Análisis y optimización de una Microred inteligente con energías renovables para abastecer las demandas energéticas y de agua en una comunidad rural costera de 2000 habitantes dedicada a la agricultura y el turismo

Abstract

Este trabajo se enfoca en el diseño y optimización de una microred inteligente para abastecer las demandas energéticas y de agua de una comunidad rural costera de 2000 habitantes, utilizando energías renovables (fotovoltaica, eólica y biomasa) y sistemas de almacenamiento de energía (baterías e hidrógeno). La motivación detrás del estudio surge de la necesidad de ofrecer soluciones sostenibles y autónomas en comunidades rurales dedicadas a la agricultura y el turismo, sectores vulnerables a la fluctuación de la oferta energética. Uno de los principales retos que enfrenta el sistema eléctrico actual es la dependencia de las redes tradicionales, que son ineficientes para cubrir las necesidades energéticas de comunidades rurales aisladas. Las redes convencionales, diseñadas principalmente para transportar energía desde generadores centrales, son insuficientes para afrontar el crecimiento de la demanda y la variabilidad de las fuentes renovables. Este trabajo busca responder a preguntas claves relacionadas con la autosuficiencia energética, como: ¿Cómo pueden las energías renovables abastecer de manera efectiva las demandas de energía y agua en una comunidad rural? ¿Qué capacidad de almacenamiento es necesaria para garantizar un suministro estable? Diversos estudios han abordado la optimización de microredes inteligentes, con aplicaciones similares en comunidades rurales de España y otros países. Estos trabajos previos han demostrado el potencial de las energías renovables, como la fotovoltaica y la eólica, combinadas con almacenamiento, para reducir la dependencia de las redes convencionales. Sin embargo, pocos estudios han evaluado el rendimiento de microredes en modo isla, donde el sistema opera desconectado de la red principal. Este TFM se plantea las siguientes preguntas concretas: ¿Cómo pueden las energías renovables y el almacenamiento optimizarse en un escenario autónomo (modo isla)? ¿Cuáles son las capacidades de generación y almacenamiento necesarias para cubrir de manera estable las demandas de energía y agua en esta comunidad? ¿Qué impacto tiene la variabilidad de la demanda y la intermitencia de las fuentes renovables en la operación de la microred? La metodología empleada para abordar estas preguntas se basa en simulaciones mediante modelos de optimización estocástica, utilizando software como GAMS y MATLAB. Estos modelos incluyen problemas de optimización no lineales, que permiten evaluar diferentes escenarios operativos. Se han usado datos de consumo y generación de energía para 2024, obtenidos de la plataforma ESIOS de Red Eléctrica de España, escalados para la comunidad de 2000 habitantes. El caso de estudio seleccionado es una comunidad rural costera en España de 2000 habitantes, similar a otras localidades en regiones mediterráneas, cuya economía se basa en la agricultura y el turismo. En este caso, se ha simulado tanto un escenario conectado a la red como uno en modo isla, permitiendo comparar los rendimientos y costos asociados a cada estrategia. En el escenario conectado a la red, se observó que la fotovoltaica y la eólica cubren la mayor parte de la demanda, con el almacenamiento ayudando a gestionar la intermitencia de las fuentes renovables. En el modo isla, el sistema requiere un mayor almacenamiento, especialmente de hidrógeno, para mantener la estabilidad y la autosuficiencia. Las principales conclusiones del estudio indican que el modelo conectado a la red ofrece un costo más bajo y mayor flexibilidad, mientras que el modelo en modo isla presenta un costo operativo más alto debido al mayor requerimiento de almacenamiento. Además, la biomasa mostró un aporte limitado en ambos modelos, sugiriendo la necesidad de optimizar su uso a lo largo del año. Los trabajos futuros incluyen una mejora en la eficiencia del almacenamiento híbrido y un análisis más detallado sobre la viabilidad económica a largo plazo, especialmente en condiciones de alta demanda y baja producción renovable.This work focuses on the design and optimization of a smart microgrid to supply the energy and water demands of a coastal rural community of 2,000 inhabitants, using renewable energies (photovoltaic, wind, and biomass) and energy storage systems (batteries and hydrogen). The motivation behind the study arises from the need to offer sustainable and autonomous solutions in rural communities dedicated to agriculture and tourism, sectors vulnerable to fluctuations in energy supply. One of the main challenges faced by the current electricity system is the dependency on traditional grids, which are inefficient in meeting the energy needs of isolated rural communities. Conventional grids, mainly designed to transport energy from central generators, are insufficient to cope with growing demand and the variability of renewable energy sources[1]. This study aims to answer key questions related to energy self-sufficiency, such as: How can renewable energy sources effectively meet the energy and water demands of a rural community? What storage capacity is required to ensure a stable supply? Several studies have addressed the optimization of smart microgrids, with similar applications in rural communities in Spain and other countries. These previous works have demonstrated the potential of renewable energies, such as photovoltaic and wind, combined with storage, to reduce dependence on conventional grids. However, few studies have evaluated the performance of microgrids in island mode, where the system operates disconnected from the main grid. This TFM addresses the following specific questions: How can renewable energy and storage be optimized in an autonomous (island mode) scenario? What are the generation and storage capacities needed to reliably meet the energy and water demands in this community? What impact do demand variability and the intermittency of renewable sources have on the operation of the microgrid? The methodology used to address these questions is based on simulations using stochastic optimization models, employing software such as GAMS and MATLAB. These models include nonlinear optimization problems that allow for the evaluation of different operational scenarios. Energy consumption and generation data for 2024, obtained from the ESIOS platform of Red Eléctrica de España, were scaled for the 2,000-inhabitant community. The selected case study is a coastal rural community in Spain with 2,000 inhabitants, similar to other locations in Mediterranean regions, whose economy is based on agriculture and tourism. In this case, both a grid-connected scenario and an island mode scenario have been simulated, allowing the comparison of the performance and costs associated with each strategy. In the grid-connected scenario, it was observed that photovoltaic and wind power cover most of the demand, with storage helping to manage the intermittency of renewable sources. In island mode, the system requires more storage, particularly hydrogen, to maintain stability and self-sufficiency. The main conclusions of the study indicate that the grid-connected model offers lower costs and greater flexibility, while the island mode model presents higher operational costs due to the increased storage requirement. Additionally, biomass showed a limited contribution in both models, suggesting the need to optimize its use throughout the year. Future work includes improving hybrid storage efficiency and conducting a more detailed analysis of the long-term economic viability, especially in conditions of high demand and low renewable production.