Coordinating industrial production and cogeneration systems to exploit electricity price fluctuations

Resumen

Las fluctuaciones en el precio de la electricidad, procedentes de la aplicación de programas de respuesta de la demanda, son una oportunidad para que las industrias que cuenten con sistemas de cogeneración para abastecerse energéticamente puedan minimizar los costes variables de producción del conjunto, produciendo la energía en el momento más adecuado e intercambiando el excedente/déficit de electricidad con la red externa. La actual crisis en la industria de extracción de azúcar de remolacha en Europa, provocada por la liberalización del mercado azucarero y que ha derivado en el cierre de numerosas empresas de este sector, unido a que dicha industria es usuaria común de la cogeneración, hace que sea un excelente candidato para explotar las mencionadas oportunidades. Sin embargo, la problemática se encuentra en la adaptación de la producción de procesos industriales que cuentan con sistemas de cogeneración simples, donde la generación de electricidad viene marcada por la demanda de calor por parte del proceso principal asociado, que a su vez depende de las condiciones de operación del mismo. Esto hace que exista un acoplamiento entre la generación de electricidad y la operación del proceso industrial. Además, hay que tener en cuenta que debido a la gran complejidad que presentan en muchas ocasiones los procesos industriales, como es el caso de la industria azucarera, cambios en las condiciones de operación provocan largos periodos de transición entre puntos de operación estacionarios, los cuales pueden superar fácilmente la frecuencia con la que los precios de la electricidad cambian. Además, debe tenerse en cuenta que para poder verter con garantías la energía eléctrica generada en sistemas de cogeneración, debe respetarse una serie de límites de eficiencia establecidos por la legislación vigente. Todo esto hace que la previsión de compraventa de electricidad sea difícil de gestionar, y en muchas ocasiones limita la participación en programas de respuesta de la demanda por parte de empresas con estas características. Para solucionar esta problemática, se pueden utilizar herramientas de ayuda a la toma de decisiones, que permitan facilitar la gestión simultánea de la producción del proceso industrial y la operación de su planta de cogeneración asociada, de forma que, además, tengan en cuenta restricciones externas procedentes de fuentes como el mercado eléctrico o la legislación vigente. Sin embargo, revisando la literatura relacionada con esta temática, se ha encontrado que ninguno de los métodos propuestos hasta ahora permiten considerar adecuadamente cómo afecta la gran inercia presente en estos procesos industriales a la hora de negociar la cantidad de electricidad intercambiada a lo largo del tiempo, lo que lleva a que no puedan ser aplicados a una industria como la considerada. Una de las causas más comunes para no incluir las características dinámicas de la planta industrial en el problema de optimización es al alto coste computacional que ello puede suponer. Por ello, en esta tesis se propone como objetivo principal el desarrollo de una nueva metodología para la gestión conjunta de procesos industriales con sistemas de cogeneración acoplados, que facilite la incorporación de dichas características dinámicas y que pueda ser aplicada a las industrias azucareras remanentes tras la crisis del sector. Dicha metodología debe ser extensible a otro tipo de industrias que compartan unas características dinámicas similares. Así, se propone solucionar dicho problema mediante un enfoque basado en la optimización dinámica, en el que proceso industrial y sistema de cogeneración son considerados de forma simultánea (enfoque integral), de forma que se tiene en cuenta el efecto del acoplamiento energético. Para poder llevar a cabo este enfoque se necesita obtener modelos matemáticos que representen de forma adecuada las características dinámicas del conjunto del sistema (proceso principal y sistema de cogeneración), pero que no supongan una excesiva carga computacional cuando son evaluados. Y es que, al tratarse de un problema de optimización dinámica no lineal, los tiempos de cálculo son rápidamente escalables cuando aumenta la complejidad y el tamaño del modelo utilizado. Se propone así la utilización de modelos grises formados por ecuaciones de primeros principios y relaciones empíricas que representan las características dinámicas en lazo cerrado del conjunto del sistema, y que pueden ser obtenidos de una manera sencilla y extrapolable. Para validar la metodología desarrollada, se ha desarrollado un simulador que representa una fábrica de azúcar de remolacha genérica, y que ha servido como banco de pruebas para probar dos políticas de precios dadas por dos programas de respuesta a la demanda diferentes: Tarifa por tramos, Precios del mercado. En el estudio se ha tenido en cuenta el funcionamiento del mercado eléctrico español, la legislación vigente relacionada con la generación eficiente de energía por parte de los sistemas de cogeneración, y la estacionalidad del proceso de obtención de azúcar de remolacha en España. Para resolver el problema de optimización planteado se ha utilizado un enfoque simultáneo basado en colocación ortogonal, en el que todas las ecuaciones del modelo planteado son discretizadas y resueltas utilizando un algoritmo basado en gradientes como IPOPT. De esta forma se ha reducido la precisión del modelo en favor de una mayor eficiencia computacional. Como principales resultados del estudio, se ha obtenido que cuando se utiliza la metodología propuesta los costes variables de producción se pueden reducir hasta un 2.55% si se utiliza una tarifa por tramos típica, y en torno a un 5.41% si se utilizan los precios dados por el mercado eléctrico directamente. Por supuesto, este último número depende del periodo de tiempo seleccionado para el estudio, pero en general, se puede concluir que cuando se aplica una tarifa con los precios del mercado, los costes pueden reducirse más a costa de asumir un mayor riesgo en el precio. En ambos casos la duración de la campaña propuesta por el optimizador es 3 días mayor respecto a cuando se utiliza un enfoque sin concienciación energética en el que se trata de mantener la producción constantemente al máximo posible. Por último, conscientes de la dificultad que puede suponer la implementación industrial de una herramienta como la desarrollada, se propone una arquitectura software modular, cuyas comunicaciones están basadas en el standard de comunicación OPC UA. Los tres módulos funcionales que componen el sistema son: una herramienta de optimización desarrollada usando el lenguaje de programación Python™, un simulador del sistema implementado con el entorno de modelado y simulación Ecosimpro/Proosis®, y un sistema de supervisión o interfaz de usuario desarrollada con el software Woderware® Intouch®, sirviendo esta última como enlace y núcleo del conjunto del sistema.