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Implementación de la Operación Óptima de Distritos de Multi-Energía con Respuesta Térmica a la Demanda

Autores: Capone, Martina; Guelpa, Elisa

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Implementación de la Operación Óptima de Distritos de Multi-Energía con Respuesta Térmica a la Demanda


Categoría

Procesos industriales

Subcategoría

Diseño de procesos industriales

Palabras clave

Vectores de energía
Sistemas multi-energía
Redes de calefacción urbana
Respuesta térmica a la demanda
Optimización de la operación
Gestión de la demanda

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 18

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La combinación de diferentes vectores energéticos en el contexto de sistemas multi-energía es una oportunidad crucial para alcanzar los objetivos de reducción de CO. En el caso de las áreas urbanas, los distritos multi-energía pueden conectarse con redes de calefacción urbana para suministrar calor de manera eficiente a los edificios. En este marco, la inclusión de la respuesta de demanda térmica permite mejorar significativamente el rendimiento de los distritos multi-energía al modificar de manera inteligente las cargas de calor. La optimización de la operación de tales sistemas proporciona excelentes resultados, pero requiere esfuerzos computacionales significativos. En este trabajo, se propone un enfoque novedoso para la optimización rápida de las operaciones de distritos multi-energía, habilitando estrategias de respuesta a la demanda en tiempo real. Se propone un método de optimización de 3 pasos basado en programación lineal entera mixta, con el objetivo de minimizar el costo de operación de los distritos multi-energía. El enfoque se aplica a un caso de prueba caracterizado por demandas de calor/electricidad y refrigeración muy inestables. Los resultados muestran que (a) el costo total de operación de un distrito multi-energía puede reducirse en un 3% con respecto a la operación optimizada sin gestión de la demanda; (b) con respecto a un enfoque de optimización completa, el costo computacional disminuye de 45 minutos a 1 segundo, mientras que la precisión se reduce del 3.6% al 3.0%.

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