Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos

El crecimiento del consumo energético mundial, el agotamiento y encarecimiento de combustibles no renovables, y el impacto ambiental asociado a la generación eléctrica, han motivado la creciente utilización de generadores distribuidos (GD) basados en fuentes de energía renovable (FER) y de almacenad...

Full description

Autores:
Ocampo Toro, Jauder Alexander
Tipo de recurso:
Doctoral thesis
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/6809
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12622/6809
Palabra clave:
Sistema de gestión de energía, Redes de CC, Generación distribuida, Almacenamiento de energía, Baterías, Optimización multi-objetivo, Procesamiento paralelo, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALO
Energy Management System, DC grids, Distributed Generation, Energy Storage, Batteries, Multi-objective Optimization, Parallel Processing, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALO
Rights
License
Acceso abierto
id RepoITM2_0a1e21dcfaaedc0c2ad865e2425da457
oai_identifier_str oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/6809
network_acronym_str RepoITM2
network_name_str Repositorio ITM
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos
dc.title.translated.spa.fl_str_mv Intelligent energy management strategy applied to direct current networks for the improvement of technical, economic and environmental conditions of the network with a multi-objective approach under a distributed energy resources environment.
title Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos
spellingShingle Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos
Sistema de gestión de energía, Redes de CC, Generación distribuida, Almacenamiento de energía, Baterías, Optimización multi-objetivo, Procesamiento paralelo, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALO
Energy Management System, DC grids, Distributed Generation, Energy Storage, Batteries, Multi-objective Optimization, Parallel Processing, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALO
title_short Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos
title_full Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos
title_fullStr Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos
title_full_unstemmed Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos
title_sort Estrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos
dc.creator.fl_str_mv Ocampo Toro, Jauder Alexander
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Grisales Noreña, Luis Fernando
Montoya Giraldo, Oscar Danilo
Ortiz Valencia, Paula Andrea
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Ocampo Toro, Jauder Alexander
dc.contributor.email.spa.fl_str_mv jauderocampo64905@correo.itm.edu.co
dc.subject.spa.fl_str_mv Sistema de gestión de energía, Redes de CC, Generación distribuida, Almacenamiento de energía, Baterías, Optimización multi-objetivo, Procesamiento paralelo, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALO
topic Sistema de gestión de energía, Redes de CC, Generación distribuida, Almacenamiento de energía, Baterías, Optimización multi-objetivo, Procesamiento paralelo, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALO
Energy Management System, DC grids, Distributed Generation, Energy Storage, Batteries, Multi-objective Optimization, Parallel Processing, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALO
dc.subject.keywords.spa.fl_str_mv Energy Management System, DC grids, Distributed Generation, Energy Storage, Batteries, Multi-objective Optimization, Parallel Processing, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALO
description El crecimiento del consumo energético mundial, el agotamiento y encarecimiento de combustibles no renovables, y el impacto ambiental asociado a la generación eléctrica, han motivado la creciente utilización de generadores distribuidos (GD) basados en fuentes de energía renovable (FER) y de almacenadores de energía (AE), cuya integración en sistemas eléctricos representan una solución económica y de bajo impacto ambiental para la cobertura energética, puesto que permite explotar al máximo capacidades de generación de FER, reduciendo problemáticas relacionadas con la operación del sistema eléctrico. Las redes de CC presentan múltiples ventajas respecto a las redes de CA como lo es la ausencia de potencia reactiva, reducción de pérdidas de potencia y de complejidad de modelos matemáticos de la red, reducción de costos de implementación, entre otras. Aun así, una operación inapropiada de los GD y los AE puede generar inconvenientes técnicos, económicos y ambientales en la red de CC (aumento de costos operativos, de pérdidas de potencia y de emisión de gases contaminantes, entre otros). Es por esto por lo que, una vez integrados los GD y AE en la red de CC, se deben plantear estrategias de operación que permitan satisfacer las demandas de potencia de los usuarios, a partir de la determinación de niveles óptimos de potencia a inyectar (o absorber) por los GD y AE, ante diferentes escenarios de generación, y cumpliendo con indicadores técnicos, económicos o ambientales propuestos por el operador de red. El objetivo de esta tesis doctoral fue desarrollar una estrategia inteligente de gestión de energía para redes de CC, considerando un enfoque multi-objetivo bajo escenarios de recursos energéticos distribuidos (GD y AE), que permitiera mejorar las condiciones técnicas, económicas y ambientales de la red. Para el desarrollo de este proyecto se definieron los componentes de la red de CC bajo un entorno de GD de energía renovable y baterías, empleando las variables y parámetros que los representan para la formulación del modelo matemático que representa el problema de gestión de la energía dentro de la red de CC con un enfoque de múltiples objetivos basados en indicadores técnicos, económicos y ambientales. Luego, se abordó el problema de gestión de la energía desde un enfoque mono-objetivo, para lo cual se propuso una metodología maestra-esclava utilizando tres métodos de optimización diferentes basados en estrategias de procesamiento paralelo. Empleando como sistemas de de prueba dos escenarios: una red aislada y una red conectada a la red principal, que consideran la variación de generación y demanda de potencia de dos regiones del territorio colombiano. Para evaluar la eficiencia de las estrategias de solución propuestas, se empleo un análisis estadístico que realizó múltiples ejecuciones a cada metodología evaluando el impacto de cada una de estas en la calidad de la solución, repetibilidad y tiempos de procesamiento; permitiendo a través de este análisis identificar la metodología de solución más eficiente para resolver el problema abordad. Finalmente se escogieron dos de las funciones objetivo-utilizadas por estar en conflicto (Costos de operación y pérdidas de energía), y se utilizaron las versiones multi-objetivo de dos de las metodologías de solución propuestas para abordar el problema desde un enfoque multiobjetivo; empleando para su validación análisis los sistemas de prueba y el análisis estadístico empleado para el análisis mono-objetivo. Para la programación de los algoritmos propuestos se utilizó el software MatLab. De los resultados del análisis del desempeño y de eficiencia de las estrategias desarrolladas, se obtuvo una metoología de solución para la gestión de energía en redes de CC, considerando un enfoque mono y multi-objetivo bajo escenarios de recursos energéticos distribuidos, aplicable en cualquier topología de red de CC e integrando la variación en la generación y demanda de energía. Utilizando los menores tiempos de cómputo posibles y obteniendo el mayor nivel de beneficios técnicos, económicos y ambientales posible dentro de la red de CC
publishDate 2025
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2025-04-01T15:23:23Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2025-04-01T15:23:23Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2025
dc.type.local.spa.fl_str_mv Tesis doctoral
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12622/6809
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Instituto Tecnológico Metropolitano
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Instituto Tecnológico Metropolitano
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.itm.edu.co
url http://hdl.handle.net/20.500.12622/6809
identifier_str_mv instname:Instituto Tecnológico Metropolitano
reponame:Repositorio Institucional Instituto Tecnológico Metropolitano
repourl:https://repositorio.itm.edu.co
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local.spa.fl_str_mv Acceso abierto
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
rights_invalid_str_mv Acceso abierto
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingenierías
dc.publisher.grantor.spa.fl_str_mv Instituto Tecnológico Metropolitano
institution Instituto Tecnológico Metropolitano
dc.source.uri.spa.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
bitstream.url.fl_str_mv https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/152a20cc-db97-4b1c-995b-fbb6687705ea/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/679183bd-e5c0-4f07-95c1-26170649eddc/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/7e5ac84a-33c0-4bcc-ae27-7014916a1b87/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/ac9ee183-ec1e-4f2c-852d-240a4379c013/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/2156426f-8c0f-435d-805e-05d01105a85c/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/c0467c82-871c-47e8-be81-626241c1f541/download
https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/3d6979d1-5fe4-4065-988f-d053f57d463b/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 63cf6f09f2654db23be789222d95c860
dcf733fbb287eda36845a1c2e369f2cc
044c26ced276dadfb6d9b29964a4d812
ee6bde05740c2db291ba1d0c30125865
7734e4171dd7ba1c98e697a13b9e06eb
f5314a0ad3c900c547fb40a6ca318819
1c1ab7cb49cc71544589d511fcdc0be8
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín
repository.mail.fl_str_mv bdigital@metabiblioteca.com
_version_ 1837096906408329216
spelling Grisales Noreña, Luis FernandoMontoya Giraldo, Oscar DaniloOrtiz Valencia, Paula AndreaOcampo Toro, Jauder Alexanderjauderocampo64905@correo.itm.edu.co2025-04-01T15:23:23Z2025-04-01T15:23:23Z2025http://hdl.handle.net/20.500.12622/6809instname:Instituto Tecnológico Metropolitanoreponame:Repositorio Institucional Instituto Tecnológico Metropolitanorepourl:https://repositorio.itm.edu.coEl crecimiento del consumo energético mundial, el agotamiento y encarecimiento de combustibles no renovables, y el impacto ambiental asociado a la generación eléctrica, han motivado la creciente utilización de generadores distribuidos (GD) basados en fuentes de energía renovable (FER) y de almacenadores de energía (AE), cuya integración en sistemas eléctricos representan una solución económica y de bajo impacto ambiental para la cobertura energética, puesto que permite explotar al máximo capacidades de generación de FER, reduciendo problemáticas relacionadas con la operación del sistema eléctrico. Las redes de CC presentan múltiples ventajas respecto a las redes de CA como lo es la ausencia de potencia reactiva, reducción de pérdidas de potencia y de complejidad de modelos matemáticos de la red, reducción de costos de implementación, entre otras. Aun así, una operación inapropiada de los GD y los AE puede generar inconvenientes técnicos, económicos y ambientales en la red de CC (aumento de costos operativos, de pérdidas de potencia y de emisión de gases contaminantes, entre otros). Es por esto por lo que, una vez integrados los GD y AE en la red de CC, se deben plantear estrategias de operación que permitan satisfacer las demandas de potencia de los usuarios, a partir de la determinación de niveles óptimos de potencia a inyectar (o absorber) por los GD y AE, ante diferentes escenarios de generación, y cumpliendo con indicadores técnicos, económicos o ambientales propuestos por el operador de red. El objetivo de esta tesis doctoral fue desarrollar una estrategia inteligente de gestión de energía para redes de CC, considerando un enfoque multi-objetivo bajo escenarios de recursos energéticos distribuidos (GD y AE), que permitiera mejorar las condiciones técnicas, económicas y ambientales de la red. Para el desarrollo de este proyecto se definieron los componentes de la red de CC bajo un entorno de GD de energía renovable y baterías, empleando las variables y parámetros que los representan para la formulación del modelo matemático que representa el problema de gestión de la energía dentro de la red de CC con un enfoque de múltiples objetivos basados en indicadores técnicos, económicos y ambientales. Luego, se abordó el problema de gestión de la energía desde un enfoque mono-objetivo, para lo cual se propuso una metodología maestra-esclava utilizando tres métodos de optimización diferentes basados en estrategias de procesamiento paralelo. Empleando como sistemas de de prueba dos escenarios: una red aislada y una red conectada a la red principal, que consideran la variación de generación y demanda de potencia de dos regiones del territorio colombiano. Para evaluar la eficiencia de las estrategias de solución propuestas, se empleo un análisis estadístico que realizó múltiples ejecuciones a cada metodología evaluando el impacto de cada una de estas en la calidad de la solución, repetibilidad y tiempos de procesamiento; permitiendo a través de este análisis identificar la metodología de solución más eficiente para resolver el problema abordad. Finalmente se escogieron dos de las funciones objetivo-utilizadas por estar en conflicto (Costos de operación y pérdidas de energía), y se utilizaron las versiones multi-objetivo de dos de las metodologías de solución propuestas para abordar el problema desde un enfoque multiobjetivo; empleando para su validación análisis los sistemas de prueba y el análisis estadístico empleado para el análisis mono-objetivo. Para la programación de los algoritmos propuestos se utilizó el software MatLab. De los resultados del análisis del desempeño y de eficiencia de las estrategias desarrolladas, se obtuvo una metoología de solución para la gestión de energía en redes de CC, considerando un enfoque mono y multi-objetivo bajo escenarios de recursos energéticos distribuidos, aplicable en cualquier topología de red de CC e integrando la variación en la generación y demanda de energía. Utilizando los menores tiempos de cómputo posibles y obteniendo el mayor nivel de beneficios técnicos, económicos y ambientales posible dentro de la red de CCThe growth of global energy consumption, the depletion and rising cost of non-renewable fuels, and the environmental impact associated with electricity generation have driven the increasing use of distributed generators (DG) based on renewable energy sources (RES) and energy storage systems (ESS). Their integration into electrical systems represents an economical and environmentally friendly solution for energy supply, as it maximizes the exploitation of RES generation capacities, reducing issues related to the operation of the electrical system. DC networks offer multiple advantages over AC networks, such as the absence of reactive power, reduced power losses, simpler mathematical models, and lower implementation costs. However, improper operation of DGs and ESSs can create technical, economic, and environmental issues in the DC network, including increased operational costs, power losses, and pollutant emissions. Therefore, once DGs and ESSs are integrated into the DC network, operational strategies must be devised to meet user power demands by determining the optimal power levels to inject (or absorb) from DGs and ESSs under different generation scenarios, while complying with the technical, economic, or environmental indicators proposed by the network operator. The objective of this doctoral thesis was to develop an intelligent energy management strategy for DC networks, considering a multi-objective approach under scenarios involving distributed energy resources (DGs and ESSs) to improve the technical, economic, and environmental conditions of the network. For this project, the components of the DC network were defined within a context of renewable energy DGs, batteries and variable power generation and demand, using the variables and parameters representing them to formulate the mathematical model that addresses the energy management problem in the DC network with a multi-objective focus based on technical, economic, and environmental indicators. Then, the energy management problem was tackled from a single-objective perspective, for which a master-slave methodology was proposed, using three different optimization methods based on parallel processing strategies. Two scenarios were used as test systems: an isolated network and a network connected to the main grid, considering variations in power generation and demand in two regions of Colombia. To evaluate the efficiency of the proposed solution strategies, a statistical analysis was conducted, performing multiple runs of each methodology to assess their impact on solution quality, repeatability, and processing times. This analysis identified the most efficient solution methodology for addressing the problem. Finally, two conflicting objective functions (operational costs and energy losses) were selected, and the multi-objective versions of two of the proposed solution methodologies were used to approach the problem from a multi-objective perspective. The test systems and statistical analysis used in the single-objective analysis were employed for validation. The proposed algorithms were programmed using MATLAB software. The results of the performance and efficiency analysis of the developed strategies yielded a solution methodology for energy management in DC networks, considering both single and multi-objective approaches under distributed energy resource scenarios. This methodology is applicable in any DC network topology and incorporates variations in energy generation and demand. It achieves the highest possible technical, economic, and environmental benefits within the DC network while using the shortest possible computation timesDoctor en IngenieríaDoctoradoapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Sistema de gestión de energía, Redes de CC, Generación distribuida, Almacenamiento de energía, Baterías, Optimización multi-objetivo, Procesamiento paralelo, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALOEnergy Management System, DC grids, Distributed Generation, Energy Storage, Batteries, Multi-objective Optimization, Parallel Processing, PPSO, PVSA, PALO, MOPSO, MOALOEstrategia inteligente de gestión de la energía aplicada a redes de corriente continua para la mejora de condiciones técnicas económicas y ambientales de la red con enfoque multi-objetivo bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidosIntelligent energy management strategy applied to direct current networks for the improvement of technical, economic and environmental conditions of the network with a multi-objective approach under a distributed energy resources environment.Facultad de IngenieríasInstituto Tecnológico MetropolitanoAcceso abiertoAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Tesis doctoralhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisPublicationTHUMBNAILJauderAlexander_OcampoToro_2025.pdf.jpgJauderAlexander_OcampoToro_2025.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5689https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/152a20cc-db97-4b1c-995b-fbb6687705ea/download63cf6f09f2654db23be789222d95c860MD56falseAnonymousREADCarta-autorizacion-divulgacion-JauderOcampo_2025.pdf.jpgCarta-autorizacion-divulgacion-JauderOcampo_2025.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7344https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/679183bd-e5c0-4f07-95c1-26170649eddc/downloaddcf733fbb287eda36845a1c2e369f2ccMD57falseAnonymousREADORIGINALJauderAlexander_OcampoToro_2025.pdfJauderAlexander_OcampoToro_2025.pdfTesis doctoralapplication/pdf2652064https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/7e5ac84a-33c0-4bcc-ae27-7014916a1b87/download044c26ced276dadfb6d9b29964a4d812MD51trueAnonymousREADCarta-autorizacion-divulgacion-JauderOcampo_2025.pdfCarta-autorizacion-divulgacion-JauderOcampo_2025.pdfcarta de autorizaciónapplication/pdf145461https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/ac9ee183-ec1e-4f2c-852d-240a4379c013/downloadee6bde05740c2db291ba1d0c30125865MD55falseAnonymousREAD2080-12-31LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81406https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/2156426f-8c0f-435d-805e-05d01105a85c/download7734e4171dd7ba1c98e697a13b9e06ebMD54falseAnonymousREADTEXTJauderAlexander_OcampoToro_2025.pdf.txtJauderAlexander_OcampoToro_2025.pdf.txtExtracted texttext/plain101853https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/c0467c82-871c-47e8-be81-626241c1f541/downloadf5314a0ad3c900c547fb40a6ca318819MD58falseAnonymousREADCarta-autorizacion-divulgacion-JauderOcampo_2025.pdf.txtCarta-autorizacion-divulgacion-JauderOcampo_2025.pdf.txtExtracted texttext/plain4606https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/3d6979d1-5fe4-4065-988f-d053f57d463b/download1c1ab7cb49cc71544589d511fcdc0be8MD59falseAnonymousREAD2080-12-3120.500.12622/6809oai:dspace-itm.metabuscador.org:20.500.12622/68092025-06-24 09:28:23.902open.accesshttps://dspace-itm.metabuscador.orgRepositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellínbdigital@metabiblioteca.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