Characterization, analysis and optimization of energy demand patterns in airports. Caracterización, análisis y optimización de patrones de demanda energética en aeropuertos

Author

Ortega Alba, Sergio

Director

Mañana Canteli, Mario

Date of defense

2017-06-28

Pages

291 p.



Department/Institute

Universidad de Cantabria. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Energética

Abstract

Airports are infrastructures with very diverse facilities, where the exchange between air and ground transport is performed. A wide range of services are offered, from the most essential for airports and aeronautical activities, to complementary activities such as attention to passengers, companions or companies. The number of air operations and airport services over the past 20 years has increased rapidly, and this has led to a rise in the energy needs of airports to satisfy this demand. As a consequence, the cost of energy supply for airport operators has escalated. At the same time, global energy consumption has soared due to the needs of emerging countries, with the consequent environmental impact. This complex scenario of environmental and economic factors has made airport managers become aware of the need to reduce energy consumption as well as to achieve a more efficient energy use. A key factor in order to reduce energy consumption in airports is initially to understand the energy use and consumption behavior of this kind of infrastructure, due to the multiple parameters and singularities that are involved, such as the climatology of the location, the behavior of the occupants, or the number of air operations and passengers, for example. For this issue, in this Ph.D. Dissertation a 3-step methodology based on monitoring methods by end-use-submetering is initially proposed in order to characterize and analyze energy demand patterns in airports through the analysis of their electric load profiles, and is applied to the real case of the Seve Ballesteros-Santander Airport (Santander, Spain). This methodology can also be used in order to determine the way energy is used, to establish the classification of the loads based on their operation way, as well as to determine the main energy consumers and main external influences in the airport under evaluation. From this previous characterization, a new energy system model for airports based on demand side management (DSM) strategies and elements is proposed in order to achieve both the optimal load scheduling and the best integration of local energy sources and commercial grid into the airport energy system. This DSM model includes a specific load scheduling optimization technique for airports based on the Monte Carlo methodology, which is formulated and implemented on an original software simulation tool based on Python programming. The aim of this technique is to optimize several energy and economic indicators of the airport daily electric load profile according to both the optimal load scheduling proposed and the minimum airport quality of service established, which is a parameter that determines the maximum degree of degradation allowed in the operation of airport services. Simulation results based on the real case of the Seve Ballesteros-Santander Airport are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed technique. Both the previous methodology, airport energy system model, load scheduling optimization technique and software simulation tool can be applied by energy researchers or airport managers in order to characterize, analyze and optimize the energy demand patterns in any other given airport.


Los aeropuertos son grandes infraestructuras del transporte que están formados muy diversas instalaciones, permitiendo el intercambio entre el transporte aéreo y el terrestre. En ellos se ofrecen gran variedad de servicios, desde los más esenciales para la operación aeronáutica y aeroportuaria, hasta otras actividades complementarias como la atención a pasajeros, acompañantes y empresas. El aumento de las operaciones aéreas y servicios prestados en los aeropuertos se ha incrementado de forma drástica en los últimos 20 años, y esto ha llevado al aumento de sus necesidades energéticas para poder satisfacer dicha demanda. Como consecuencia, el coste de su factura energética ha aumentado también. Al mismo tiempo, el consumo mundial de energía se ha disparado debido a las necesidades de los países en desarrollo, con el consiguiente impacto medioambiental por la generación de la misma. Este complejo escenario de factores energéticos y medioambientales ha conducido a una presión económica y política en la administración de los aeropuertos que obliga a reducir el consumo de energía y al uso más eficiente de la misma. Un factor clave para poder reducir el consumo de energía en un aeropuerto es inicialmente entender el uso y comportamiento de la misma, teniendo en cuenta la multitud de parámetros y peculiaridades existentes que intervienen en el mayor o menor consumo de energía, como pueden ser las operaciones aéreas, la meteorología o el flujo de pasajeros, por ejemplo. Por ello, en esta tesis doctoral se propone inicialmente una metodología para caracterizar y analizar los patrones de demanda energéticos en aeropuertos a través del análisis de sus perfiles de carga eléctricos, los cuales son obtenidos mediante métodos de monitorización eléctrica de uso final, y es aplicada al caso concreto del Aeropuerto Seve Ballesteros-Santander (Santander, España). Esta metodología también puede ser utilizada para determinar la forma en la que la energía es consumida, para establecer la clasificación de las cargas eléctricas en función de su tipo de operación, así como para determinar los principales consumidores de energía e influencias externas en el aeropuerto bajo evaluación. A partir de esta caracterización previa, se propone un nuevo modelo de sistema energético para aeropuertos basado en estrategias y elementos asociados a técnicas de gestión en el lado de la demanda (DSM), con objeto de conseguir tanto la óptima programación de las cargas eléctricas como la mejor integración de las fuentes de energías locales y la red eléctrica comercial en el sistema de energía del aeropuerto. Este modelo DSM incluye una técnica específica de optimización de la programación de cargas eléctricas para aeropuertos basada en la metodología Monte Carlo, la cual es formulada e implementada en una nueva herramienta de simulación software basada en programación Python. El objetivo de esta técnica es optimizar varios indicadores energéticos y económicos del perfil de carga eléctrica diario del aeropuerto acorde a la óptima programación de cargas eléctricas propuesta y a un mínimo nivel de calidad de servicio aeroportuario establecido, el cual es un parámetro que determina el máximo grado de degradación permitido en la operación de los servicios aeroportuarios. Los resultados de la simulación obtenidos mediante la aplicación de esta técnica de optimización en el caso concreto del Aeropuerto Seve Ballesteros-Santander demuestran la eficacia de la técnica de optimización propuesta. Tanto la metodología de caracterización y análisis de los patrones de demanda energética, el modelo de sistema energético para aeropuertos, la técnica de optimización de programación de cargas y la herramienta de simulación software pueden ser utilizados por otros investigadores y gestores aeroportuarios con objeto de caracterizar, analizar, y optimizar los patrones de demanda de energía de cualquier otro aeropuerto.

Keywords

Airports; Energy modeling; Energy demand patterns; Electric load profile; Electric charges; Loads; Infrastructure energy conservation; Energy consumption; Energy efficiency; Demand side management; Monte Carlo simulation; Energy optimization; Aeropuertos; Modelado de energía; Patrones de demanda de energía; Perfil de carga eléctrica; Cargas eléctricas; Consumo de energía; Eficiencia energética; Gestión en el lado de la demanda; Simulación de Monte Carlo; Optimización energética; Conservación de la energía en infraestructuras

Subjects

621.3 Electrical engineering

Knowledge Area

Ingeniería energética

Documents

Tesis SOA.pdf

11.23Mb

 

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