Optimización de sistemas aislados de generación de potencia híbridos eólico-solar fotovoltaico bajo un enfoque multi-objetivo
Los problemas de sostenibilidad, medioambientales y sociales que está ocasionando el aumento en el consumo de la energía eléctrica a nivel mundial, ha despertado el interés de los investigadores en implementar sistemas de generación de potencia híbridos eólico-solar para el suministro de energía elé...
- Autores:
-
Guzmán Acuña, Luceny
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/10132
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/10132
- Palabra clave:
- Energía solar
Energía solar fotovoltaica
Radiación solar
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Los problemas de sostenibilidad, medioambientales y sociales que está ocasionando el aumento en el consumo de la energía eléctrica a nivel mundial, ha despertado el interés de los investigadores en implementar sistemas de generación de potencia híbridos eólico-solar para el suministro de energía eléctrica. Este tipo de sistemas se diseñan atendiendo a por lo menos uno de tres aspectos: económico, de confiabilidad y ambiental. En este trabajo se presenta una nueva metodología para optimizar el tamaño de sistemas aislados híbrido eólico-fotovoltaico haciendo uso de la optimización Multi-objetivo. La decisión está sustentada sobre dos funciones objetivo: un indicador de costos que determina la factibilidad económica del sistema y un nuevo indicador de confiabilidad que busca minimizar la máxima energía que el sistema no puede entregar a partir de las fuentes renovables solar y eólica. El problema de optimización se resolvió mediante el diseño e implementación del algoritmo Multi-objetivo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm). La metodología fue aplicada a un caso estudio y comparada con la solución entregada por Homer, software oficialmente utilizado para diseñar sistemas de este tipo, se encontró que el modelo propuesto entrega mejores resultados en términos de economía y confiabilidad y cumple con el objetivo de priorizar el uso de las fuentes renovables logrando una disminución en el tamaño del sistema de almacenamiento. |
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La decisión está sustentada sobre dos funciones objetivo: un indicador de costos que determina la factibilidad económica del sistema y un nuevo indicador de confiabilidad que busca minimizar la máxima energía que el sistema no puede entregar a partir de las fuentes renovables solar y eólica. El problema de optimización se resolvió mediante el diseño e implementación del algoritmo Multi-objetivo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm). La metodología fue aplicada a un caso estudio y comparada con la solución entregada por Homer, software oficialmente utilizado para diseñar sistemas de este tipo, se encontró que el modelo propuesto entrega mejores resultados en términos de economía y confiabilidad y cumple con el objetivo de priorizar el uso de las fuentes renovables logrando una disminución en el tamaño del sistema de almacenamiento.DoctoradoDoctor en Ingeniería Industrialapplication/pdfxix, 190 páginasspaUniversidad del NorteDoctorado en Ingeniería IndustrialDepartamento de ingeniería industrialBarranquilla, ColombiaOptimización de sistemas aislados de generación de potencia híbridos eólico-solar fotovoltaico bajo un enfoque multi-objetivoTrabajo de grado - Doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisTexthttp://purl.org/coar/version/c_dc82b40f9837b551https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Energía solarEnergía solar fotovoltaicaRadiación solarEstudiantesDoctoradoORIGINAL32830098.pdf32830098.pdfapplication/pdf1377718https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/10132/1/32830098.pdfb838824932eed984b4201fbf32cf3b5aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/10132/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5210584/10132oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/101322022-03-09 10:42:56.357Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |