es mañana :)
Es uno de los profes de tallerine el que se recibe de Doctor con esta tesis.
Abajo la info
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Estimados,
es un placer invitarlos a la defensa de la tesis doctoral de Sebastián
Montes de Oca, que se realizará el día jueves 3 de agosto a las 10
horas. La tesis se titula "Gestión de Recursos de Demanda Flexible
bajo el paradigma de Smart Grid" y fue codirigida por Pablo Monzón y
Pablo Belzarena. Más abajo está el resumen del trabajo realizado por
Sebastián.
Fecha: jueves 3 de agosto, 10 horas
Lugar: salón 502 (salón Azul, 5to piso)
Tribunal: Ruben Romero (UNESP, Brasil), Isabel Amigo (IMT-Altantique,
Francia; Ceibal, Uruguay), Claudio Risso (INCO, Fing), Gonzalo
Casaravilla (IIE, Fing), Mario Vignolo (IIE, Fing).
Se transmitirá también por el siguiente enlace:
https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/82173244808
Saludos cordiales,
Pablo BElzarena y Pablo Monzón
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Resumen
El acceso y la disponibilidad de energía son fundamentales para el
desarrollo económico y social. Los objetivos energéticos actuales
buscan diversificar la matriz energética, reducir la dependencia de
recursos finitos y garantizar el acceso para la mayoría de la
población. Sin embargo, es necesario gestionar los recursos
energéticos de manera responsable debido a las consecuencias
ambientales y la necesidad de cambiar la forma en que generamos y
consumimos energía.
La transición energética actual se caracteriza por el crecimiento de
los recursos renovables y la electrificación del transporte y los
edificios. Aunque se espera que la electricidad se convierta en el
principal producto energético, aún depende en gran medida de los
combustibles fósiles, lo que plantea desafíos operativos y económicos.
La participación activa de los usuarios finales y la incorporación de
recursos flexibles del lado de la demanda son cruciales para optimizar
el consumo de energía y absorber la variabilidad de las fuentes
renovables. En este contexto, los agregadores desempeñan un papel
fundamental al actuar como intermediarios entre los consumidores de
energía y los operadores del sistema eléctrico.
La transición hacia un sistema energético más sostenible requiere la
incorporación de herramientas digitales y Tecnologías de la
Información y Comunicación (TIC). La digitalización, la inteligencia
artificial y la ciencia de datos permiten optimizar el consumo de
energía y maximizar los recursos físicos del sistema. En este sentido,
la participación activa de los usuarios finales a través de los
agregadores es fundamental para lograr una transición energética
rentable y sostenible.
Esta tesis se centra en el problema de incorporar a los usuarios
finales y los vehículos eléctricos como recursos de flexibilidad en el
sistema eléctrico, abordando sus desafíos y oportunidades.
La primera parte se centra en modelar la interacción entre los
distintos agentes que participan en el sistema, optimizando el uso de
los recursos y planificando el consumo de electricidad para cubrir las
necesidades de cada uno. Se considera la participación del operador de
la red de distribución, los usuarios finales y un conjunto de
agregadores. El aporte principal consiste en modelar el comportamiento
de los agregadores, que actúan como intermediarios entre el mercado
mayorista y sus clientes, intercambiando información con los
operadores de red para optimizar los recursos físicos del sistema. El
problema se plantea como un problema de optimización del bienestar
social, donde se maximizan los beneficios y se minimizan los costos de
proveer servicios entre los participantes. Se utilizan herramientas de
optimización convexa y métodos de descomposición que promueven la
noción de mercado en el sistema, y se incorpora un \textit{Optimal
Power Flow} en la red de distribución para promover un uso eficiente
de los recursos. El aporte en esta área se centra en modelar y
analizar la interacción entre los participantes, preservando la
integridad de la información privada de cada uno, buscando maximizar
su beneficio de forma individual.
La electrificación del transporte liviano plantea desafíos y
oportunidades. Más del 60\% de la energía del sector transporte
proviene de vehículos livianos privados, que en general se van a
cargar en la red de distribución con su propia infraestructura. En la
segunda parte de esta tesis, abordamos la coordinación de las sesiones
de carga de vehículos eléctricos (EVs) residenciales y comerciales, y
buscamos aprovechar su flexibilidad como recurso en los mercados
mayoristas.
En una primera instancia, nos enfocamos en coordinar la carga de un
conjunto de EVs privados cuando existe disponibilidad de renovables en
el sistema y considerando las limitaciones prácticas de la
infraestructura de carga privada. Para ello, utilizamos herramientas
matemáticas de aprendizaje automático y modelamos la coordinación con
el mercado y otros usuarios. Este enfoque nos permitiría optimizar la
carga de vehículos eléctricos en edificios del tipo residencial,
optimizando recursos y evitando problemas de simultaneidad. Luego, nos
enfrentamos al desafío de coordinar un gran número de vehículos
eléctricos privados distribuidos en una ciudad. Para modelar este
problema, empleamos herramientas de optimización a gran escala y
técnicas estocásticas para evitar problemas de sincronización y tomar
decisiones basadas en la información disponible en tiempo real.
Nuestros aportes se centran en desarrollar un modelo que coordine
eficazmente un gran número de usuarios, teniendo en cuenta los
conceptos de mercado y buscando soluciones de equilibrio incluso con
información incompleta.
Es importante resaltar que todos los resultados y las contribuciones
de la tesis son verificados mediante simulaciones en diversos
escenarios.