va más lento da 8 Alberdi Alén, Antonio

más carga y cuando va más rápido da menos carga. Sin embargo, esta tecnología no corresponde con el funcionamiento de las baterías que se dispone, ya que las baterías no pueden dar o recibir más energía instantáneamente por su propio mecanismo como los generadores síncronos, por tanto, los coches eléctricos no estarían dentro de este tipo de regulación. Regulación secundaria: en el caso de la regulación secundaria, es más lenta que la tecnología anterior, teniendo un margen de hasta 10 minutos. La finalidad de este tipo de reserva es apoyar a la anterior para que vuelva a trabajar en su estado natural. Su duración de trabajo no es muy larga, ya que en caso de que la tendencia de la demanda se prolongue en esa dinámica, actuaría el siguiente tipo de reserva. Esta tecnología sí que se corresponde con la que las baterías de los vehículos eléctricos pueden proporcionar, ya que es una actuación momentánea, con un margen razonable de actuación. Regulación terciaria: en este caso, el margen de actuación está por encima de los 10 minutos. Este tipo de regulación, es de más peso y actúa cuando existe una diferencia muy pronunciada y continuada entre la demanda y la generación programada. En el caso de los coches eléctricos, este tipo de reserva sería imposible de dar, dada la volatilidad de entrada y salida de sus vehículos así como de su carga. Por tanto, con los visto a continuación, la tecnología de los coches eléctricos como soporte al mercado eléctrico se situaría dentro de la regulación secundaria. A continuación, se adjunta la gráfica de banda de regulación secundaria asignada, así como el precio asignado, para un día cualquiera: Gráfica 1.3. Banda de regulación secundaria (fuente REE [4]) Se observa como en cada hora hay una reserva a dar o recibir energía de orden similar aunque en algunas horas concretas sí que es diferente, siendo un poco mayor la energía a proporcionar en la mayoría de los casos. En cuanto al precio pagado por dicha energía varía entre los 1 y los 3 c /kw, siendo su media aproximada 2 c. Alberdi Alén, Antonio 9