Optimal energy dispatch in multiple periods of time considering the variability and uncertainty of generation from renewable sources/Despacho de energía óptimo en múltiples periodos de tiempo considerando la variabilidad y la incertidumbre de la genera...
En este documento se especificarán los resultados obtenidos al desarrollar una función de optimización de costos para el despacho de energía en múltiples (6) periodos de tiempo considerando la variabilidad y la incertidumbre de diversas fuentes de generación de energías renovables como lo son el so...
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Editorial Uniautónoma
2018-08-01
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doaj-968cdb08fac94c62b1503c15c164e4aa2020-11-25T03:00:25ZengEditorial UniautónomaProspectiva1692-82612216-13682018-08-0116210.15665/rp.v16i2.1642Optimal energy dispatch in multiple periods of time considering the variability and uncertainty of generation from renewable sources/Despacho de energía óptimo en múltiples periodos de tiempo considerando la variabilidad y la incertidumbre de la genera...Sergio Rivera0Jefferson Torres1Universidad Nacional de ColombiaUniversidad de Colombia En este documento se especificarán los resultados obtenidos al desarrollar una función de optimización de costos para el despacho de energía en múltiples (6) periodos de tiempo considerando la variabilidad y la incertidumbre de diversas fuentes de generación de energías renovables como lo son el sol, el viento, además de los ciclos de carga de Vehículos Eléctricos (VE) en una red de generación distribuida. El algoritmo de optimización heurístico utilizado fue tipo DEEPSO (combinación de enjambre de partículas y evolución diferencial) en el cual se tuvo en cuenta costos de penalización por la sub o sobre estimación del potencial energético, penalizaciones por limitaciones físicas del sistema, además de la optimización del flujo de potencia mediante la inyección de reactivos con capacitores tipo shunt o mediante la utilización de taps de transformadores. El resultado final de la investigación fue el desarrollo de un algoritmo tipo DEEPSO para la optimización del despacho económico de energía en sistemas de potencia con alta penetración de fuentes renovables. http://ojs.uac.edu.co/index.php/prospectiva/article/view/1642Energía EólicaModelación de IncertidumbreProcesos EstocásticosSimulación de monte Carlo. |
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En este documento se especificarán los resultados obtenidos al desarrollar una función de optimización de costos para el despacho de energía en múltiples (6) periodos de tiempo considerando la variabilidad y la incertidumbre de diversas fuentes de generación de energías renovables como lo son el sol, el viento, además de los ciclos de carga de Vehículos Eléctricos (VE) en una red de generación distribuida. El algoritmo de optimización heurístico utilizado fue tipo DEEPSO (combinación de enjambre de partículas y evolución diferencial) en el cual se tuvo en cuenta costos de penalización por la sub o sobre estimación del potencial energético, penalizaciones por limitaciones físicas del sistema, además de la optimización del flujo de potencia mediante la inyección de reactivos con capacitores tipo shunt o mediante la utilización de taps de transformadores. El resultado final de la investigación fue el desarrollo de un algoritmo tipo DEEPSO para la optimización del despacho económico de energía en sistemas de potencia con alta penetración de fuentes renovables.
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