Open Source: The Good, the Bad, and the Ugly
3.2 Open Source Is Not Enough by Itself
3.
Resultados
En este capítulo se analizarán los resultados obtenidos al utilizar el modelo estocástico descrito en el apartado anterior, para procesar una serie de casos con diferentes parámetros por medio del programa GAMS+CPLEX. En primer lugar, se presentarán los casos que se han tratado, en segundo lugar se analizarán los casos que descritos, y finalmente se hará un análisis de sensibilidad variando algunos parámetros y observando las diferencias con los casos anteriores.
3.1
Presentación de los casos
Con la finalidad de probar la herramienta en diferentes situaciones, se han diferenciado tres casos diferentes, en función de la zona en la que esté situado el parking:
• Residencial: los vehículos llegan cuando los usuarios llegan de trabajar, permaneciendo en el parking de madrugada y saliendo del mismo por la mañana.
• Comercial: los vehículos llegan por la mañana permaneciendo todo el día y saliendo del establecimiento al final de la tarde y principio de la noche.
• Mixto: una unión de las dos situaciones anteriores comprendiendo las dos llegadas de vehículos.
De tal manera, que para estos tres casos, se considera un parking de 50 vehículos en cada uno de ellos y se varían algunos de los parámetros que se comentaron en el apartado anterior. Los parámetros de capacidad y precios son comunes a los tres escenarios, mientras que, lo que lógicamente cambia, es la llegada de los vehículos y, por tanto, la carga demandada. Por ello, por un lado se presentarán los parámetros comunes y, por otro, los parámetros propios de cada caso.
3.1.1 Parámetros comunes
Por un lado, hay una serie de parámetros que son de capacidad, como son el límite del parking, el límite de capacidad de las baterías y el límite máximo y mínimo de carga de las baterías:
• Capacidad de las baterías (cg): este dato se ha tomado de valorar las diferentes
capacidades de diferentes vehículos que ya están en el mercado. En la siguiente tabla se tienen datos de algunas baterías de algunos vehículos y sus diferentes grados de autonomía con dichos dispositivos:
Tabla 3.1. Capacidad y autonomía de las baterías de algunos vehículos EV (fuente: wikipedia [8])
Observando la tabla, se ve que la media de capacidad se encuentra en torno a 26 kWh, con una autonomía correspondiente de unos 193 km. Con estos datos, se ha decidido de las baterías de los vehículos EV para el problema tengan una capacidad de 23 kWh, estando su autonomía entre 150 y 175 km como se puede extrapolar de la información reflejada en la tabla.
En cuando a los vehículos PHEV, mirando varios modelos, su autonomía eléctrica ronda entre los 50 o 70 km. Dicho esto, y haciendo una sencilla regla de tres, si 24 kWh corresponden a 175 km, 50 km corresponden a 7kWh. En el caso que se presenta, la capacidad de las baterías se ha dejado en 7,2 kWh, correspondiendo con una autonomía de algo más de 50 km.
• Capacidad de carga de las baterías (p g,pg ): un vehículo eléctrico, en un punto de carga convencional, tarda en recargarse entre 6 y 8 horas. Supuesto lo anterior, que la capacidad de nuestra batería es de 23 kWh, la máxima carga que puede recibir el vehículo en 1 hora es un poco de menos de 4 kWh. La capacidad máxima de carga y descarga de las baterías que se ha supuesto en este caso de 3,8 kWh. De la misma manera, para un vehículo híbrido, se ha supuesto que sea la mitad de tiempo de carga, en torno a 3 horas, por ello, se ha propuesto que la carga máxima que puede recibir o dar un PHEV en una hora sean 2,2 kWh. De esta manera, teniendo en cuenta que sus baterías tienen una capacidad de 7,2 kWh, su tiempo de carga completa son 3,2 horas.
En cuanto al mínimo de carga tanto para vehículos EV como para vehículos PHEV, se ha estimado que en los dos casos sea de 1 kWh, ya que se considera
que no tiene sentido enchufar un vehículo durante una hora para cargar menos de esa cantidad.
• Capacidad de transferencia del establecimiento (pl): en este caso, dado que el mínimo de carga de un vehículo en una hora es de 1kWh, y el establecimiento tiene una capacidad para 50 vehículos, se estima que la capacidad de transferencia de energía del centro de carga sea de 1kW/vehículo.
En segundo lugar, los rendimientos de transferencia, tanto
η
G2V comoη
V2G, se han determinado que sean del 100%. Se sabe que hay una serie de pérdidas de transferencia, y su inclusión en el modelo supone sólo cambiar este dato, pero en este caso se han despreciado.El porcentaje de carga necesaria para permitir la descarga q se ha determinado que en principio sea 0%, es decir, que la descarga está permitida siempre que la batería no se encuentre agotada. Se conoce que hacer ciclos tan largos con las baterías pueden dañarlas, por ello, en el análisis de sensibilidad, como se verá más adelante, se variará este valor y se verá su efecto.
El ratio de carga para determinar si una penalización es baja o alta, ung, se ha
establecido en un 70% de la capacidad de las baterías, tanto para EV como para PHEV. Los porcentajes de ocurrencia de los tres escenarios se han elegido al azar. Al primer escenario se le ha dado una probabilidad del 50%, al segundo una probabilidad del 30% y al tercero una probabilidad del 20%. Se ha de que tener en cuenta con esto, que la influencia del escenario 1 en las decisiones de primera etapa va a ser vital, ya que la mitad de las ocasiones suceden las circunstancias que se presentan en dicho escenario.
Para finalizar, únicamente queda determinar el precio tanto de venta como de compra de energía, así como las penalizaciones. A continuación se observa la gráfica de precios de la energía tanto de compra como de venta del mercado diario e intradiario que se ha utilizado: