Implementación del algoritmo VNS-DEEPSO para el despacho de energía en redes distribuidas inteligentes

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17981/ingecuc.15.1.2019.13

Palabras clave:

algoritmos heurísticos, energía renovable, optimización, smart grid, vehículos eléctricos

Resumen

Introducción: Las redes eléctricas tradicionales están migrando a nuevas configuraciones de redes inteligentes, que traen retos operacionales y de planeación. Con miras a avanzar en estos retos se propone resolver un problema de optimización usando programación en elementos de redes distribuidas inteligentes.

Objetivo: El problema de optimización consiste en administrar el despacho energético de una red inteligente para optimizar los recursos disponibles, considerando la incertidumbre de energías renovables, viajes planeados de vehículos eléctricos, el pronóstico de carga y los precios del mercado.

Metodología: Se propuso utilizar un ensamble entre dos métodos heurísticos. El algoritmo VNS (Variable Neighborhood Search) y el DEEPSO (Differential Evolutionary Particle Swarm).

Resultados: El algoritmo VNS-DEEPSO fue evaluado en una competencia de “Smart Grids” con otros algoritmos con un valor de 18.21, siendo 7 % mejor que el segundo algoritmo clasificado en la competencia.

Conclusiones: El algoritmo VNS-DEEPSO fue ganador entre 9 algoritmos metaheurísticos que solucionaron el problema, este problema tenía un mayor incremento de dificultad debida a la incertidumbre generada por factores ambientales, pronóstico de carga, viajes en vehículos eléctricos y el mercado de precios. Acorde a los resultados, el algoritmo VNS-DEEPSO demostró ser el más eficiente en minimizar los costos operacionales y maximizar los ingresos de la red inteligente.

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Biografía del autor/a

Pedro Julián García-Guarín, Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, (Colombia)

Pedro Julián García MSc. en Ingeniería Electromecánica de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia (2012); Especialista en Automatización Industrial de la Universidad Francisco de Paula Santander de Ocaña (2018); MSc. en Ingeniería Mecánica en la Universidad Nacional de Colombia (2016); PhD (c). en Ingeniería Eléctrica en la Universidad Nacional de Colombia; profesor ocasional de la UNAL y la UFPSO, ingeniero gestor de eficiencia energética y gestor Tecnoparque SENA nodo Ocaña. ORCID: http://orcid.org/0000-0002-8042-1299

Julián Cantor-López, Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, (Colombia)

Julián Cantor es Ingeniero Electricista de la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá. Actualmente realiza la evaluación técnica y financiera de proyectos de expansión de red eléctrica y de gas en la Unidad de Planeación Minero-Energética – UPME. http://orcid.org/0000-0002-5519-950X

Camilo Cortés-Guerrero, Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, (Colombia)

Camilo Cortés Ph.D. Ingeniero Electricista de la Universidad Nacional de Colombia (2000) y Doctor en Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de San Juan, Argentina (2005), con beca del Servicio Alemán de Intercambio Académico DAAD. Estudiante doctoral visitante de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Giessen-Friedberg y el NLÖ de Alemania (2002). Visitante posdoctoral de la Universidad Católica de Lovaina KUL, Bélgica (2006). Profesor de la Universidad de la Salle de 2005 a 2007. Posdoctorado en el Illinois Institute of Technology, USA (2015-2016). Profesor Asociado de la Universidad Nacional de Colombia desde el año 2008, y Embajador Científico del DAAD desde el año 2017. ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0986-3975

María Alejandra Guzmán-Pardo, Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, (Colombia)

María Alejandra Guzmán es ingeniera mecánica de la Universidad Nacional de Colombia. Posteriormente obtuvo su título de maestría en Automatización Industrial en la Universidad Nacional de Colombia y el título de Doctora en Ingeniería Mecánica en la Universidad de Sao Paulo, Brasil. Es profesora del Departamento de Ingeniería Mecánica y Mecatrónica de la Universidad Nacional de Colombia desde hace 21 años. Su área de interés es la optimización mono y multiobjetivo bio-inspirada. http://orcid.org/0000-0002-9579-7344 

Citas

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Publicado

2019-06-08

Cómo citar

García-Guarín, P. J., Cantor-López, J., Cortés-Guerrero, C., Guzmán-Pardo, M. A., & Rivera, S. (2019). Implementación del algoritmo VNS-DEEPSO para el despacho de energía en redes distribuidas inteligentes. INGE CUC, 15(1), 142–154. https://doi.org/10.17981/ingecuc.15.1.2019.13

Número

Sección

ARTÍCULOS