Developing Renewable Energy Technologies to Mitigate Climate Change Using MATLAB and Simulink
Los científicos e ingenieros utilizan MATLAB ® y Simulink ® para integrar la energía solar, eólica y otras fuentes de energía en la red. Estas fuentes de energía renovable ayudan a reducir la dependencia de los combustibles fósiles y presentan oportunidades únicas para la simulación, el pronóstico y el uso de sistemas de energía distribuida. Vea cinco ejemplos de cómo los ingenieros aprovechan estas oportunidades y cómo puede aplicar las mismas herramientas y técnicas en sus propios proyectos.
Planificación y diseño de sistemas de energía distribuida.
Los sistemas de energía distribuida no solo facilitan el aumento del uso de fuentes de energía renovable, sino que también brindan una forma de reducir la dependencia de grandes centrales eléctricas centralizadas. Para maximizar la confiabilidad, la potencia de salida y los retornos de inversión, estos sistemas deben planificarse y diseñarse cuidadosamente.
Los ingenieros de Shanghai Electric trabajaron con investigadores del Laboratorio Lawrence Berkeley de la Universidad de California, Berkeley, para desarrollar una plataforma de diseño y planificación de sistemas de energía distribuida que estima los períodos de recuperación, los flujos de efectivo y las tasas internas de retorno en función de datos meteorológicos de series temporales. tendencias de los precios de la energía, subsidios gubernamentales disponibles y otros factores. Cientos de usuarios, tanto dentro como fuera de Shanghai Electric, utilizan actualmente la plataforma para identificar diseños óptimos de sistemas de energía distribuida.
Simulación de microrredes 
En la isla hawaiana de Lanai, una granja solar fotovoltaica (PV) de 1,2 megavatios ayuda a cumplir un objetivo clave de la Iniciativa de energía limpia de Hawái: satisfacer el 70 % de la demanda de energía del estado con energía limpia para 2030.
Antes de poner en funcionamiento la granja solar, Maui Electric trabajó con Sandia National Laboratories para garantizar que el sistema fotovoltaico funcionara de manera confiable y eficiente junto con los generadores diésel existentes que también suministran electricidad a la isla. Los ingenieros de Sandia utilizaron Simulink y Simscape Electrical™ para modelar los sistemas de control de supervisión, matrices fotovoltaicas, inversores de potencia, baterías, generadores convencionales y cargas del sistema que conforman la microrred de Lanai. Una vez que los modelos estuvieron disponibles, realizaron simulaciones para evaluar las opciones de configuración, evaluar las estrategias de control e identificar el tamaño adecuado para los subsistemas de almacenamiento de energía de la microrred.
Desarrollo de centrales eléctricas virtuales
El gobierno de Corea del Sur, como parte de su Plan de Energía Renovable de Corea 3020, se ha fijado el objetivo de generar el 20% de la energía del país a partir de fuentes renovables en los próximos 10 años. El plan requiere la introducción de múltiples recursos de energía distribuida (DER), como parques solares, parques eólicos y sistemas de almacenamiento de energía, en la red, lo que puede ser desestabilizador debido a los perfiles de generación de energía difíciles de predecir de las energías renovables.
Las centrales eléctricas virtuales abordan el desafío de incorporar múltiples DER independientes combinándolos en un solo perfil de generación. VGen utilizó MATLAB para crear e implementar un sistema de Optimización/Comerciante independiente que incluía un modelo de pronóstico basado en IA para la producción de energía renovable, así como módulos de optimización para maximizar las ganancias en los mercados energéticos.
Pronóstico de energía
Una forma de acelerar la adopción de fuentes de energía renovables es garantizar su viabilidad económica. Las variaciones en la velocidad del viento local hacen que la producción de parques eólicos y el pronóstico financiero sean un desafío.
EDP Renewables North America utiliza MATLAB para generar predicciones precisas de ingresos y proyecciones de ingresos en riesgo al combinar estimaciones de producción con pronósticos de precios de energía en el mercado de futuros. Los analistas de la empresa utilizaron MATLAB para desarrollar sistemas automatizados para la previsión de precios y para el análisis de carteras y riesgos. Estos sistemas se utilizan para evaluar posibles sitios de parques eólicos y guiar las decisiones comerciales a corto y largo plazo.
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Jacqueline Vicarte
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