Real-time demand response scheduling based on customized online learning of customers considering uncertainty.
Authors:   , MARRERO RODRÍGUEZ LESTER JULIO 
Published: November 2024

En Chile, el 35 % del consumo de energía eléctrica se debe al sector comercial, público y residencial. Es esperado que este valor aumente sucesivamente dado el continuo desarrollo económico de la sociedad. Por otro lado, el país se encuentra desde hace algunos años inmerso en un proceso de transición marcado por un contexto internacional que busca la descarbonización de la matriz energética, para disminuir con ello la huella de carbono. Los sistemas eléctricos, y en particular las redes de distribución constituyen una infraestructura muy compleja, y en medio de esta panorámica están adquiriendo una configuración de red inteligente. En la medida de esta transformación, la proporción de fuentes de energía renovable, esencial para el futuro energético sostenible, crece constantemente. Los sistemas de medición inteligente, además, están desempeñando un papel vital al registrar datos de consumo que proporcionan información sobre el comportamiento y estilos de vida de los clientes. Condicionado por la gradual desregulación del segmento de distribución, nuevos actores toman parte también en el mercado de electricidad y el servicio al cliente se hace más activo y competitivo. Por consiguiente, la integración de la creciente capacidad renovable mediante la explotación de la flexibilidad de operación que puede obtenerse a partir de la programación de la demanda resulta un pilar básico en la red de distribución actual. Una programación eficiente garantiza además el desacople entre el crecimiento económico y el consumo de energía. Sin embargo, una propiedad inherente tanto de la generación renovable como de la demanda es su comportamiento estocástico. Por tanto, el aumento de la incertidumbre a partir de errores de pronóstico en la generación y desviaciones de la demanda en tiempo real compromete la operación segura del sistema.
Esta tesis tiene como objetivo la programación de la respuesta de la demanda (DR) en tiempo real a partir del aprendizaje en línea personalizado de los clientes considerando la incertidumbre.
La primera parte de la tesis propone una metodología en línea para caracterizar en el tiempo la DR. El enfoque facilita la obtención y actualización de los patrones diarios de consumo de los clientes. Para la caracterización, se introduce el concepto esencial de clase de perfil de respuesta (RPC), complementado con la medida de la variabilidad en el comportamiento del cliente. El trabajo utiliza para los perfiles diarios una versión modificada del algoritmo incremental clustering by fast search and find of density peaks (CFSFDP) que considera el estimador de densidad kernel normal multivariante y formas incrementales de los índices de validación Davies-Bouldin y Xie-Beni. Se presentan estudios de caso que demuestran cómo el enfoque propuesto permite caracterizar continuamente la DR empleando perfiles diarios reales y simulados de clientes residenciales y comerciales del sur de Chile. Los resultados prueban que la metodología logra modelos de clientes realistas para una gestión eficaz de la energía al estimar la respuesta de estos a una señal de precio a nivel del operador del sistema de distribución (DSO).
La segunda parte de la tesis propone una metodología en línea para programar las respuestas de demanda de los clientes y favorecer la integración de la generación fotovoltaica en el sistema de distribución. El enfoque propuesto contribuye a la gestión de la flexibilidad de la demanda al proporcionar precios de control óptimos en tiempo real. Se utiliza un modelo de optimización de dos niveles para modelar las interacciones entre el DSO en el nivel superior, que persigue maximizar su ganancia, y los clientes en el nivel inferior, que buscan reducir sus facturas de electricidad. Para obtener las RPC de los clientes, se introduce una etapa de caracterización aplicando el algoritmo CFSFDP a los perfiles diarios. Sin embargo, la generación de precios de control plantea un gran desafío, ya que el DSO requiere garantizar también la operación confiable de la red y abordar la incertidumbre en el consumo y la producción renovable. En consecuencia, el trabajo incluye y reformula restricciones probabilísticas para el voltaje cuadrático en nodos y el flujo de potencia complejo en líneas. El problema de dos niveles con restricciones probabilísticas se transforma en un problema equivalente de programación de cono de segundo orden entera mixta, embebido en un modelo de control predictivo para explotar información disponible de los estados del sistema. Un estudio de caso que emplea precios locales y perfiles diarios de los clientes chilenos residenciales y comerciales en el alimentador de prueba de 37 nodos de IEEE demuestra cómo el enfoque permite programar la DR en tiempo real, considerando la incertidumbre en el voltaje en nodos y el flujo de potencia en líneas.
En la tercera parte de la tesis, para abordar la programación óptima de otros recursos de energía a nivel de sistema de distribución, se expande el análisis de la segunda parte considerando el control de los inversores de las instalaciones fotovoltaicas. Un nuevo estudio de caso con precios locales y perfiles diarios de los clientes chilenos residenciales y comerciales en el alimentador de prueba de 37 nodos de IEEE demuestra cómo el enfoque presentado permite la programación óptima en tiempo real tanto de los clientes como de las instalaciones fotovoltaicas, incluyendo, además de la incertidumbre previa, la correspondiente a la potencia aparente de los inversores.
La investigación desarrollada tiene gran importancia tanto desde el punto de vista técnico, al propiciar una operación más eficiente y confiable del sistema de distribución, como económico, con ganancias financieras para los participantes del mercado. La misma es aplicable según su metodología y se ajusta a la exigencia práctica para la sociedad chilena.