Reduction of the uncertainty of wind power predictions using energy storage

El Objetivo Central De Esta Tesis Es Abordar La Problematica De Dimensionamiento De Un Sistema De Almacenamiento De Energia (Ess) Capaz De Compensar Total O Parcialmente Los Errores De La Prediccion Eolica Y Estimar Su Coste. Se Desarrollan Tres Instrumentos Probabilisticos Para El Dimensionamiento De Ess. El Primero Consiste en La Generacion De Largas Series Temporales De Datos De Prediccion Mediante Un Metodo Basado en La Persistencia. Este Modelo Se Verifica Con Datos Reales De Prediccion. En Segundo Lugar, Se Contempla La Aproximacion De Las Funciones De Densidad De Probabilidad (Pdf) Del Error De Prediccion Con Un Algoritmo Basado en La Distribucion Beta. En Ese Contexto, Se Mejora Un Modelo Existente Gracias a La Gran Cantidad De Datos Disponibles. Como Tercera Herramienta, Se Desarrolla Un Metodo De Correccion Del Sesgo O De La Prediccion Con Medias Moviles Que Garantiza Un Promedio De Error Nulo. Se Ha Elegido La Energia No Servida Como Parametro Objetivo Del Dimensionamiento. Esta Se Define Como La Energia Acumulada De Errores No Compensados Cuando Se Reduce El Tamano Del Ees, Indicando El Grado De Compensacion Parcial. El Tamano De Referencia Se Deriva Del Caso Para El Que La Energia No Servida Se Anula. Partiendo De Esta Referencia Es Posible Obtener Una Relacion Entre El Nivel De Reduccion Del Tamano Del Ess Y La Energia No Servida. Se Demuestra Que La PDF Del Error De Prediccion Sirve Para Determinar La Potencia Nominal Y La Energia No Servida Asociada. La Determinacion De La Capacidad De Energia Del Ess Es Un Proceso Mas Complejo Que Consiste en La Estimacion Del Tiempo De Saturacion en Funcion De La Reduccion Del Ess Y El Posterior Calculo Mediante La Tasa De Ciclaje De Energia. La Metodologia Propuesta Es Aplicada a Un Caso De Estudio Que Revela La Importancia De La Correccion Del Bias (O Sesgo) en El Proceso De Dimensionamiento. Se Desarrolla Un Modelo De Coste De Ciclo De Vida Que Permite Comparar Diferentes Tecnologias De Ess. Se Identifican Regiones De Coste Minimo Para Cinco Tecnologias De Almacenamiento. Los Costes Mas Bajos Se Obtienen Con El Bombeo De Agua, Mientras Que Los Mas Altos Corresponden a Las Baterias De Plomo-Acido Y De Flujo. Por Otra Parte, Los Sistemas Basados en Baterias De Flujo Y Almacenamiento De Hidrogeno Presentan Grandes Potenciales De Reduccion De Coste. A Pesar De Su Alto Coste De Potencia Y Baja Eficiencia, El Hidrogeno Aparece Como Opcion Economicamente Interesante Para El Caso Contemplado en Este Trabajo. Por Ultimo, Los Costes Del Ess Son Ubicados en Un Contexto De Mercado. Se Asume Que La Energia Eolica Se Vende en Un Mercado Liberalizado Y Las Desviaciones Se Compensan en El Mercado De Regulacion. En Concreto, Se Analiza El Caso De Espana. Como Resultado Del Analisis Se Identifican Perfiles Diarios De Precios De Regulacion. Los Costes De Desviacion Son Obtenidos Introduciendo Dichos Perfiles en Una Estrategia Probabilistica De Puja. Se Demuestra La Importancia De Disponer De Un Buen Metodo De Prediccion De Precios De Desvios Para Este Tipo De Estrategias. Los Resultados Presentados en Este Trabajo Permiten Concluir Que Se Necesitan Grandes Sistemas De Almacenamiento De Energia Para Compensar El Error De Prediccion Eolica, Cuya Instalacion No Se Puede Justificar Con Los Costes De Desviacion. Sin Embargo, Las Futuras Reducciones De Coste De Los Ess, Junto Con El Valor Anadido Que Suponen Para El Sistema Electrico Podrian Conducir a Soluciones Rentables a Medio Plazo.