Investigadores de la red eléctrica de Guangdong (China) han propuesto integrar la energía solar con un reactor nuclear modular pequeño (SMR, por sus iniciales en inglés) para mejorar la capacidad de despacho a corto plazo de las microrredes, al tiempo que se mejora su viabilidad económica a largo plazo.
Para combinar las dos fuentes de energía, el equipo de investigación utilizó un marco de programación que integra una optimización robusta distributiva (DRO) multiobjetivo con un mecanismo asistido por aprendizaje por refuerzo (RL) en tiempo real.
«A diferencia de estudios anteriores que se centran en el funcionamiento de microrredes dominadas por energías renovables o en sistemas energéticos basados en la energía nuclear, este artículo presenta un marco holístico de gestión híbrida de la energía que integra múltiples fuentes de energía bajo un único paradigma de optimización», explicó el equipo. «La novedad de esta investigación radica en la cooptimización de la generación fotovoltaica y de reactores modulares pequeños, combinada con un mecanismo de despacho robusto y consciente de la incertidumbre que tiene en cuenta la dinámica de almacenamiento a corto y largo plazo».
En el sistema propuesto, la energía fotovoltaica y los SMR proporcionan fuentes de energía complementarias, mientras que un generador y una batería actúan como recursos auxiliares. El hidrógeno es producido por electrolizadores durante los periodos de excedente y se almacena para su uso posterior, mientras que un sistema de gestión de energía (EMS) actúa como el cerebro de todo el sistema, tomando decisiones e integrando previsiones y datos en tiempo real.
El DRO empleado dentro del EMS para generar estrategias de programación de referencia que sean resistentes ante la incertidumbre de las previsiones, mientras que los módulos RL ajustan continuamente las señales de control para mejorar la adaptabilidad y reducir la degradación del rendimiento en el funcionamiento real. El modelo de optimización se implementa en Python utilizando Pyomo para la programación matemática, con Gurobi 10.0 como solucionador para formulaciones de programación mixta entera.
El sistema que se simuló como caso de estudio incluía una microrred híbrida de 100 MW que da servicio a una carga industrial con una demanda media de 85 MW, que presenta fluctuaciones diarias de la demanda máxima de hasta el 25 %, y un componente de demanda residencial con una carga media de 15 MW y una relación entre el pico y la media de 1,6.
Tiene una capacidad fotovoltaica instalada de 40 MW, con datos de irradiación solar obtenidos de registros meteorológicos históricos durante un periodo de un año. La variabilidad de la energía solar se modela utilizando una distribución normal con una media del 80 % de la irradiación nominal y una desviación estándar del 12 %, captando las fluctuaciones estacionales y diurnas.
El SMR tiene una potencia mínima estable de 10 MW y un límite de velocidad de rampa de 5 MW por hora. El sistema incluye además un sistema de almacenamiento de baterías de iones de litio de 20 MWh, con una eficiencia de carga y descarga del 92 %, y una unidad de almacenamiento de hidrógeno con una capacidad máxima de 15 toneladas.
El análisis mostró que, en un horizonte operativo de un año, el marco de optimización propuesto logra una reducción media de los costos operativos de aproximadamente el 18,7 %, al tiempo que reduce la intensidad de las emisiones de carbono en casi un 37,1 % en comparación con una microrred convencional dominada por los combustibles fósiles. Según se informa, los indicadores de resiliencia, como la fiabilidad del suministro de carga crítica, se han mejorado por encima del 98 % en todos los escenarios de incertidumbre, «lo que subraya la capacidad del marco para mantener un funcionamiento seguro tanto en condiciones normales como extremas».
Los académicos afirman que, al combinar el DRO con la programación adaptativa asistida por aprendizaje reforzado, la estrategia operativa de la microrred evoluciona dinámicamente en función de los cambios ambientales en tiempo real, lo que garantiza la flexibilidad incluso ante condiciones nunca antes vistas.
«Además, la coordinación entre el almacenamiento de batería a corto plazo y el almacenamiento de hidrógeno a largo plazo permite al sistema gestionar los desequilibrios energéticos diarios y estacionales, creando una estrategia de almacenamiento de doble capa que mejora simultáneamente la rentabilidad y la fiabilidad», concluyeron. «La DR refuerza aún más esta flexibilidad al remodelar dinámicamente los perfiles de consumo para adaptarse mejor a los patrones de generación renovable, reduciendo la dependencia de la generación de respaldo intensiva en carbono».
Sus conclusiones están disponibles en el estudio «Coordinated operation and multi-layered optimization of hybrid photovoltaic-small modular reactor microgrids» (Funcionamiento coordinado y optimización multicapa de microrredes híbridas fotovoltaicas y de reactores modulares pequeños), publicado en Scientific Reports.
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