Ubicación y capacidad de generación de fuentes de energía no convencionales en redes aisladas mediante el uso de AI

En el contexto de ingeniería, se aborda un desafío específico que constituye el problema de ingeniería, el cual se relaciona con el diseño de una microgrid en la costa caribe colombiana, donde se busca integrar inteligencia artificial para optimizar la ubicación y capacidad de generación de energía renovable. La propuesta central radica en desarrollar un sistema eficiente y sostenible que combine la ubicación de fuentes de energía solar y eólica dentro de la red mediante la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial. El diseño del proyecto se enfoca en la implementación de tecnologías innovadoras y la consideración de factores como la viabilidad técnica, la integración de sistemas, los cambios normativos, la seguridad cibernética, las condiciones ambientales y la aceptación social. Se busca una solución integral que se adapte a las condiciones específicas de la región y promueva la aceptación de la comunidad local. La síntesis de resultados y conclusiones destaca la importancia de la implementación de la inteligencia artificial en la optimización del sistema. Se evidencia cómo la capacidad de generación de energía solar y eólica combinada y regulada por una inteligencia artificial puede conducir a una generación eficiente y a la minimización de pérdidas. Además, se abordan posibles desafíos, como cambios normativos y condiciones climáticas adversas, proponiendo estrategias de mitigación. En resumen, este proyecto de ingeniería se enfoca en el diseño de una microgrid inteligente para la costa caribe colombiana, proponiendo soluciones innovadoras y sostenibles. Los resultados y conclusiones resaltan el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en la generación de energía renovable y la importancia de considerar diversos factores para garantizar la viabilidad y aceptación del proyecto.

• Autores: Rincón, Miranda; Rueda, Marco
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/12147
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/12147
• Palabra clave: Microgrid, Inteligencia Artificial, Paneles solares, Generadores eólicos, Distribuición de generación, Capacidad de Generación, Ubicación de generación, Energías renovables no convencionales; Microgrid, Artificial Intelligence, Solar panels, Wind generators, Generation distribution, Generation capacity, Generation location, Non-conventional renewable energies
• License: Universidad del Norte