Simulation tools for a 100% renewable power market

Abstract

Este trabajo fin de máster presenta una exploración de los modelos de despacho económico que integran eficazmente las fuentes de energía renovable. La investigación está impulsada principalmente por la relevancia creciente de la energía renovable en los sistemas de energía, influenciada por la urgencia global de abordar el cambio climático y la seguridad energética. El estudio desarrolla un modelo de optimización para el problema de despacho económico, enfocándose en la incorporación de la generación de energía renovable, y un modelo de inversión para evaluar los costos y beneficios a largo plazo de la integración de las renovables en los sistemas de energía. Estos modelos, construidos utilizando el solucionador Gurobi y Python, son calibrados y probados con datos y escenarios del mundo real. Las ambiciones del proyecto se extienden más allá de la minimización del coste operativo; busca la alineación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, enfocándose específicamente en la energía asequible y limpia (ODS 7) y la acción climática (ODS 13). Al proporcionar una herramienta integral para la toma de decisiones en el sector energético, la investigación allana el camino para decisiones de política e inversión más informadas. La implementación exitosa de este modelo de despacho económico contribuye a los esfuerzos para la transición hacia un futuro energético más sostenible y bajo en carbono, subrayando la factibilidad y las ventajas de incorporar recursos energéticos intermitentes en los sistemas de energía.

This master's thesis presents an exploration of economic dispatch models that effectively integrate renewable energy sources. The research is primarily driven by the escalating relevance of renewable energy in power systems, influenced by the global urgency to address climate change and energy security. The study develops an optimization model for the economic dispatch problem, focusing on incorporating renewable power generation, and an investment model to evaluate long-term costs and benefits of integrating renewables into power systems. These models, constructed using the Gurobi solver and Python, are calibrated and tested with real-world data and scenarios. The project's ambitions extend beyond operational cost minimization; it seeks alignment with Sustainable Development Goals, specifically focusing on affordable and clean energy (SDG 7) and climate action (SDG 13). By providing a comprehensive tool for decision-making in the energy sector, the research paves the way for more informed policy and investment decisions. The successful implementation of this economic dispatch model contributes to efforts in transitioning towards a more sustainable, low-carbon energy future, underlining the feasibility and advantages of incorporating intermittent energy resources into power systems.