Modelos de optimización para sistemas de potencia en la evolución hacia redes inteligentes: Una revisión

El presente artículo describe los modelos de optimización recientemente aplicados al diseño y operación de los sistemas de potencia hacia la conformación de las redes inteligentes e identifica las tendencias, barreras y posibles brechas en esta área. Se describen modelos para optimizar el diseño y l...

Full description

Autores:
Tello Maita, Josimar
Marulanda Guerra, Agustín
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/1403
Acceso en línea:
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1403
https://doi.org/10.15446/dyna.v84n202.63354
Palabra clave:
Sistemas híbridos de energía
Hybrid power systems
Optimización
Energías renovables
Redes inteligentes
Flujo óptimo de potencia
Optimization
Renewable energies
Smart grids
Optimal power flow
Rights
openAccess
License
The author; licensee Universidad Nacional de Colombia.
Description
Summary:El presente artículo describe los modelos de optimización recientemente aplicados al diseño y operación de los sistemas de potencia hacia la conformación de las redes inteligentes e identifica las tendencias, barreras y posibles brechas en esta área. Se describen modelos para optimizar el diseño y la operación de los sistemas de potencia considerando las energías renovables, la generación distribuida, las micro redes, la gestión de la demanda y los sistemas de almacenamiento de energía. Se concluyó que es necesario validar muchos de los modelos que se han formulado recientemente para la optimización de la operación mediante pruebas con datos reales y a gran escala. Además, la gestión de la demanda y las micro redes son aspectos en los cuales se requieren desarrollar modelos para el flujo óptimo de potencia. Finalmente, es necesario predecir con mayor precisión las variables estocásticas para que estos modelos se adapten al comportamiento real del sistema.