Application of optimization procedures to the planning and operation of local energy communities

Abstract

En este proyecto se realiza un estudio de una Comunidad Local de Energía específica de tal forma que se pueda verificar su rentabilidad en comparación con otras comunidades sin transacciones internas. Para lograrlo, los costes totales de la comunidad en cuanto al intercambio de energía con la red pública se minimizan mediante un procedimiento de optimización en un plan de un día (24 horas). En aras de la simplicidad, se ha utilizado una aproximación de corriente continua para mantener la linealidad de las restricciones. Permite una primera estimación de los flujos en la red. Se necesita un modelo más redefinido para estimar adecuadamente las pérdidas. En nuestro LEC específico, se supone que cada prosumidor (consumidor y productor al mismo tiempo) tiene una generación fotovoltaica, un consumo y un almacenamiento de energía en batería. Las pérdidas se desprecian en aras de la simplicidad. La LEC está compuesta por trece nodos más la red pública y catorce ramas. Las restricciones obligan al modelo a ser un tipo de programación lineal de enteros mixtos. El solucionador utilizado es CPLEX 20.1.0, la versión más reciente de 2021 del paquete de resolución de optimización desarrollado por IBM. La plataforma utilizada para la ejecución del modelo es AIMMS Prescriptive Analytics Platform.In this project, a study of a specific Local Energy Community (LEC) is carried out in such a way that its profitability can be verified in comparison with other communities without internal transactions. To achieve that, the total costs of the community of energy distribution with the utility grid are minimized through an optimization procedure on a day (24 hours). For the sake of simplicity, a DC approximation has been used in order to keep the linearity of the constraints. It allows a first estimation of the flows in the network. A more redefined model is needed in order to appropriately estimate the power losses in the feeders and voltage constraints. In our specific LEC, each prosumer (a consumer and producer at the same time) is assumed to have a PV generation, a load, and a battery storage. Losses are neglected for the sake of simplicity. The LEC is composed of thirteen nodes plus the utility grid and fourteen branches. The constraints force the model to be a Mixed Integer Linear Programming type. The solver used is CPLEX 20.1.0, the most recent version on 2021 of the optimization solver package developed by IBM. The platform used for the model execution is AIMMS Prescriptive Analytics Platform.