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ALMACENAMIENTO ENERGÉTICO metodología de gestión del ESS. La combinación de un modelado de alto nivel y preciso ayuda a tener una visión más coherente e informada de los requisitos de los ESS, lo cual permite una evaluación precisa de la viabilidad de un proyecto, así como el desarrollo de una estrategia de gestión detallada con el fin de asegurar el éxito del proyecto. ¿Qué datos se necesitan para modelar las baterías? Los datos necesarios para modelar una microrred son relativamente simples. Esto incluye la carga, la capacidad de recursos renovables, la configuración de los generadores diésel e información sobre las cargas de cualquier carga gestionable. Es importante modelar la estrategia de gestión adecuada, incluso si el ESS formará la red a tiempo completo o solo cuando no se use diésel. Si la red está formada a tiempo completo por el ESS, el diésel puede usare sin problemas y de manera eficiente en el modo de carga base, reduciendo el desgaste y los costes de mantenimiento. Un ESS también puede ser útil en redes débiles, como en las islas, donde puede desempeñar un papel fundamental en la estabilización de la red, abordando tanto la variabilidad de las energías renovables como otras interrupciones, como los fallos de generador. El modelado de baterías para redes débiles suele basarse en la respuesta de frecuencia, donde la salida del almacenamiento de energía varía de forma constante como una función de la frecuencia de red, que se carga cuando la frecuencia es alta y se descarga cuando la frecuencia es baja. En este caso, el dato de entrada (la frecuencia de la red) es sencillo, pero la elección de los parámetros es mucho más compleja (incluida la banda muerta de la frecuencia, la curva de caída y la importantísima función de gestión del estado de carga). Es fundamental tener presente que los datos de la simulación (frecuencia) se modificarán por la generación del ESS (potencia de carga o descarga). Asimismo, los datos disponibles pueden no reflejar el desarrollo previsto de la red, en especial el despliegue continuo de las energías renovables. Es de vital importancia realizar un modelado adicional cuando el sistema está en funcionamiento y de forma periódica durante toda su vida, así como ajustar sus parámetros operativos en consecuencia. Incluso los ajustes más pequeños pueden ampliar considerablemente la duración de la batería. Si se utilizan datos con altas tasas de muestras se pueden obtener modelos mucho más precisos y una mayor certeza del valor de la inversión en los ESS. Además, se recomienda realizar un muestreo de los datos de la red al menos una semana durante cada temporada, con el fin de asegurarse de que los efectos de la estacionalidad se tengan en cuenta de forma apropiada. También puede resultar útil capturar datos durante un evento de gran frecuencia. Funciones adicionales del modelado de baterías Para las instalaciones remotas podría requerirse un ESS para ofrecer capacidades de black-star. Cuando se produce un apagón de todo el sistema, un ESS bien diseñado puede activar una ruta a un generador y proporcionar energía de control para el arranque. Mientras que los transformadores, los alimentadores y las líneas de transmisión de la red se reactivan, el ESS puede responder a los cambios de frecuencia para mantener todo el sistema en correcto funcionamiento. En la fase de planificación del ESS, el modelado puede contribuir a garantizar que las baterías siempre mantengan una reserva de energía para el arranque en negro. Para ser efectivos, es importante que los modelos de baterías utilicen los mismos algoritmos que los sistemas de gestión de baterías para que imiten el comportamiento real de la batería. Deben incluirse las pérdidas de eficiencia y la gestión térmica, para garantizar que el enfriamiento del sistema sea el adecuado. Una batería pierde capacidad a medida que pasa el tiempo. Por lo tanto, es vital que los modelos reflejen el rendimiento hasta la etapa final de su vida útil. Estos modelos deben aceptar datos de entrada para diferentes etapas de la vida de la batería e incluir salidas de envejecimiento para lograr tener certeza con respecto a la vida útil del sistema y sus características del final de su vida útil �� 50 energética XXI · 179 · SEP18


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