Clasificación de la literatura sobre BESS en niveles de adopción de Recursos Energéticos Distribuidos (DER) con enfoque en elementos de transformación

Este trabajo proporciona una revisión y clasificación literaria sobre las aplicaciones y características de los artículos que involucren en su metodología los sistemas de almacenamiento de energia por baterías (BESS) desde los diferentes enfoques desarrollados durante el periodo (2009-2022) y una síntesis de la información recolectada. Esta clasificación se desarrolla teniendo en cuenta dos ejes que son: elementos de transformación (smart grid, almacenamiento de energía, generación distribuida, vehículos eléctricos y respuesta a la demanda) y niveles de adopción de los recursos energeticos distribuidos (DER) (integración masiva, media y baja). El objetivo de este trabajo es identificar los aspectos relevantes, analizar las perspectivas prometedoras de los (BESS) y sus aplicaciones según la literatura examinada. Después de analizar el cuadro de clasificación se procede a identificar la cantidad de artículos según su nivel de adopción y su elemento de transformación, teniendo en cuenta diferentes factores (sociales, económicos, políticos, técnicos y ambientales) que lo afectan. Los resultados de la revisión proporcionan información relevante sobre el enfoque utilizado por los autores y la cantidad de investigaciones sobre BESS según los DER y los elementos de transformación. Al realizar un análisis del cuadro de clasificación se infiere que existe una cantidad poco considerable en el elemento de transformación respuesta a la demanda, específicamente en los niveles bajo y medio, al encontrar pocas investigaciones se desea dar una contribución a la literatura científica y crear un nuevo estudio utilizando respuesta a la demanda en el nivel medio, con un enfoque en el tema de optimización de recursos. Esta contribución se realiza por medio de un algoritmo genético el cual se usará en dos casos de estudio que son una red IEEE- 33 nodos y una red IEEE 69 nodos con el objetivo de optimizar los costos al encontrar las cargas que representarían mayores beneficios económicos al sistema al ser anexadas a la demanda desconectable voluntaria (DDV).

• Autores: Gutierrez Castro, Tays Estefania
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/41476
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/41476
• Palabra clave: Almacenamiento de energía; Vehículos eléctricos; Generación distribuida; Respuesta a la demanda; Medición avanzada.; Algoritmo genético; Ingeniería Eléctrica -- Tesis y disertaciones académicas; Sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS); Recursos energéticos distribuidos (DER) y niveles de adopción; Optimización de recursos y algoritmos genéticos en redes inteligentes; Energy storage; Electric vehicles; Distributed generation; Demand response; Advanced metering; Genetic algorithm
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