Modelo de optimización para la gestión colectiva de la demanda de energía en hogares inteligentes

Los sistemas eléctricos están evolucionando hacia redes inteligentes para mejorar su eficiencia y confiabilidad mediante estrategias de gestión y respuesta a la demanda. Este estudio presenta el Modelo Multiusuario de Cargas Eléctricas Controlables (MMCEC), un modelo de optimización desarrollado para gestionar colectivamente la demanda residencial de múltiples usuarios mediante la Programación de Cargas Eléctricas Controlables (PCEC). El objetivo del modelo fue minimizar el costo de la energía y lograr una distribución más uniforme de la carga eléctrica, teniendo en cuenta tarifas dinámicas de precios y restricciones específicas. La metodología se basó en técnicas clásicas de optimización en dos etapas. La primera se enfocó a nivel de único usuario utilizando el método de búsqueda exhaustiva para seleccionar soluciones que minimicen el costo de la factura de cada usuario. La segunda etapa empleó el método de búsqueda local para la optimización multiusuario, para encontrar una curva de demanda más plana. Para ello, se diseñó un algoritmo en MATLAB® que simuló un escenario con 60 usuarios durante 24 horas, programando los periodos más adecuados de encendido apagado de las cargas controlables. Se compararon dos escenarios: uno donde los usuarios administran sus cargas a su conveniencia y otro donde se aplicó el modelo propuesto. Los resultados indicaron una disminución de los picos de demanda, con un ahorro promedio del 4.94 % en la factura eléctrica para el conjunto de usuarios y hasta el 12.34 % individualmente. La simulación logró esta solución óptima en 25 minutos a pesar de la complejidad computacional que implica gestionar la demanda de 60 usuarios. Por tal motivo, el modelo planteado utilizó métodos simples para optimizar múltiples variables, proporcionando un mejor rendimiento en comparación con el procesamiento requerido por algoritmos más complejos.

• Autores: Bejarano Bejarano, Nelson Mauricio
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42646
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/42646
• Palabra clave: Gestión de la demanda; Respuesta a la demanda energética; Programación de cargas eléctricas; Perfil de consumo energético; Métodos de optimización matemática; Ingeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicas; Optimización de energía; Hogares inteligentes; Redes inteligentes; Eficiencia energética; Demand management; Response to energy demand; Electric load scheduling; Energy consumption profile; Mathematics optimization methods
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