Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética

El problema de la gestión de la energía en bancos de baterías instalados en redes de distribución activas que operan de forma aislada o conectada a la red, es el problema que se estudia en este trabajo de grado, con el objetivo de mejorar indicadores financieros, técnicos y ambientales. Para ello se...

Full description

Autores:
Galeano Cabrera , Jaiver David
Ochoa Bermúdez , María Fernanda
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42601
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/42601
Palabra clave:
Algoritmo de optimización aritmética
Técnicas de optimización
Sistemas de almacenamiento de baterías
Optimización de costos de energía
Minimización de pérdidas de energía
Reducción del impacto ambiental
Ingeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicas
Gestión de energía en bancos de baterías
Optimización de redes de distribución activas
Reducción de emisiones de CO2 en generación de energía
Integración de sistemas de almacenamiento y generadores fotovoltaicos
Arithmetic optimization algorithm
Optimization techniques
Battery storage systems
Energy cost optimization
Energy loss minimization
Environmental impact reduction
Rights
License
Abierto (Texto Completo)
id UDISTRITA2_abc8b9699bdc33125049c426cd29d805
oai_identifier_str oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42601
network_acronym_str UDISTRITA2
network_name_str RIUD: repositorio U. Distrital
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética
dc.title.titleenglish.none.fl_str_mv Energy management system for battery banks in active distribution networks using the arithmetic optimization algorithm
title Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética
spellingShingle Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética
Algoritmo de optimización aritmética
Técnicas de optimización
Sistemas de almacenamiento de baterías
Optimización de costos de energía
Minimización de pérdidas de energía
Reducción del impacto ambiental
Ingeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicas
Gestión de energía en bancos de baterías
Optimización de redes de distribución activas
Reducción de emisiones de CO2 en generación de energía
Integración de sistemas de almacenamiento y generadores fotovoltaicos
Arithmetic optimization algorithm
Optimization techniques
Battery storage systems
Energy cost optimization
Energy loss minimization
Environmental impact reduction
title_short Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética
title_full Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética
title_fullStr Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética
title_full_unstemmed Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética
title_sort Sistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritmética
dc.creator.fl_str_mv Galeano Cabrera , Jaiver David
Ochoa Bermúdez , María Fernanda
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Montoya Giraldo, Oscar Danilo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Galeano Cabrera , Jaiver David
Ochoa Bermúdez , María Fernanda
dc.contributor.orcid.none.fl_str_mv Montoya Giraldo, Oscar Danilo [0000-0001-6051-4925]
dc.subject.none.fl_str_mv Algoritmo de optimización aritmética
Técnicas de optimización
Sistemas de almacenamiento de baterías
Optimización de costos de energía
Minimización de pérdidas de energía
Reducción del impacto ambiental
topic Algoritmo de optimización aritmética
Técnicas de optimización
Sistemas de almacenamiento de baterías
Optimización de costos de energía
Minimización de pérdidas de energía
Reducción del impacto ambiental
Ingeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicas
Gestión de energía en bancos de baterías
Optimización de redes de distribución activas
Reducción de emisiones de CO2 en generación de energía
Integración de sistemas de almacenamiento y generadores fotovoltaicos
Arithmetic optimization algorithm
Optimization techniques
Battery storage systems
Energy cost optimization
Energy loss minimization
Environmental impact reduction
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv Ingeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicas
Gestión de energía en bancos de baterías
Optimización de redes de distribución activas
Reducción de emisiones de CO2 en generación de energía
Integración de sistemas de almacenamiento y generadores fotovoltaicos
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Arithmetic optimization algorithm
Optimization techniques
Battery storage systems
Energy cost optimization
Energy loss minimization
Environmental impact reduction
description El problema de la gestión de la energía en bancos de baterías instalados en redes de distribución activas que operan de forma aislada o conectada a la red, es el problema que se estudia en este trabajo de grado, con el objetivo de mejorar indicadores financieros, técnicos y ambientales. Para ello se formuló un modelo matemático que propone como funciones objetivo la optimización de los costos operativos de la red, la minimización de las pérdidas de energía relacionadas al transporte de energía y la reducción de las emisiones de dióxido de carbono (CO2) asociadas con la generación de energía. En el modelo matemático también considera un conjunto de restricciones involucradas en la operación de una red de distribución activa en un entorno con recursos energéticos distribuidos (sistemas de almacenamiento en baterías y generadores fotovoltaicos). Se propuso como metodología de solución una estrategia maestro-esclavo que combina el algoritmo de optimización aritmética (AOA) y un método de flujo de potencia por hora basado en aproximaciones sucesivas (HSAPF). Para crear los escenarios de prueba se adaptaron dos sistemas de prueba de 27 y 33 nodos documentados en la literatura especializada adaptados a una red aislada y otra red de distribución conectada a la red local, utilizando datos de generación demanda de un día promedio de operación en Capurganá-Chocó (Rural) y Medellín-Antioquia (Urbana). En relación a los dispositivos de energía distribuida, se consideró la integración de tres baterías de iones de litio de diferentes tipos y tres generadores fotovoltaicos distribuidos a las redes eléctricas. Adicionalmente, se determinaron los costos de producción de energía y emisiones de CO2 del combustible diésel en Colombia y de la red local, así como los costos de mantenimiento asociados a los GD fotovoltaicos y a las baterías. Con el propósito de validar la efectividad del método propuesto en términos de solución, repetibilidad y tiempos de procesamiento, se emplearon tres métodos de comparación (PPSO, PVSA y PALO) reportados en la literatura especializada para resolver el problema abordado en este trabajo. En las redes de prueba objeto de estudio, el método de solución propuesto logró los mejores resultados en términos de calidad de la solución, repetibilidad y en cuanto al tiempo de procesamiento su resultado fue competitivo con el de los demás métodos.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-10-30T19:00:32Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-10-30T19:00:32Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2024-06-11
dc.type.none.fl_str_mv bachelorThesis
dc.type.degree.none.fl_str_mv Monografía
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11349/42601
url http://hdl.handle.net/11349/42601
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.none.fl_str_mv Abualigah, L., Diabat, A., Mirjalili, S., Abd Elaziz, M., and Gandomi, A. H. (2021). The arithmetic optimization algorithm. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 376:113609.
Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio NASA, B. (2024). Prediction of Worldwide Energy Resources https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer/ (acceso 15 de abril de 2024).
Adnan, M., Ghadi, Y., Ahmed, I., and Ali, M. (2023). Transmission network planning in super smartgrids: A survey. IEEE Access, 11:77163–77227.
Aghdam, F. H., Mudiyanselage, M. W., Mohammadi-Ivatloo, B., and Marzband, M. (2023). Optimal scheduling of multi-energy type virtual energy storage system in reconfigurable distribution networks for congestion management. Applied Energy, 333:120569.
Ahmadi, S. E., Marzband, M., Ikpehai, A., and Abusorrah, A. (2022). Optimal stochastic scheduling of plug-in electric vehicles as mobile energy storage systems for resilience enhancement of multi-agent multi-energy networked microgrids. Journal of Energy Storage, 55:105566.
Avellaneda-Gomez, L. S., Grisales-Noreña, L. F., Cortés-Caicedo, B., Montoya, O. D., and Bola˜nos, R. I. (2024). Optimal battery operation for the optimization of power distribution networks: An application of the ant lion optimizer. Journal of Energy Storage, 84:110684.
Bharatee, A., Ray, P. K., Subudhi, B., and Ghosh, A. (2022). Power management strategies in a hybrid energy storage system integrated ac/dc microgrid: A review.
Buchibabu, P. and Somlal, J. (2023). Green energy management in dc microgrids enhanced with robust model predictive control and muddled tuna swarm mppt. Electrical Engineering.
Byrne, R. H., Nguyen, T. A., Copp, D. A., Chalamala, B. R., and Gyuk, I. (2017). Energy management and optimization methods for grid energy storage systems. IEEE Access, 6:13231–13260.
Chen, J., Zhang, Y., Li, W., Cheng, W., and Zhu, Q. (2022). State of charge estimation for lithium-ion batteries using gated recurrent unit recurrent neural network and adaptive kalman filter. Journal of Energy Storage, 55:105396.
Chtita, S., Derouich, A., Motahhir, S., and Ghzizal, A. E. (2023). A new mppt design using arithmetic optimization algorithm for pv energy storage systems operating under partial shading conditions. Energy Conversion and Management, 289:117197.
Cortés-Caicedo, B., Grisales-Noreña, L. F., Montoya, O. D., Rodriguez-Cabal, M. A., and Rosero, J. A. (2022). Energy management system for the optimal operation of pv generators in distribution systems using the antlion optimizer: A colombian urban and rural case study. Sustainability, 14(23):16083.
dos Santos Neto, P. J., Barros, T. A., Silveira, J. P., Ruppert Filho, E., Vasquez, J. C., and Guerrero, J. M. (2020). Power management techniques for grid-connected dc microgrids: A comparative evaluation. Applied Energy, 269:115057.
Elattar, E. E., Shaheen, A. M., Elsayed, A. M., and El-Sehiemy, R. A. (2020). Optimal power flow with emerged technologies of voltage source converter stations in meshed power systems. IEEE Access, 8:166963–166979.
Elsayed, A. T., Mohamed, A. A., and Mohammed, O. A. (2015). Dc microgrids and distribution systems: An overview.
Falaghi, H., Ramezani, M., Haghifam, M.-R., and Milani, K. (2005). Optimal selection of conductors in radial distribution systems with time varying load. In 18th International Conference and Exhibition on Electricity Distribution (CIRED 2005). IEE.
García Rendón, J., Gaviria Hinestroza, A., and Salazar Moreno, L. (2011). Determinantes del precio de la energía eléctrica en el mercado no regulado en colombia. Revista Ciencias Estratégicas
Garrido-Arévalo, V. M., Gil-González, W., Montoya, O. D., Grisales-Noreña, L. F., and Hernández, J. C. (2024). Optimal dispatch of ders and battery-based ess in distribution grids while considering reactive power capabilities and uncertainties: A second-order cone programming formulation. IEEE Access.
Garrido-Arévalo, V. M., Montoya, O. D., Gil-González, W., Grisales-Nore˜na, L. F., and Hernández, J. C. (2024). An sdp relaxation in the complex domain for the efficient coordination of bess and dgs in single-phase distribution grids while considering reactive power capabilities. Journal of Energy Storage, 90:111913.
Gawusu, S., Mensah, R. A., and Das, O. (2022). Exploring distributed energy generation for sustainable development: A data mining approach. Journal of Energy Storage, 48:104018.
Gil-González, W., Montoya, O. D., Grisales-Noreña, L. F., Cruz-Peragón, F., and Alcal´a, G. (2020). Economic dispatch of renewable generators and bess in dc microgrids using second-order cone optimization. Energies, 13(7):1703.
Gil-González, W., Montoya, O. D., Grisales-Nore˜na, L. F., and Escobar-Mejía, A. (2021). Optimal economic– environmental operation of bess in ac distribution systems: A convex multi-objective formulation. Computation, 9(12):137.
Gil-González, W., Montoya, O. D., Holguín, E., Garces, A., and Grisales-Noreña, L. F. (2019). Economic dispatch of energy storage systems in dc microgrids employing a semidefinite programming model. Journal of Energy Storage, 21:1–8.
Grisales, L. F., Grajales, A., Montoya, O. D., Hincapie, R. A., Granada, M., and Castro, C. A. (2017). Optimal location, sizing and operation of energy storage in distribution systems using multi-objective approach. IEEE Latin America Transactions, 15(6):1084–1090.
Grisales-Noreña, L., Cortes-Caicedo, B., Montoya, O. D., Hernández, J., and Alcalá, G. (2023a). A battery energy management system to improve the financial, technical, and environmental indicators of colombian urban and rural networks. Journal of Energy Storage, 65:107199.
Grisales-Noreña, L., Gonzalez Montoya, D., and Ramos-Paja, C. (2018). Optimal sizing and location of distributed generators based on pbil and pso techniques. Energies, 11(4):1018.
Grisales-Noreña, L., Montoya, O. D., and Ramos-Paja, C. A. (2020a). An energy management system for optimal operation of bss in dc distributed generation environments based on a parallel pso algorithm. Journal of Energy Storage, 29:101488.
Grisales-Noreña, L., Restrepo-Cuestas, B., Cortes-Caicedo, B., Montano, J., Rosales-Muñoz, A., and Rivera, M. (2022a). Optimal location and sizing of distributed generators and energy storage systems in microgrids: A review. Energies, 16(1):106.
Grisales-Noreña, L. F., Montoya, O. D., Ramos-Paja, C. A., Hernandez-Escobedo, Q., and Perea-Moreno, A.-J. (2020b). Optimal location and sizing of distributed generators in dc networks using a hybrid method based on parallel pbil and pso. Electronics, 9(11):1808.
Grisales-Nore˜na, L. F., Ocampo-Toro, J. A., Montoya-Giraldo, O. D., Montano, J., and Hernández, J. (2023b). Optimal operation of battery storage systems in standalone and grid-connected dc microgrids using parallel metaheuristic optimization algorithms. Journal of Energy Storage, 65:107240.
Grisales-Noreña, L. F., Ocampo-Toro, J. A., Rosales-Muñoz, A. A., Cortes-Caicedo, B., and Montoya, O. D. (2022b). An energy management system for pv sources in standalone and connected dc networks considering economic, technical, and environmental indices. Sustainability, 14(24):16429.
Grisales Noreña, L. F., Restrepo Cuestas, B. J., and Jaramillo Ramirez, F. E. (2017). Ubicación y dimensionamiento de generación distribuida: Una revisión. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 27(2):157–176.
Guerrero, J. M., Vasquez, J. C., Matas, J., de Vicuna, L. G., and Castilla, M. (2011). Hierarchical control of droop-controlled ac and dc microgrids—a general approach toward standardization. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 58(1):158–172.
Hannan, M. A., Faisal, M., Ker, P. J., Mun, L. H., Parvin, K., Mahlia, T. M. I., and Blaabjerg, F. (2018a). A review of internet of energy based building energy management systems: Issues and recommendations. IEEE Access, 6:38997–39014.
Hannan, M. A., Faisal, M., Ker, P. J., Mun, L. H., Parvin, K., Mahlia, T. M. I., and Blaabjerg, F. (2018b). A review of internet of energy based building energy management systems: Issues and recommendations. IEEE Access, 6:38997–39014.
Hassan, Q., Jaszczur, M., Przenzak, E., and Abdulateef, J. (2016). The pv cell temperature effect on the energy production and module efficiency.
Hussain, B., Asif Ali Naqvi, S., Anwar, S., and Usman, M. (2023). Effect of wind and solar energy production, and economic development on the environmental quality: Is this the solution to climate change? Gondwana Research, 119:27–44.
Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación ICONTEC, N. (2013). Tensiones y frecuencia nominales en sistemas de energía eléctrica en redes de servicio público NTC 1340.
Instituto de Planificación y Promoción de Soluciones Energéticas para Zonas no Interconectadas IPSE, N. (2022). Informes Mensuales de Telemetría https://ipse.gov.co/cnm/informe-mensuales-telemetria/ (acceso 14 de abril de 2024).
Jathar, L. D., Ganesan, S., Awasarmol, U., Nikam, K., Shahapurkar, K., Soudagar, M. E. M., Fayaz, H., El-Shafay, A., Kalam, M., Bouadila, S., Baddadi, S., Tirth, V., Nizami, A. S., Lam, S. S., and Rehan, M. (2023). Comprehensive review of environmental factors influencing the performance of photovoltaic panels: Concern over emissions at various phases throughout the lifecycle. Environmental Pollution, 326:121474.
Li, X., He, Z., Xia, S., and Yang, Y. (2024). Greenness change associated with construction and operation of photovoltaic solar energy in china. Renewable Energy, 226:120461.
Li, Y., Feng, B., Li, G., Qi, J., Zhao, D., and Mu, Y. (2018). Optimal distributed generation planning in active distribution networks considering integration of energy storage. Applied Energy, 210:1073–1081.
Liao, X., Zhou, Z., Li, Z., and Huai, Q. (2023). Dynamic reconfiguration of ac/dc hybrid distribution network considering non-ideal linear bes model. Energy Reports, 9:5628–5646.
Lopez-Castrillon, Y. U. and Gaviria-Cata˜no, F. A. (2018). Metodología y evaluación de recursos energéticos renovables: implementación de microrredes aisladas. Visión electrónica, 12(2):162–172.
Ma, Z., Wang, Y., and Song, W. (2019). A new fitness function with two rankings for evolutionary constrained multiobjective optimization. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51(8):5005–5016.
Mariano-Hern´andez, D., Hern´andez-Callejo, L., Zorita-Lamadrid, A., Duque-Pérez, O., and Santos García, F. (2021). A review of strategies for building energy management system: Model predictive control, demand side management, optimization, and fault detect &; diagnosis. Journal of Building Engineering, 33:101692.
Ministerio de Minas y Energía, N. (1998). NTC 2050.
Monteiro, V., Monteiro, L. F. C., Franco, F. L., Mandrioli, R., Ricco, M., Grandi, G., and Afonso, J. L. (2021). The role of front-end ac/dc converters in hybrid ac/dc smart homes: Analysis and experimental validation. Electronics, 10(21):2601.
Montoya, O. D., Fuentes, J. E., Moya, F. D., Barrios, J. A., and Chamorro, H. R. (2021). Reduction of annual operational costs in power systems through the optimal siting and sizing of statcoms. Applied Sciences, 11(10):4634.
Montoya, O. D., Garrido, V. M., Gil-Gonzalez, W., and Grisales-Norena, L. F. (2019). Power flow analysis in dc grids: Two alternative numerical methods. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 66(11):1865–1869.
Montoya, O. D. and Gil-González, W. (2020). Dynamic active and reactive power compensation in distribution networks with batteries: A day-ahead economic dispatch approach. Computers & Electrical Engineering, 85:106710.
Montoya, O. D., Gil-González, W., Bola˜nos, R. I., Muñoz-Torres, D. F., Hernández, J. C., and Grisales- Noreña, L. F. (2024). Effective power coordination of besus in distribution grids via the sine-cosine algorithm.
Montoya, O. D., Grajales, A., Garces, A., and Castro, C. A. (2017). Distribution systems operation considering energy storage devices and distributed generation. IEEE Latin America Transactions, 15(5):890–900.
Papari, B., Edrington, C. S., and Gonsoulin, D. (2019). Optimal energy-emission management in hybrid ac-dc microgrids with vehicle-2-grid technology. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 11(1).
Parhizi, S., Lotfi, H., Khodaei, A., and Bahramirad, S. (2015). State of the art in research on microgrids: A review.
Pham, V. C., Kim, H., Choi, J.-H., Nyongesa, A. J., Kim, J., Jeon, H., and Lee, W.-J. (2022). Effectiveness of the speed reduction strategy on exhaust emissions and fuel oil consumption of a marine generator engine for dc grid ships. Journal of Marine Science and Engineering, 10(7):979.
Quashie, M., Marnay, C., Bouffard, F., and Joós, G. (2018). Optimal planning of microgrid power and operating reserve capacity. Applied Energy, 210:1229–1236.
Raihan, A. (2023). A review of the global climate change impacts, adaptation strategies, and mitigation options in the socio-economic and environmental sectors. Journal of Environmental Science and Economics, 2(3):36–58.
Saeed, M. H., Fangzong, W., Kalwar, B. A., and Iqbal, S. (2021). A review on microgrids’ challenges &; perspectives. IEEE Access, 9:166502–166517.
Sandgani, M. R. and Sirouspour, S. (2017). Coordinated optimal dispatch of energy storage in a network of grid-connected microgrids. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 8:1166–1176.
Shawon, S. M. R. H., Liang, X., and Janbakhsh, M. (2023). Optimal placement of distributed generation units for microgrid planning in distribution networks. IEEE Transactions on Industry Applications, 59(3):2785–2795.
Sheikhinejad, R., Gharehpetian, G., and Rastegar, H. (2024). Active distribution network expansion planning considering microgrids for supplying critical loads. Sustainable Energy, Grids and Networks, 38:101281.
Temel, P., Kentel, E., and Alp, E. (2023). Development of a site selection methodology for run-of-river hydroelectric power plants within the water-energy-ecosystem nexus. Science of The Total Environment, 856:159152.
Thirunavukkarasu, G. S., Seyedmahmoudian, M., Jamei, E., Horan, B., Mekhilef, S., and Stojcevski, A. (2022). Role of optimization techniques in microgrid energy management systems—a review.
Téllez Gutiérrez, S. M., Rosero García, J., and Céspedes Gandarillas, R. (2018). Advanced metering infrastructure in colombia: benefits, challenges and opportunities. Ingeniería y Desarrollo, 36(2):469– 488.
XM Administradores del mercado eléctrico, B. (2020). En Colombia factor de emisión de CO2 por generación eléctrica del sistema interconectado 164.38 gramos de CO2 por kilovatio hora https://www.xm.com.co/noticias/en-colombia-factor-de-emision-de-co2-por-generacion-electricadel- sistema-interconectado (Acceso el 21 de abril de 2024).
XM Administradores del mercado eléctrico, B. (2023). Sinergox Database https://sinergox.xm.com.co/Paginas/Home.aspx (acceso el 21 de abril de 2024).
Yıldız, B. S., Kumar, S., Panagant, N., Mehta, P., Sait, S. M., Yildiz, A. R., Pholdee, N., Bureerat, S., and Mirjalili, S. (2023). A novel hybrid arithmetic optimization algorithm for solving constrained optimization problems. Knowledge-Based Systems, 271:110554.
Zheng, Y., Hill, D. J., and Dong, Z. Y. (2017). Multi-agent optimal allocation of energy storage systems in distribution systems. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 8(4):1715–1725.
Zia, M. F., Elbouchikhi, E., and Benbouzid, M. (2018). Microgrids energy management systems: A critical review on methods, solutions, and prospects.
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.acceso.none.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
rights_invalid_str_mv Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Distrital Francisco José de Caldas
publisher.none.fl_str_mv Universidad Distrital Francisco José de Caldas
institution Universidad Distrital Francisco José de Caldas
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/927f21b7-37e1-4509-9ce7-2676b546f681/download
https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/d10ac7a6-188f-44e0-a0bd-4ea2064795bb/download
https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/2c41c605-6673-4838-b8b3-31cbe764e63f/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 997daf6c648c962d566d7b082dac908d
167f0620e0c4cb24f623e1b21ef85b17
93204f497769f29ec340163d0460ec15
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Distrital
repository.mail.fl_str_mv repositorio@udistrital.edu.co
_version_ 1837007160988401664
spelling Montoya Giraldo, Oscar DaniloGaleano Cabrera , Jaiver DavidOchoa Bermúdez , María FernandaMontoya Giraldo, Oscar Danilo [0000-0001-6051-4925]2024-10-30T19:00:32Z2024-10-30T19:00:32Z2024-06-11http://hdl.handle.net/11349/42601El problema de la gestión de la energía en bancos de baterías instalados en redes de distribución activas que operan de forma aislada o conectada a la red, es el problema que se estudia en este trabajo de grado, con el objetivo de mejorar indicadores financieros, técnicos y ambientales. Para ello se formuló un modelo matemático que propone como funciones objetivo la optimización de los costos operativos de la red, la minimización de las pérdidas de energía relacionadas al transporte de energía y la reducción de las emisiones de dióxido de carbono (CO2) asociadas con la generación de energía. En el modelo matemático también considera un conjunto de restricciones involucradas en la operación de una red de distribución activa en un entorno con recursos energéticos distribuidos (sistemas de almacenamiento en baterías y generadores fotovoltaicos). Se propuso como metodología de solución una estrategia maestro-esclavo que combina el algoritmo de optimización aritmética (AOA) y un método de flujo de potencia por hora basado en aproximaciones sucesivas (HSAPF). Para crear los escenarios de prueba se adaptaron dos sistemas de prueba de 27 y 33 nodos documentados en la literatura especializada adaptados a una red aislada y otra red de distribución conectada a la red local, utilizando datos de generación demanda de un día promedio de operación en Capurganá-Chocó (Rural) y Medellín-Antioquia (Urbana). En relación a los dispositivos de energía distribuida, se consideró la integración de tres baterías de iones de litio de diferentes tipos y tres generadores fotovoltaicos distribuidos a las redes eléctricas. Adicionalmente, se determinaron los costos de producción de energía y emisiones de CO2 del combustible diésel en Colombia y de la red local, así como los costos de mantenimiento asociados a los GD fotovoltaicos y a las baterías. Con el propósito de validar la efectividad del método propuesto en términos de solución, repetibilidad y tiempos de procesamiento, se emplearon tres métodos de comparación (PPSO, PVSA y PALO) reportados en la literatura especializada para resolver el problema abordado en este trabajo. En las redes de prueba objeto de estudio, el método de solución propuesto logró los mejores resultados en términos de calidad de la solución, repetibilidad y en cuanto al tiempo de procesamiento su resultado fue competitivo con el de los demás métodos.The issue of energy management in battery banks installed in active distribution networks, whether operating in isolation or connected to the grid, is the focus of this thesis. The goal is to improve financial, technical, and environmental indicators. To achieve this, a mathematical model was formulated with the objective functions of optimizing the network's operational costs, minimizing energy losses associated with energy transport, and reducing carbon dioxide (CO2) emissions related to energy generation. The mathematical model also considers a set of constraints involved in the operation of an active distribution network in an environment with distributed energy resources (battery storage systems and photovoltaic generators). A master-slave strategy was proposed as the solution methodology, combining the arithmetic optimization algorithm (AOA) and an hourly successive approximation power flow method (HSAPF). To create test scenarios, two test systems with 27 and 33 nodes documented in specialized literature were adapted to an isolated network and a distribution network connected to the local grid, using generation and demand data from an average day of operation in Capurganá-Chocó (Rural) and Medellín-Antioquia (Urban). Regarding distributed energy devices, the integration of three different types of lithium-ion batteries and three photovoltaic generators distributed across the electrical networks was considered. Additionally, the energy production costs and CO2 emissions from diesel fuel in Colombia and the local grid were determined, as well as the maintenance costs associated with the photovoltaic distributed generators and the batteries. To validate the effectiveness of the proposed method in terms of solution quality, repeatability, and processing times, three comparison methods (PPSO, PVSA and PALO) reported in the specialized literature were used to solve the problem addressed in this work. In the test networks studied, the proposed solution method achieved the best results in terms of solution quality, repeatability, and competitive processing times compared to the other methods.pdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasAlgoritmo de optimización aritméticaTécnicas de optimizaciónSistemas de almacenamiento de bateríasOptimización de costos de energíaMinimización de pérdidas de energíaReducción del impacto ambientalIngeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicasGestión de energía en bancos de bateríasOptimización de redes de distribución activasReducción de emisiones de CO2 en generación de energíaIntegración de sistemas de almacenamiento y generadores fotovoltaicosArithmetic optimization algorithmOptimization techniquesBattery storage systemsEnergy cost optimizationEnergy loss minimizationEnvironmental impact reductionSistema de gestión de energía para bancos de baterías en redes distribución activas empleando el algoritmo de optimización aritméticaEnergy management system for battery banks in active distribution networks using the arithmetic optimization algorithmbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Abualigah, L., Diabat, A., Mirjalili, S., Abd Elaziz, M., and Gandomi, A. H. (2021). The arithmetic optimization algorithm. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 376:113609.Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio NASA, B. (2024). Prediction of Worldwide Energy Resources https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer/ (acceso 15 de abril de 2024).Adnan, M., Ghadi, Y., Ahmed, I., and Ali, M. (2023). Transmission network planning in super smartgrids: A survey. IEEE Access, 11:77163–77227.Aghdam, F. H., Mudiyanselage, M. W., Mohammadi-Ivatloo, B., and Marzband, M. (2023). Optimal scheduling of multi-energy type virtual energy storage system in reconfigurable distribution networks for congestion management. Applied Energy, 333:120569.Ahmadi, S. E., Marzband, M., Ikpehai, A., and Abusorrah, A. (2022). Optimal stochastic scheduling of plug-in electric vehicles as mobile energy storage systems for resilience enhancement of multi-agent multi-energy networked microgrids. Journal of Energy Storage, 55:105566.Avellaneda-Gomez, L. S., Grisales-Noreña, L. F., Cortés-Caicedo, B., Montoya, O. D., and Bola˜nos, R. I. (2024). Optimal battery operation for the optimization of power distribution networks: An application of the ant lion optimizer. Journal of Energy Storage, 84:110684.Bharatee, A., Ray, P. K., Subudhi, B., and Ghosh, A. (2022). Power management strategies in a hybrid energy storage system integrated ac/dc microgrid: A review.Buchibabu, P. and Somlal, J. (2023). Green energy management in dc microgrids enhanced with robust model predictive control and muddled tuna swarm mppt. Electrical Engineering.Byrne, R. H., Nguyen, T. A., Copp, D. A., Chalamala, B. R., and Gyuk, I. (2017). Energy management and optimization methods for grid energy storage systems. IEEE Access, 6:13231–13260.Chen, J., Zhang, Y., Li, W., Cheng, W., and Zhu, Q. (2022). State of charge estimation for lithium-ion batteries using gated recurrent unit recurrent neural network and adaptive kalman filter. Journal of Energy Storage, 55:105396.Chtita, S., Derouich, A., Motahhir, S., and Ghzizal, A. E. (2023). A new mppt design using arithmetic optimization algorithm for pv energy storage systems operating under partial shading conditions. Energy Conversion and Management, 289:117197.Cortés-Caicedo, B., Grisales-Noreña, L. F., Montoya, O. D., Rodriguez-Cabal, M. A., and Rosero, J. A. (2022). Energy management system for the optimal operation of pv generators in distribution systems using the antlion optimizer: A colombian urban and rural case study. Sustainability, 14(23):16083.dos Santos Neto, P. J., Barros, T. A., Silveira, J. P., Ruppert Filho, E., Vasquez, J. C., and Guerrero, J. M. (2020). Power management techniques for grid-connected dc microgrids: A comparative evaluation. Applied Energy, 269:115057.Elattar, E. E., Shaheen, A. M., Elsayed, A. M., and El-Sehiemy, R. A. (2020). Optimal power flow with emerged technologies of voltage source converter stations in meshed power systems. IEEE Access, 8:166963–166979.Elsayed, A. T., Mohamed, A. A., and Mohammed, O. A. (2015). Dc microgrids and distribution systems: An overview.Falaghi, H., Ramezani, M., Haghifam, M.-R., and Milani, K. (2005). Optimal selection of conductors in radial distribution systems with time varying load. In 18th International Conference and Exhibition on Electricity Distribution (CIRED 2005). IEE.García Rendón, J., Gaviria Hinestroza, A., and Salazar Moreno, L. (2011). Determinantes del precio de la energía eléctrica en el mercado no regulado en colombia. Revista Ciencias EstratégicasGarrido-Arévalo, V. M., Gil-González, W., Montoya, O. D., Grisales-Noreña, L. F., and Hernández, J. C. (2024). Optimal dispatch of ders and battery-based ess in distribution grids while considering reactive power capabilities and uncertainties: A second-order cone programming formulation. IEEE Access.Garrido-Arévalo, V. M., Montoya, O. D., Gil-González, W., Grisales-Nore˜na, L. F., and Hernández, J. C. (2024). An sdp relaxation in the complex domain for the efficient coordination of bess and dgs in single-phase distribution grids while considering reactive power capabilities. Journal of Energy Storage, 90:111913.Gawusu, S., Mensah, R. A., and Das, O. (2022). Exploring distributed energy generation for sustainable development: A data mining approach. Journal of Energy Storage, 48:104018.Gil-González, W., Montoya, O. D., Grisales-Noreña, L. F., Cruz-Peragón, F., and Alcal´a, G. (2020). Economic dispatch of renewable generators and bess in dc microgrids using second-order cone optimization. Energies, 13(7):1703.Gil-González, W., Montoya, O. D., Grisales-Nore˜na, L. F., and Escobar-Mejía, A. (2021). Optimal economic– environmental operation of bess in ac distribution systems: A convex multi-objective formulation. Computation, 9(12):137.Gil-González, W., Montoya, O. D., Holguín, E., Garces, A., and Grisales-Noreña, L. F. (2019). Economic dispatch of energy storage systems in dc microgrids employing a semidefinite programming model. Journal of Energy Storage, 21:1–8.Grisales, L. F., Grajales, A., Montoya, O. D., Hincapie, R. A., Granada, M., and Castro, C. A. (2017). Optimal location, sizing and operation of energy storage in distribution systems using multi-objective approach. IEEE Latin America Transactions, 15(6):1084–1090.Grisales-Noreña, L., Cortes-Caicedo, B., Montoya, O. D., Hernández, J., and Alcalá, G. (2023a). A battery energy management system to improve the financial, technical, and environmental indicators of colombian urban and rural networks. Journal of Energy Storage, 65:107199.Grisales-Noreña, L., Gonzalez Montoya, D., and Ramos-Paja, C. (2018). Optimal sizing and location of distributed generators based on pbil and pso techniques. Energies, 11(4):1018.Grisales-Noreña, L., Montoya, O. D., and Ramos-Paja, C. A. (2020a). An energy management system for optimal operation of bss in dc distributed generation environments based on a parallel pso algorithm. Journal of Energy Storage, 29:101488.Grisales-Noreña, L., Restrepo-Cuestas, B., Cortes-Caicedo, B., Montano, J., Rosales-Muñoz, A., and Rivera, M. (2022a). Optimal location and sizing of distributed generators and energy storage systems in microgrids: A review. Energies, 16(1):106.Grisales-Noreña, L. F., Montoya, O. D., Ramos-Paja, C. A., Hernandez-Escobedo, Q., and Perea-Moreno, A.-J. (2020b). Optimal location and sizing of distributed generators in dc networks using a hybrid method based on parallel pbil and pso. Electronics, 9(11):1808.Grisales-Nore˜na, L. F., Ocampo-Toro, J. A., Montoya-Giraldo, O. D., Montano, J., and Hernández, J. (2023b). Optimal operation of battery storage systems in standalone and grid-connected dc microgrids using parallel metaheuristic optimization algorithms. Journal of Energy Storage, 65:107240.Grisales-Noreña, L. F., Ocampo-Toro, J. A., Rosales-Muñoz, A. A., Cortes-Caicedo, B., and Montoya, O. D. (2022b). An energy management system for pv sources in standalone and connected dc networks considering economic, technical, and environmental indices. Sustainability, 14(24):16429.Grisales Noreña, L. F., Restrepo Cuestas, B. J., and Jaramillo Ramirez, F. E. (2017). Ubicación y dimensionamiento de generación distribuida: Una revisión. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 27(2):157–176.Guerrero, J. M., Vasquez, J. C., Matas, J., de Vicuna, L. G., and Castilla, M. (2011). Hierarchical control of droop-controlled ac and dc microgrids—a general approach toward standardization. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 58(1):158–172.Hannan, M. A., Faisal, M., Ker, P. J., Mun, L. H., Parvin, K., Mahlia, T. M. I., and Blaabjerg, F. (2018a). A review of internet of energy based building energy management systems: Issues and recommendations. IEEE Access, 6:38997–39014.Hannan, M. A., Faisal, M., Ker, P. J., Mun, L. H., Parvin, K., Mahlia, T. M. I., and Blaabjerg, F. (2018b). A review of internet of energy based building energy management systems: Issues and recommendations. IEEE Access, 6:38997–39014.Hassan, Q., Jaszczur, M., Przenzak, E., and Abdulateef, J. (2016). The pv cell temperature effect on the energy production and module efficiency.Hussain, B., Asif Ali Naqvi, S., Anwar, S., and Usman, M. (2023). Effect of wind and solar energy production, and economic development on the environmental quality: Is this the solution to climate change? Gondwana Research, 119:27–44.Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación ICONTEC, N. (2013). Tensiones y frecuencia nominales en sistemas de energía eléctrica en redes de servicio público NTC 1340.Instituto de Planificación y Promoción de Soluciones Energéticas para Zonas no Interconectadas IPSE, N. (2022). Informes Mensuales de Telemetría https://ipse.gov.co/cnm/informe-mensuales-telemetria/ (acceso 14 de abril de 2024).Jathar, L. D., Ganesan, S., Awasarmol, U., Nikam, K., Shahapurkar, K., Soudagar, M. E. M., Fayaz, H., El-Shafay, A., Kalam, M., Bouadila, S., Baddadi, S., Tirth, V., Nizami, A. S., Lam, S. S., and Rehan, M. (2023). Comprehensive review of environmental factors influencing the performance of photovoltaic panels: Concern over emissions at various phases throughout the lifecycle. Environmental Pollution, 326:121474.Li, X., He, Z., Xia, S., and Yang, Y. (2024). Greenness change associated with construction and operation of photovoltaic solar energy in china. Renewable Energy, 226:120461.Li, Y., Feng, B., Li, G., Qi, J., Zhao, D., and Mu, Y. (2018). Optimal distributed generation planning in active distribution networks considering integration of energy storage. Applied Energy, 210:1073–1081.Liao, X., Zhou, Z., Li, Z., and Huai, Q. (2023). Dynamic reconfiguration of ac/dc hybrid distribution network considering non-ideal linear bes model. Energy Reports, 9:5628–5646.Lopez-Castrillon, Y. U. and Gaviria-Cata˜no, F. A. (2018). Metodología y evaluación de recursos energéticos renovables: implementación de microrredes aisladas. Visión electrónica, 12(2):162–172.Ma, Z., Wang, Y., and Song, W. (2019). A new fitness function with two rankings for evolutionary constrained multiobjective optimization. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51(8):5005–5016.Mariano-Hern´andez, D., Hern´andez-Callejo, L., Zorita-Lamadrid, A., Duque-Pérez, O., and Santos García, F. (2021). A review of strategies for building energy management system: Model predictive control, demand side management, optimization, and fault detect &; diagnosis. Journal of Building Engineering, 33:101692.Ministerio de Minas y Energía, N. (1998). NTC 2050.Monteiro, V., Monteiro, L. F. C., Franco, F. L., Mandrioli, R., Ricco, M., Grandi, G., and Afonso, J. L. (2021). The role of front-end ac/dc converters in hybrid ac/dc smart homes: Analysis and experimental validation. Electronics, 10(21):2601.Montoya, O. D., Fuentes, J. E., Moya, F. D., Barrios, J. A., and Chamorro, H. R. (2021). Reduction of annual operational costs in power systems through the optimal siting and sizing of statcoms. Applied Sciences, 11(10):4634.Montoya, O. D., Garrido, V. M., Gil-Gonzalez, W., and Grisales-Norena, L. F. (2019). Power flow analysis in dc grids: Two alternative numerical methods. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 66(11):1865–1869.Montoya, O. D. and Gil-González, W. (2020). Dynamic active and reactive power compensation in distribution networks with batteries: A day-ahead economic dispatch approach. Computers & Electrical Engineering, 85:106710.Montoya, O. D., Gil-González, W., Bola˜nos, R. I., Muñoz-Torres, D. F., Hernández, J. C., and Grisales- Noreña, L. F. (2024). Effective power coordination of besus in distribution grids via the sine-cosine algorithm.Montoya, O. D., Grajales, A., Garces, A., and Castro, C. A. (2017). Distribution systems operation considering energy storage devices and distributed generation. IEEE Latin America Transactions, 15(5):890–900.Papari, B., Edrington, C. S., and Gonsoulin, D. (2019). Optimal energy-emission management in hybrid ac-dc microgrids with vehicle-2-grid technology. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 11(1).Parhizi, S., Lotfi, H., Khodaei, A., and Bahramirad, S. (2015). State of the art in research on microgrids: A review.Pham, V. C., Kim, H., Choi, J.-H., Nyongesa, A. J., Kim, J., Jeon, H., and Lee, W.-J. (2022). Effectiveness of the speed reduction strategy on exhaust emissions and fuel oil consumption of a marine generator engine for dc grid ships. Journal of Marine Science and Engineering, 10(7):979.Quashie, M., Marnay, C., Bouffard, F., and Joós, G. (2018). Optimal planning of microgrid power and operating reserve capacity. Applied Energy, 210:1229–1236.Raihan, A. (2023). A review of the global climate change impacts, adaptation strategies, and mitigation options in the socio-economic and environmental sectors. Journal of Environmental Science and Economics, 2(3):36–58.Saeed, M. H., Fangzong, W., Kalwar, B. A., and Iqbal, S. (2021). A review on microgrids’ challenges &; perspectives. IEEE Access, 9:166502–166517.Sandgani, M. R. and Sirouspour, S. (2017). Coordinated optimal dispatch of energy storage in a network of grid-connected microgrids. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 8:1166–1176.Shawon, S. M. R. H., Liang, X., and Janbakhsh, M. (2023). Optimal placement of distributed generation units for microgrid planning in distribution networks. IEEE Transactions on Industry Applications, 59(3):2785–2795.Sheikhinejad, R., Gharehpetian, G., and Rastegar, H. (2024). Active distribution network expansion planning considering microgrids for supplying critical loads. Sustainable Energy, Grids and Networks, 38:101281.Temel, P., Kentel, E., and Alp, E. (2023). Development of a site selection methodology for run-of-river hydroelectric power plants within the water-energy-ecosystem nexus. Science of The Total Environment, 856:159152.Thirunavukkarasu, G. S., Seyedmahmoudian, M., Jamei, E., Horan, B., Mekhilef, S., and Stojcevski, A. (2022). Role of optimization techniques in microgrid energy management systems—a review.Téllez Gutiérrez, S. M., Rosero García, J., and Céspedes Gandarillas, R. (2018). Advanced metering infrastructure in colombia: benefits, challenges and opportunities. Ingeniería y Desarrollo, 36(2):469– 488.XM Administradores del mercado eléctrico, B. (2020). En Colombia factor de emisión de CO2 por generación eléctrica del sistema interconectado 164.38 gramos de CO2 por kilovatio hora https://www.xm.com.co/noticias/en-colombia-factor-de-emision-de-co2-por-generacion-electricadel- sistema-interconectado (Acceso el 21 de abril de 2024).XM Administradores del mercado eléctrico, B. (2023). Sinergox Database https://sinergox.xm.com.co/Paginas/Home.aspx (acceso el 21 de abril de 2024).Yıldız, B. S., Kumar, S., Panagant, N., Mehta, P., Sait, S. M., Yildiz, A. R., Pholdee, N., Bureerat, S., and Mirjalili, S. (2023). A novel hybrid arithmetic optimization algorithm for solving constrained optimization problems. Knowledge-Based Systems, 271:110554.Zheng, Y., Hill, D. J., and Dong, Z. Y. (2017). Multi-agent optimal allocation of energy storage systems in distribution systems. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 8(4):1715–1725.Zia, M. F., Elbouchikhi, E., and Benbouzid, M. (2018). Microgrids energy management systems: A critical review on methods, solutions, and prospects.LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/927f21b7-37e1-4509-9ce7-2676b546f681/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD51ORIGINALTrabajo de gradoTrabajo de gradoapplication/pdf877730https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/d10ac7a6-188f-44e0-a0bd-4ea2064795bb/download167f0620e0c4cb24f623e1b21ef85b17MD52Licencia de uso y autorizaciónLicencia de uso y autorizaciónapplication/pdf238550https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/2c41c605-6673-4838-b8b3-31cbe764e63f/download93204f497769f29ec340163d0460ec15MD5311349/42601oai:repository.udistrital.edu.co:11349/426012024-10-30 14:00:34.972open.accesshttps://repository.udistrital.edu.coRepositorio Universidad Distritalrepositorio@udistrital.edu.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

Publicaciones similares