Desarrollo de una metodología de estimación de potencia disponible, basada en redes neuronales artificiales, para la implementación del servicio de red under-frequency en centrales de generación fotovoltaica

Abstract

En la actualidad, la creciente introducción de nuevas centrales de generación eléctrica renovable supone un reto tecnológico para el sistema eléctrico actual, que ha de hacer frente a un paradigma diferente en el ámbito de la generación de energía. En el análisis desarrollado en el presente trabajo, se profundizará sobre los nuevos requisitos de integración a red (grid codes) a implementar en grandes centrales de generación fotovoltaica, siendo la regulación en frecuencia y, en concreto, el servicio de apoyo a la red ante caídas de frecuencia (under-frequency), el aspecto a analizar en mayor profundidad. El servicio under-frequency se encuentra actualmente demandado en grid codes de diversos países. En dicho requisito de red se estipula que la central fotovoltaica ha de ser capaz de mantener una cantidad de reservas de potencia para, en caso de producirse un evento de frecuencia, ser capaz de responder inyectando energía y contribuyendo a incrementar la resiliencia de la red. Actualmente existen diversas alternativas para garantizar dichas reservas de potencia en plantas fotovoltaicas, entre las que destacan: disponer de sistemas de almacenamiento energético u operar por debajo de la potencia disponible. En el presente proyecto, se analiza la opción de operar por debajo de la potencia disponible. Para ello, resulta necesario conocer de forma precisa el valor de potencia disponible instantáneo disponible en la planta. Por ende, para su estimación, se ha elaborado un método de predicción de potencia disponible basado en dedicar inversores operando a máxima potencia que, junto a la utilización de tecnología de estimación basada en redes neuronales artificiales de tipo recurrente, sea capaz de garantizar una correcta estimación de la potencia disponible, asegurando el cumplimiento de las reservas de potencia exigidas para la realización del servicio under- frequency. Seguidamente, con el fin de validar el método desarrollado en el presente proyecto, se obtienen los resultados de estimación empleando datos de una planta fotovoltaica real, comparando ésta metodología con métodos alternativos de estimación basados únicamente en inversores dedicados a máxima potencia. Para finalizar el estudio, se realiza la implementación del servicio de respuesta ante caída de frecuencia con el modelo en MATLAB-Simulink de una planta reducida, con un limitado número de inversores, analizando la naturaleza estadística de los errores porcentuales de estimación y comprobando el correcto funcionamiento del servicio under-frequency en operación normal, garantizando reservas de potencia, y en caso de que se produzcan eventos de frecuencia en la red eléctrica.