Desarrollo de una herramienta de optimización con interfaz web para la asignación de energía a los usuarios de Comunidades Energéticas

Abstract

El marco normativo vigente impone la asignación previa de los coeficientes de reparto en las comunidades de autoconsumo colectivo. De este modo, se fijan los coeficientes sin conocer el consumo y generación reales, lo cual se traduce en una falta de flexibilidad que impide aprovechar la energía de forma interna incrementando así el coste total. Es por ello por lo que este Trabajo de Fin de Grado desarrolla una herramienta de optimización que aborda precisamente esta limitación.

La herramienta formula el problema como un modelo de programación lineal entera mixta con el objetivo de minimizar el coste total. Para ello, el sistema permite comparar desde un reparto proporcional fijo y el modelo normativo hasta modelos dinámicos con distintas granularidades temporales y un modelo dinámico horario con almacenamiento comunitario. En el caso de la batería, se incorpora además un estudio económico sobre su rentabilidad.

Los resultados se obtienen sobre un caso de referencia de doce apartamentos en una comunidad residencial de Madrid, donde el modelo dinámico horario alcanza reducciones del 3,5 % frente al modelo normativo. En el caso del almacenamiento, su incorporación puede suponer un ahorro adicional significativo, aunque su rentabilidad depende del horizonte temporal y del contexto económico. De esta forma, se confirma que la relación entre la frecuencia de actualización y el ahorro no es lineal, y que minimizar el coste agregado no garantiza un reparto equitativo entre los miembros. Esto pone de manifiesto que introducir cierta flexibilidad no es suficiente por sí solo, sino que esta debe ser lo bastante elevada como para justificar la complejidad operativa que conlleva.

The current regulatory framework requires the prior assignment of energy sharing coefficients in collective self-consumption communities. In this way, the coefficients are fixed without knowing the actual consumption and generation, which results in a lack of flexibility that prevents energy from being used internally, thus increasing the total cost. It is for this reason that this Bachelor's Thesis develops an optimization tool that addresses precisely this limitation.

The tool formulates the problem as a mixed integer linear programming model with the objective of minimizing the total cost. To this end, the system allows comparison from a fixed proportional allocation and the regulatory model to dynamic models with different temporal granularities and an hourly dynamic model with community storage. In the case of the battery, an economic study on its profitability is also included.

The results are obtained from a reference case of twelve apartments in a residential community in Madrid, where the hourly dynamic model achieves cost reductions of around 3.5% compared to the regulatory model. In the case of storage, its incorporation may represent a significant additional saving, although its profitability depends on the time horizon and the economic context. This confirms that the relationship between update frequency and savings is non-linear, and that minimizing the aggregate cost does not guarantee an equitable distribution among members. This highlights that introducing a certain degree of flexibility is not sufficient on its own, but must be high enough to justify the operational complexity it entails.