Modelling and simulation of electrical energy systems through a complex systems approach using agent-based models
- KREMERS LINDENMAIER, ENRIQUE ALBERTO
- Oscar Barambones Caramazana Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Fecha de defensa: 2013(e)ko uztaila-(a)k 27
- Manuel de la Sen Parte Presidentea
- José María González de Durana García Idazkaria
- José Manuel Andújar Márquez Kidea
- Kevin Mckoen Kidea
- Francisco Maciá Pérez Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
El cambio de paradigma en el sistema energético eléctrico engloba un desafío en todo el sector. La introducción de energías renovables y la liberalización del sector causan que un sistema jerárquico y unidireccional este cambiando hacia uno más descentralizado con flujos en varias direcciones. Herramientas y modelos clásicos no son suficientes para explorar este sistema complejo. Esta tesis propone aplicar teoría de la complejidad para tratar el sistema eléctrico desde un punto de vista nuevo, sistémico y tomando en cuenta los distintos niveles y escalas del sistema. Se presenta la teoría de la complejidad, que describe por ejemplo comportamientos colectivos a nivel de sistema, que no pueden deducirse directamente de la conducta de los individuos, llamados fenómenos emergentes. A continuación se describe el sistema eléctrico y sus distintas partes, haciendo énfasis en sus características de sistema complejo. Una de las maneras de estudiar estos sistemas es mediante la modelización y simulación. La técnica empleada en esta tesis son los modelos basados en agentes, mediante los cuales se representa el sistema de manera desagregada. Dos casos de estudio ilustran la aplicación de estos modelos modulares, los cuales muestran la importancia de la heterogeneidad entre unidades del sistema, y la aparición de fenómenos emergentes en una simulación de gestión activa de la demanda basada en la frecuencia de la red. Estos ejemplos muestran la aplicación del método y sus ventajas para representar el sistema de una manera integral y permitiendo simular fenómenos a distintas escalas. El método a través de una representación de las interacciones en el sistema, permite ayudar a entender mejor las causas y efectos en futuras redes inteligentes.