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...
- 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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 |