Operación óptima de una Micro-Red Aislada considerando estocasticidad de renovables, vida útil de baterías e integración de PEVs (2019)
Las micro-redes son empleadas en lugares donde el suministro de energía no está disponible desde la red comercial por alguna razón, por ejemplo, en sitios aislados o alejados en donde no es factible técnica o económicamente extender el sistema de potencia. En estos sitios, la generación de energía a través de recursos renovables es una alternativa atractiva para satisfacer la demanda. La programación óptima de los recursos de generación en una micro-red es una tarea difícil debido a la variabilidad de la energía producida a través de recursos renovables. El uso de sistemas de almacenamiento de energía puede ayudar a mitigar esta variabilidad. Sin embargo, su costo es elevado y por esta razón debe procurarse maximizar su tiempo de vida útil. Lograr estos objetivos simultáneamente supone un reto si además se considera que la micro-red debe operarse de forma económica satisfaciendo las restricciones operativas y la demanda de los usuarios incluyendo la demanda de vehículos eléctricos (PEV). Surge entonces un problema donde los objetivos de optimización son conflictivos entre sí. Los métodos convencionales a menudo no pueden aplicarse a la solución de problemas multi-objetivo debido a que, generalmente, no existe una única solución del problema, sino que, lo que se busca es el balance óptimo entre los diferentes objetivos en conflicto. Por otra parte, los métodos analíticos tienen problemas para resolver este tipo de problemas. Por esta razón el uso de algoritmos de optimización heurística es inevitable. En este trabajo se presenta un caso de estudio de una micro-red aislada en la que existen generadores basados en energías renovables, almacenamiento basado en baterías y generadores convencionales, además de una pequeña población de vehículos eléctricos. El objetivo es encontrar una estrategia de operación de la micro-red que permita minimizar el costo de la energía y extender el tiempo de vida útil de las baterías. El algoritmo genético NSGA-II fue aplicado al problema de optimización, demostrando buenos resultados.