Análisis de las restricciones técnicas en el Sistema Eléctrico Español

Abstract

La necesaria programación de la generación en el Sistema Eléctrico Español, según lo establecido en el Procedimiento de Operación 3.1 (P.O.-3.1), se establece tras sucesivos programas que tienen como objetivo garantizar el correcto funcionamiento del sistema eléctrico español así como poder abastecer la demanda necesaria. Uno de los mercados más importantes es el de restricciones técnicas. Las restricciones técnicas según se recoge en el Procedimiento de Operación 3.2 (P.O.-3.2), son cualquier circunstancia o incidencia derivada del funcionamiento y estado de la red de generación y transporte, que puede afectar a las condiciones de seguridad, calidad y fiabilidad del suministro establecidas reglamentariamente. Tras la sesión del mercado diario, el operador del sistema , Red Eléctrica de España (REE), mediante un flujo de cargas analiza las situaciones en las que la casación del mercado diario no es técnicamente posible ya que pone en riesgo la calidad y fiabilidad del suministro. Para solucionar estos contratiempos se efectúa el mercado de restricciones técnicas donde se soluciona el problema y se regula de nuevo el balance entre la generación y la demanda. El objetivo de este proyecto es el estudio y posterior modelado de las restricciones técnicas en el Sistema Eléctrico Español. Para conseguir este objetivo se ha estudiado el mercado de restricciones técnicas durante los años 2014 y 2015. Esto supone el tratamiento de más de 250.000 datos, con lo ha sido necesario el uso de bases de datos como MySQL y herramientas de tratamiento de datos como Matlab y Excel. Para ello, primero se lleva a cabo un estudio de las zonas donde se producen restricciones técnicas , así como las centrales térmicas implicadas. En esta primera parte se ha creado un mapa de restricciones técnicas y se ha realizado un análisis de las unidades de programación que actúan en este mercado. Los datos analizados han sido los referentes a centrales térmicas fase I, sentido subir. En una segunda aproximación más exacta, se ha realizado un estudio histórico estadístico para así determinar la naturaleza y el comportamiento de la restricciones en cada zona. Con ello se ha podido determinar la influencia del día de la semana, la hora, la demanda, la generación eólica, la estación y el precio casado en el mercado diario. Otro aspecto estudiado ha sido la influencia de los intercambios internacionales en la aparición de restricciones así como en su naturaleza. Para este estudio se usó la herramienta estadística de SPSS. En cuando a la creación del modelo , se han creado para cada zona dos modelos. El primer modelo predice la aparición de restricciones técnicas , mientras que el segundo modelo predice el volumen de estas restricciones en caso de existencia. En total se crearon 13 modelos, uno para cada zona. Además, una vez creados todos los modelos se procesaron las salidas de los datos para obtener una suma total del volumen de restricciones. Por último se ha realizado un análisis del error del modelo. Primero se ajustó el modelo al periodo de estudio. Para ello, se realizaron diversos filtros y diversas modificaciones en cada zona con el fin de minimizar el error. Además se estudió el comportamiento del modelo durante el máximo periodo disponible de 2016, ajustando también mediante filtros y variaciones la salida del modelo para obtener así el menor error posible. La creación de los modelos se realizó a través de la plataforma de la Universidad Pontificia de Comillas, “IDAT”. Aunque en un principio se diseñó el proyecto para predecir el precio, esto último se descartó ya que los futuros cambios en el mercado eléctrico, con la incorporación de nuevos tipos de generación desaconsejan la predicción del precio con modelos basados en el pasado.

Power generation’s necessary schedule within Spanish Electric Power System is set after successive programs which had the objective of guaranteeing the correct operation of the electric power system as well as supplying the demand, as stablished in the Operation Procedure 3.1. One the most important markets during the generation schedule is the Technical Restrictions market. As established in the Operation Procedure 3.2, technical restrictions are any circumstance or incident derivated from the operation, which can affect to the system’s security, quality and reliability. After the daily market session, the system operator - Red Eléctrica de España (REE) - , through a load flow, analyzes the cases in which market’s results are not technical possible because of the quality and reliability of the supply being endangered by the spot results. In order to correct these mishaps, the technical restrictions take place where the problem is fixed and balance between demand and generation is set again. The objective of this paper is studying and following the modelling of technical restrictions in the Spanish Electric Power System. In order to achieve this objective, the restrictions market during the years 2014-2015 has been studied. This means a computer processing of more than 250.000 samples for which the use of databases such as MySQL and tools such as Excel and Matlab have been used. At the beginning, a study about both the places where technical restrictions appear and the thermal units involved is carried out. In this first part, the restrictions have been mapped and an analysis of the units at play in this market has been done. The analyzed data concerns phase I, offering to upload. In a second and more exact approximation, an historic statistical study has been done in order to know better the nature and behavior of the restrictions in each location. This is aimed at establishing the influence of different variables: time, demand, wind generation, price, and the season. Another aspect which has been studied is the influence of the international exchanges in the occurrence of restrictions and its nature. For this study, SPSS IBM was used. Two different models have been created in reference to the modelling; the first one predicts the occurrence of restrictions, while the second one predicts the volume (MWh), in case of occurrence. In total 13 models have been created, one for each place. Besides, once all the models were created, the results of each site were processed in order to obtain the total volume. Finally, the error in the model was analysed. First, the model was adjusted to the time period of study. To this end, different filters have been developed in order to minimize the total error. Besides, the behaviour of the model during 3016 has also been studied, fitting the model with filters and variations in the result until minimizing the error rate. The models’ development was made with the program “IDAT” developed by the Pontificia University of Comillas. Although at the beginning this Project was designed to predict the price, this was dismissed due to future changes in the market connected to the incorporation of new types of generation - such as wind generation -. These foreseen changes advised against predictions based in the past.