Modelado de Sistemas Energéticos: La era de los Gemelos Digitales

Los conceptos introducidos por la Industria 4.0, con base en las nuevas tecnologías digitales como Internet de las Cosas, Computación en la nube, Inteligencia Artificial, entre otros; nos acerca cada vez más a poder entrelazar los sistemas físicos con una contra parte digital, permitiendo la comunicación en muchas direcciones, entre máquinas y entre máquinas y personas, o hasta entre instalaciones como edificios y plantas industriales, cooperando directamente entre todos para optimizar y mejorar la cadena de producción y todos los procesos industriales.

Hemos escuchado muchas veces los términos: “edificio inteligente”, “fábrica inteligente”, “carro inteligente” (en estos tiempos nos gusta mucho adornar con la palabra “inteligente” o “Smart”), y comprendemos que ese objeto o instalación es inteligente porque de alguna forma puede comunicarse con su entorno, o puede en algún grado tomar decisiones o reaccionar a ciertas situaciones, ya sea por un programa de automatización o un algoritmo de inteligencia artificial basado en redes neuronales.

Para poder lograr ese grado de inteligencia, una parte muy importante en la Industria 4.0 es el modelado digital, tanto de equipos o sistemas, los llamados gemelos digitales. Inicialmente estos modelos digitales, fueron concebidos en la industria y fueron utilizados para realizar simulaciones con el objetivo de reducir costos de operaciones o mejorar la eficiencia de procesos. Son uno de los principales pilares de la Industria 4.0.

La gran ventaja de utilizar gemelos digitales es que podemos dividir o segmentar un problema muy complejo en muchos problemas pequeños, o un set de problemas que son mucho más fáciles de manejar.

Estos modelos, en conjunto con los datos que podemos recopilar de nuestros sistemas, los mecanismos, metodologías y herramientas de procesamiento de datos gracias a los procesos de digitalización permiten no solamente realizar simulaciones, sino crear procesos en el cual el flujo de datos, el procesamiento y las decisiones son procesados por un software avatar que replica la operación en el mundo real.

Gemelos digitales de los Sistemas Energéticos.

Desde hace muchos años, los sistemas energéticos han sido modelados matemáticamente con el objetivo de poder comprender como reaccionan a eventos y para facilitar la toma de decisiones al momento de operarlos. Estos modelos matemáticos también han sido llevados a un plano digital, por medio de softwares para optimización de despachos, simulaciones de sistemas de potencia, elaboración de coordinación de protecciones, y muchos otros casos más.

Sin embargo, en los últimos años, este modelaje digital se ha llevado a niveles mucho más sofisticados, incluyendo información en tiempo real de los sistemas SCADA, sensores de monitoreo, datos meteorológicos y muchos otros datos de sistemas o fuentes externas. El modelamiento digital de los sistemas energéticos permite crear gemelos digitales de instalaciones de generación, sistemas de transmisión, parques de generación eólica o solar, unidades de generación de energía y calor, entre otros. Estos gemelos digitales, al combinarse con técnicas de optimización e inteligencia artificial permiten una operación más eficiente y ajustada a los parámetros reales de la red o los sistemas. Como, por ejemplo, permitiendo que sistemas de almacenamiento de energía por batería (BESS, por sus siglas en ingles), sean capaces de operar de forma autónoma gracias al procesamiento de la información.

Gemelos Digitales para el control de frecuencia (ProCom, 2019)

Este es el caso del BESS con capacidad de 50 MWh y una potencia máxima de 48 MW de EspireME, un joint Venture entre Eneco Group y Mitsubishi Corporation, el cual provee control de frecuencia y potencia reactiva, proveyendo estabilidad da la red.

Debido a los altos requisitos de confiabilidad, casi todos los procesos están automatizados. El comercio, el suministro, la planificación del despliegue o la asignación son asistidos por software, y la gestión de la carga de la BESS es automática. Una solución de nuestro socio ProCom específicamente adaptada al sistema de la batería optimizando el estado de carga de esta. Sin esta gestión automatizada basada en software, el BESS podría sobrecargarse o no estar lo suficientemente cargado para proporcionar control de frecuencia.

Para la gestión de la batería, el software ProCom, BoFiT; analiza si el estado de carga está dentro del rango de tolerancia especificado. BoFiT también evalúa los flujos de energía. Si el estado de carga del BESS amenaza con salir del rango de tolerancia, el software calcula la compra o venta de electricidad necesaria para contrarrestarlo y genera automáticamente propuestas para el comercio intradiario. Para ello, el software tiene en cuenta la duración del proceso de carga o descarga y determina la ventana de tiempo apropiada para el próximo comercio de electricidad, de modo que las transacciones comerciales puedan realizarse en las mejores condiciones posibles.

Después de más de seis meses de operaciones, es evidente que el funcionamiento del sistema de baterías está teniendo el desempeño esperado, con una gestión totalmente automática de las baterías y una planificación asistida por programas informáticos que contribuyen sustancialmente a su eficacia en función de los costos.

Esto, solo es una pequeña muestra de lo que se puede lograr con el software y herramientas digitales adecuadas, la recolección y procesamiento de datos y las nuevas tecnologías como el Internet de las Cosas, Big Data e Inteligencia Artificial. Muchas y nuevas oportunidades para la optimización de nuestros recursos e instalaciones se ven cada día más cerca de hacerse realidad gracias a este tipo de soluciones.

Mercados Eléctricos (Merelec), como socio de ProCom en la implementación de soluciones digitales para el Sector Energético de Latinoamérica, cuenta con las soluciones de software y herramientas para poder modelar los sistemas energéticos de generación de energía y calor de México y Centroamérica, y así poder crear gemelos digitales que permitan mayores eficiencias, reducciones en costos de operación y toma de decisiones más acertadas en entornos altamente variables.

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