Sistema de Gestión Energética de una Comunidad Inteligente

JORNADAS DE SEGUIMIENTO
DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN
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Ref: TEC 2013 47316-C3
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Sistema de Gestión Energética de una
Comunidad Inteligente (SCEMS)
TEC-2013-47316-C3
Coordinador: Antonio Moreno Muñoz
Datos globales del proyecto coordinado:
Presupuesto total del proyecto coordinado: 147.862 €
Número total de investigadores: 18 / Número total de EDP: 14
Duración: 3 años
Smart Community Energy Management System

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“Prosumidor” (Prosumer en inglés) o productor-consumidor
 Gestionaría con “conocimiento de causa” el proceso de generación de la energía.
Motivación
Un nuevo paradigma está surgiendo en todo el mundo:
“Comunidades Sostenibles” "Smart Comunities“
Las motivaciones incluyen:
 Mejorar la calidad de vida de la comunidad,
 Protección del medio ambiente,
 Aumentar el nivel de aceptación de las energías renovables,
 Participar activamente en la toma de decisiones del sector energético
Investigar un sistema de gestión de energía (EMS) para una “Smart Community”.
 El fin de este proyecto es investigar la gestión energética de comunidades inteligentes, con alta
penetración de fotovoltaica y micro-almacenamiento de energía, en el marco de las Smart Grids
 Se trata de explorar nuevos modelos de análisis y soporte a las decisiones, de forma distribuida y en
cooperación, para un prosumidor, que permitan establecer nuevas configuraciones para un suministro
flexible y descentralizado.

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Ámbito del proyecto
Respaldado por las estratégicas I+D+i nacionales e internacionales:
 A nivel europeo, los objetivos del SCEMS están en consonancia con la estrategia Europa
2020, concretamente con los programas específicos 2 (retos de la sociedad) y 3 (liderazgo
industrial y marcos competitivos). La Unión Europea apoyará acciones de investigación y
comercialización para la búsqueda de una energía segura, limpia y eficiente.
 A nivel nacional, el proyecto SCMES se enmarcan en el objetivo 13 "Energía, seguridad y
modelos energéticos seguros, sostenibles y eficientes" de la Estrategia Española de Ciencia y
Tecnología y de Innovación 2013-2020.
 En concreto, los objetivos del proyecto se encuadran en el reto 3, correspondiente a la
investigación fundamental científica y técnica, el desarrollo tecnológico y la innovación en energía
segura, sostenible y limpia y, particularmente, en el impulso hacia el liderazgo internacional de las
capacidades científicas, tecnológicas y empresariales existentes en sistemas dirigidos a mejorar la
eficiencia energética de edificios residenciales y no residenciales.

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Sistema de Gestión Energética de una Comunidad
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Datos de los proyectos coordinados
1. TEC-2013-47316-C3-1-P. SISTEMA DE GESTION ENERGETICA DE UNA COMUNIDAD
INTELIGENTE: CAPACIDAD DE ACOGIDA DINAMICA. SCEMS-DHC
• IP: Antonio Moreno Muñoz (Universidad de Córdoba)
• Equipo: Isabel Santiago Chiquero, Víctor Pallarés López, Juan J. Luna Rodríguez, José Mª
Flores Arias, Francisco José Bellido Outeiriño, Aurora del Rocío Gil de Castro.
• Nº Investigadores: 7 Número de EDP: 5,5* Presupuesto: 34.727,00 €
2. TEC2013-47316-C3-2-P. SISTEMA DE GESTIÓN ENERGÉTICA DE UNA COMUNIDAD
INTELIGENTE: TÉCNICAS INSTRUMENTALES AVANZADAS DE CARACTERIZACIÓN DEL
SUMNISITRO ELÉCTRICO. SCEMS-AD-TEC-PQR
• IP: Juan José González de la Rosa (Universidad de Cádiz)
• Equipo:Agustín Agüera Pérez, José Carlos Palomares Salas, José María Sierra Fernández,
Ángel Quirós Olozábal, José María Guerrero Rodríguez, Miriam Cifredo Chacón
• Nº Investigadores: 6 Número de EDP: 6* Presupuesto: 19.100 €
3. TEC2013-47316-C3-3-P. SISTEMA DE GESTIÓN ENERGÉTICA DE UNA COMUNIDAD
INTELIGENTE: SISTEMA DE MICRO-ALMACENAMIENTO HÍBRIDO. SCEMS-mHESS
• IP: María Isabel Milanés Montero (Universidad de Extremadura)
• Equipo:Fermín Barrero González, Eva González Romera, Miguel Ángel Jaramillo Morán,
José Ignacio García Román.
• Nº Investigadores: 5 Número de EDP: 2,5* Presupuesto: 90.024 €

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Nº OBJETIVO SUB-PROYECTO
% Ejecutado a
15/09/2015
1 Gestión de la generación.
Subproyectos implicados: SCEMS-DHC
SCEMS-DHC 65%
2 Gestión de la demanda.
Subproyectos implicados: SCEMS-DHC, SCEMS-mHESS
SCEMS-DHC 65%
3 Supervisión de PQR y DHC.
Subproyectos implicados: SCEMS-DHC, SCEMS-mHESS SCEMS-AD-TEC-PQR
SCEMS-DHC 25%
4 Desarrollo de nuevos estimadores de estadísticos.
Subproyectos implicados: SCEMS-AD-TEC-PQR
SCEMS-AD-TEC-PQR
5 Implementación de estimadores estadísticos desarrollados en una FPGA y LabVIEW.
SCEMS-AD-TEC-PQR
6 Desarrollo de la norma IEEE-TC-39, y obtención de nuevos índices de PQR.
SCEMS-AD-TEC-PQR
7 Diseño y construcción de la topología híbrida del sistema de micro-almacenamiento.
SCEMS-mHESS
8 Diseño y construcción de la etapa de potencia.
SCEMS-mHESS
9 Diseño y construcción de la etapa de control.
SCEMS-mHESS
10 Integración y validación experimental de los demostradores de μHESS.
TODOS
11 Coordinación del proyecto.
TODOS 45%
Objetivos operativos

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Metodología SCEMS-DHC
A1. Gestión de la generación (M1-M30).
 T1.1. Análisis del contexto tecnológico (M1-M3).
 Los primeros meses se dedicarán a realizar un análisis del estado del arte por búsqueda bibliográfica y un
análisis de los equipos existentes, así como de la legislación.
 T1.2. Estudio de los parámetros monitorizables en plantas fotovoltaicas conectadas a red
(M1-M6).
 En base a la normativa vigente y equipos para la implementación de dicha monitorización. Análisis del
tratamiento de los parametros monitorizados en plantas fotovoltaicas. Magnitudes e índices de
comportamiento a calcular para describir el rendimiento y las posibles fuentes de perdidas en cada
componente. Presentacion de resultados.
 T1.3. Análisis de requerimientos (M4-M6).
 Determinación de especificaciones del sistema relacional de base de datos y de una aplicacion software para
dicho tratamiento automatizado (M4-M6). Se fijarán las especificaciones teniendo en cuenta los
requerimientos para este sistema en las especificaciones generales del SCEMS.
 Al concluir esta tarea se conseguirá H1.1: Especificaciones del sistema de gestión de la generación (M6),
recogidas en el entregable E1.1: Informe de especificaciones (M6).

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 T1.4. Desarrollo de la aplicación y programación (M7-M12).
 Protocolo para tratamiento automatizado de parámetros monitorizados en instalaciones fotovoltaicas.
Diseño y desarrollo de un sistema relacional de base de datos y de una aplicación software. Adaptación de
dicho desarrollo a tipos de instalaciones y configuraciones.
 Éste, finalizado en M12, también será incluido en el informe de seguimiento anual del objetivo 1 del
subproyecto del año 1 E1.2 junto con E1.1.
 T1.5. Pruebas para instalación (M13-M18).
 Se desarrollan tests para implantación en planta para obtener información acerca del funcionamiento global,
permitiendo a su vez depurar en el programa debido a posibles problemas ocasionados por la interacción
que existirá con usuarios reales.
 T1.6. Implantación y validación (M16-M21).
 Correspondiente con la etapa de pruebas y de operación, se llevará a cabo la puesta en planta y seguimiento
de la aplicación, dando pie a un proceso iterativo de manera que se propongan modificaciones, permitiendo
el análisis del rendimiento de instalaciones fotovoltaicas en funcionamiento para su evolución y mejora.
 La conclusión de esta fase implica la consecución del hito 2 de este objetivo, H1.2: Construcción del
sistema de gestión de la generación (M21) y la confección de su correspondiente entregable E1.3: Sistema
de gestión de la generación de DHC (M21).

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 T1.7. Análisis de patrones de comportamiento e índices de fallos de las instalaciones
(M19-M30).
 Estudio de algoritmos “inteligentes” para generar tanto informes de autodiagnóstico, identificación y
clasificación de eventos, o de cualquier elemento de la instalación, como modelos que permitan detectar y
predecir el comportamiento y el rendimiento del PSF.
 La conclusión de esta fase implica la consecución del hito 3, H1.3: Sistema de audiagnóstico de la
generación (M30) y la confección de su entregable E1.5: Sistema de audiagnóstico de la generación de DHC
(M30).

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A2. Gestión de la demanda (M1-M30).
 T2.1. Análisis del contexto tecnológico (M1-M3).
 Análisis del estado del arte por medio de una búsqueda bibliográfica y un análisis de los distintos
procedimientos para el modelado del consumo eléctrico en el sector residencial mediante la metodología
bottom-up. Análisis de la información de partida y otros factores, como la capacidad disponible en el μHESS,
etc. para la implementación de dichos modelos.
 T2.2. Recopilación de información (M4-M6).
 Búsqueda de datos necesarios para el desarrollo de modelos bottom-up para la determinación del consumo
eléctrico en el sector residencial.
 Al concluir esta tarea se conseguirá el primer hito de este objetivo, H2.1: Especificaciones de los modelos
de demanda (M6), que serán recogidas en el entregable E2.1: Informe de especificaciones de los modelos
de demanda (M6).
 T2.3. Implementación de modelos (M7-M18).
 Se desarrollarán: modelado de la ocupación activa del sector residencial; del consumo de Smart Loads en el
sector residencial, del consumo relacionado con el acondicionamiento de la vivienda (calefacción/aire
acondicionado); del consumo del resto de equipación de electrodomésticos, del consumo adicional
ocasionado por el uso del modo standby y por la presencia de armónicos en la red eléctrica, p.e. cargadores
del μHESS, etc.. Integración de los modelos en un sistema global.
 La conclusión de esta fase implica la consecución del 2º hito de este objetivo, H2.2: Modelos de consumo
(M18) y la confección de su entregable E2.3: Modelos de consumo para gestión de la demanda (M18).

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A2. Gestión de la demanda (M1-M30).
 T2.4. Validación experimental del sistema y propuestas de DR (M19-M30).
 Todos los modelos desarrollados e integrados en un sistema global serán validados de cara a la precisión de
los resultados. En base a los resultados se propondrán medidas de ahorro y eficiencia energética, así como
propuestas de mecanismos eficaces de cara a la gestión de la demanda.
 Al concluir esta tarea se conseguira el 3er hito de este objetivo, H2.3: Algoritmos de respuesta a la
demanda (M30), que serán recogidas en el entregable E2.5: Sistema de respuesta a la demanda (M30).

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A3. Supervisión de PQR y DHC (M13-M33).
 T3.1. Recopilación de información y análisis del contexto tecnológico (M13-M15).
 Estudiar los aspectos de calidad de suministro que pueden ser analizados y medidos, tanto en el PCC de una
instalación fotovoltaica como por las distintas Smart Loads (SL) proporcionado por el subproyecto ADTECPQR y
el sistema de μHESS. Estudio de la normativa vigente. Determinar los fenómenos que limitan la producción de
una instalación fotovoltaica, y realizar un análisis previo de los índices de comportamiento y sus límites de cara
a estimar el HC de la red. Idéntificación y análisis de los mecanismos para la participación de las plantas solares
fotovoltaicas, las distintas Smart Loads (SL) y el sistema de μHESS en el SCEMS.
 T3.2. Medida de perturbaciones PQR (M16-M21).
 Recopilación y análisis de las perturbaciones de corriente y de tensión a la red en las instalaciones
fotovoltaicas, de las distintas Smart Loads (SL) proporcionado por el subproyecto ADTECPQR y el sistema de
μHESS, en base a la normativa vigente, y su relación con la producción y demanda de energía en la comunidad.
 Al concluir esta tarea se conseguirá el primer hito de este objetivo, H3.1: Especificaciones de los parámetros
PQR (M21), que serán recogidas en el E3.1: Informe de especificaciones de los parámetros PQR (M21).
 T3.3. Estimación del hosting capacity (M18-M27).
 Escoger diferentes fenómenos y tomarlos como posibles índices de comportamiento de cara a la estimación
del HC, determinando los límites adecuados de los mismos. Análisis del HC contemplando generación
demanda de SL y almacenamiento, en la comunidad inteligente. Calcular el HC dinámico.

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A3. Supervisión de PQR y DHC (M13-M33).
 T.3.4 Validación experimental en laboratorio del SCEMS-DHC (M27-M30).
 Todos los algoritmos desarrollados e integrados en un sistema global serán validados de cara a la precisión
de los resultados obtenidos.
 T.3.5 Integración de los prototipos en el demostrador de SCEMS (M28-M36).
 Integración del prototipo junto con los correspondientes de los otros dos subproyectos para formar el
demostrador final de SCEMS. Validación en campo de la operación de SCEMS.
 Los resultados de las pruebas de campo re recogerán en el entregable E3.3: Resultados de las pruebas de
campo del SCEMS (M36).

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Entidades Promotoras Observadoras (EPOs)
Listado de entidades, centros tecnológicos y empresas que apoyan el presente proyecto:
 LULEÅ UNIVERSITY OF TECHNOLOGY,
 TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN,
 UNIVERSITY OF READING,
 ENDESA,
 SKELLEFTEÅ KRAFT,
 TELVENT,
 HABITEC,
 MAGTEL,
 DINSE,
 INDESO,
 FLUKE, A
 LBUFERA ENERGY STORAGE S.L. y
 JOFEMAR S.A.

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Impacto Esperado de los Resultados
Se espera una producción científica muy notable por las siguientes razones:
 Se trata de un proyecto soportado y avalado por una importante investigación
experimental previa, con señales y sistemas reales. Por ello deja pocas dudas sobre la
credibilidad de los resultados y ello constituye una inmejorable carta de presentación de
cara a futuras publicaciones en revistas de prestigio indexadas en el ISI.
 Los investigadores doctores que participan en el proyecto tienen una amplia experiencia
en los temas en los que van a trabajar, y la calidad en la difusión de resultados está
avalada por el elevado número se publicaciones en revistas de impacto internacional en
los últimos años.
 El tema del proyecto es altamente inter-disciplinar e involucra distintos y
complementarios campos del conocimiento (tratamiento de señales, electrónica de
potencia, smart metering, DSM, PQ, etc.); ello hace que el abanico de revistas
especializadas y congresos donde puedan publicarse los resultados sea amplio.

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Impacto Esperado de los Resultados
Se espera una producción científica muy notable por las siguientes razones:
 El proyecto se enmarca bajo el grupo de trabajo conformado junto a las Universidades
de Lulea (Lulea University of Technology), Dresden (Technische Universität Dresden),
Tallinn University of Technology (Estonia), Universidade Nova de Lisboa (Portugal) y
Gdynia Maritime University (Polonia).
 Actualmente existe una estrecha colaboración entre las anteriores Universidades, habiéndose realizado el
primer “Power Quality Workshop” en Dresden, como la primera de las reuniones planificadas por el equipo,
así como varias ediciones del International Conference Workshop CPE (2005, 2007, 2009, 2011) y una
sesión especial en las ediciones 2012 y 2013 del IECON.
 La Universidad de Dresden cuenta con la base de datos PANDA (equiPment hArmoNic
DAtabase), una plataforma web mundial para intercambiar medidas de armónicos de
equipos domésticos. Participamos 12 laboratorios de todo el mundo.
 La Universidad de Lulea está monitorizando la calidad de suministro en plantas solares y
eólicas por distintos países. Más concretamente, desde el año 2012 cuenta con un
medidor instalado en una planta solar de Magtel en Córdoba, gracias al acuerdo firmado
entre Universidad de Lulea y Universidad de Córdoba.

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