Desarrollo de un modelo híbrido basado en inteligencia artificial para el despacho de energía en una microrred
El presente trabajo de grado tuvo como fin desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial para controlar de manera automática el despacho de energía dentro de una microrred de energías renovables. La investigación planteó una metodología estructurada para dar cumplimiento a los objetivos propue...
- Autores:
-
Castro Correa, Paola Andrea
Rojas Ortega, Sebastian
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6779
- Palabra clave:
- Informática -- Inteligencia artificial
Redes neuronales
Microrredes
Despacho de energía
Inteligencia artificial
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- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2023
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El presente trabajo de grado tuvo como fin desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial para controlar de manera automática el despacho de energía dentro de una microrred de energías renovables. La investigación planteó una metodología estructurada para dar cumplimiento a los objetivos propuestos en el documento, mediante este trabajo se obtuvo un algoritmo ensamblado que combina árboles de decisión (DT), refuerzo de gradientes extremo (XGBoost) y un regresor lineal múltiple (MLR) para realizar predicciones de la producción de energía solar, producción de energía eólica y demanda eléctrica dentro de una microrred teniendo en cuenta los datos históricos de la serie de tiempo, obteniendo un error porcentual absoluto medio de 5.17%, 5.64% y 0.52% respectivamente. Estas predicciones fueron utilizadas para el desarrollo de un algoritmo que administra la energía dentro de la microrred basándose en una serie de reglas como la profundidad de descarga de las baterías o el recorte de picos en la demanda energética, se analizó el desempeño del sistema en materia económica y obtuvo un error absoluto medio de 0.004USD/kWh con respecto al comportamiento real del sistema y el predicho por el algoritmo. |
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Sepúlveda Mora, Sergio Basiliob3d95c79fa3c25fb1f4bacf0b876f6e9600Castro Correa, Jhon Alejandroc4e0db2b180f4647dc975f05a7a04b60Castro Correa, Paola Andrea18c116bef62fb80e3f529b3fb716d2adRojas Ortega, Sebastian064c5ebac7ff19c505fc46d3975bb94d600Universidad Francisco de Paula SantanderLópez Bustamante, Oriana AlexandraILlera Bustos, Mario Joaquin2024-04-01T16:42:41Z2024-04-01T16:42:41Z2023-04-24https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6779El presente trabajo de grado tuvo como fin desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial para controlar de manera automática el despacho de energía dentro de una microrred de energías renovables. La investigación planteó una metodología estructurada para dar cumplimiento a los objetivos propuestos en el documento, mediante este trabajo se obtuvo un algoritmo ensamblado que combina árboles de decisión (DT), refuerzo de gradientes extremo (XGBoost) y un regresor lineal múltiple (MLR) para realizar predicciones de la producción de energía solar, producción de energía eólica y demanda eléctrica dentro de una microrred teniendo en cuenta los datos históricos de la serie de tiempo, obteniendo un error porcentual absoluto medio de 5.17%, 5.64% y 0.52% respectivamente. Estas predicciones fueron utilizadas para el desarrollo de un algoritmo que administra la energía dentro de la microrred basándose en una serie de reglas como la profundidad de descarga de las baterías o el recorte de picos en la demanda energética, se analizó el desempeño del sistema en materia económica y obtuvo un error absoluto medio de 0.004USD/kWh con respecto al comportamiento real del sistema y el predicho por el algoritmo.Lista de Tablas ........................................................................................................................................... IX Lista de Figuras ............................................................................................................................... XI Lista de Anexos .............................................................................................................................. XV Introducción ..................................................................................................................................... 16 1. Descripción del problema............................................................................................................. 17 1.1 Planteamiento del problema ................................................................................................... 17 1.2 Justificación ............................................................................................................................ 19 1.2.1 Beneficios tecnológicos. .................................................................................................. 20 1.2.2 Beneficios económicos. ................................................................................................... 21 1.2.3 Beneficios sociales. .......................................................................................................... 21 1.2.4 Beneficios institucionales. ............................................................................................... 22 1.3 Delimitaciones ........................................................................................................................ 22 1.3.1 Conceptual. ...................................................................................................................... 22 1.3.2 Espacial. ........................................................................................................................... 22 1.3.3 Temporal. ......................................................................................................................... 23 2. Objetivos ...................................................................................................................................... 24 2.1 Objetivo general ..................................................................................................................... 24 2.2 Objetivos específicos .............................................................................................................. 24 3. Marco referencial ......................................................................................................................... 25 3.1 Antecedentes ........................................................................................................................... 25 3.1.1 Referentes regionales. ...................................................................................................... 25 3.1.2 Referentes nacionales. ...................................................................................................... 26 3.1.3 Referentes internacionales. .............................................................................................. 27 3.2 Marco teórico .......................................................................................................................... 28 3.2.1 Energías renovables. ........................................................................................................ 28 3.2.1.1 Energía solar fotovoltaica.......................................................................................... 29 3.2.1.2 Energía eólica ............................................................................................................ 30 3.2.2 Demanda eléctrica. ........................................................................................................... 31 3.2.3 Microrredes. ..................................................................................................................... 32 3.2.3.1 Microrredes on-grid................................................................................................... 32 3.2.4 Series temporales. ............................................................................................................ 33 3.2.5 California Independent Operator (CAISO). ..................................................................... 33 3.2.6 National Renewable Energy Laboratory (NREL). ........................................................... 34 3.2.7 Software para simulación de microrredes. ....................................................................... 34 3.2.7.1 HOMER Grid. ........................................................................................................... 34 3.2.8 Python para el pronóstico de series temporales. .............................................................. 34 3.2.9 Algoritmos estadísticos. ................................................................................................... 35 3.2.9.1 Algoritmo SARIMA. ................................................................................................. 35 3.2.10 Algoritmos predictivos. .................................................................................................. 36 3.2.10.1 Algoritmo Regresión lineal múltiple (MLR). ......................................................... 37 3.2.10.2 Algoritmo de Árboles de decisión (DT). ................................................................. 38 3.2.10.3 Algoritmo de K-vecinos más cercanos (KNN). ...................................................... 39 3.2.10.4 Algoritmo Extreme Gradient Boosting (XGBoost). ............................................... 42 3.2.11 Redes neuronales. ....................................................................................................... 43 3.2.11.1 Redes neuronales recurrentes. ................................................................................. 45 3.3 Marco legal ............................................................................................................................. 46 3.3.1 Ley 603 de 2000: Distribución de licencias y derechos de autor. ................................... 47 3.3.2 Ley 1273 de 2009: Manipulación de bases de datos en sistemas informáticos. .............. 47 3.3.3 Ley 23 de 1982: Ley de protección de los derechos de autor. ......................................... 47 4. Diseño metodológico.................................................................................................................... 48 4.1 Selección y depuración de bases de datos .............................................................................. 48 4.1.1 Búsqueda de bases de datos más utilizadas. .................................................................... 48 4.1.2 Comparación y selección de las bases de datos. .............................................................. 50 4.1.3 Adquisición de los datos. ................................................................................................. 53 4.1.4 Limpieza del conjunto de datos seleccionado. ................................................................. 56 4.2 Exploración y caracterización preliminar de los datos ........................................................... 59 4.2.1 Tendencia de la producción y la demanda eléctrica. ....................................................... 59 4.2.2 Influencia de las estaciones del año. ................................................................................ 61 4.2.3 Estacionalidad en la serie temporal.................................................................................. 63 4.2.4 Transformación de los datos. ........................................................................................... 66 4.3 Identificación de variables de entrada y salida ....................................................................... 67 4.3.1 Revisión de variables significativas en antecedentes....................................................... 67 4.3.2 Autocorrelación en la serie temporal. .............................................................................. 68 4.3.3 Correlación entre variables. ............................................................................................. 72 4.4 Selección de las herramientas de desarrollo y simulación ..................................................... 73 4.4.1 Lenguaje de programación utilizado en las predicciones. ............................................... 73 4.4.2 Librerías de aprendizaje automático. ............................................................................... 75 4.4.3 Software de simulación de la microrred. ......................................................................... 76 4.5 Definición e implementación de los modelos de aprendizaje automático.............................. 77 4.5.1 División de los datos. ....................................................................................................... 78 4.5.2 Definición de la lógica de los algoritmos. ....................................................................... 80 4.5.3 Métricas utilizadas ..........................................................................................................81 4.6 Evaluación del desempeño de los modelos en la microrred ................................................... 83 4.6.1 Funcionamiento de Homer Grid. ..................................................................................... 83 4.6.2 Energía eólica en Homer Grid. ........................................................................................ 84 4.6.3 Algoritmo de despacho. ................................................................................................... 84 5. Resultados .................................................................................................................................... 85 5.1 Base de datos para algoritmos de aprendizaje automático ..................................................... 85 5.2 Comparación de los algoritmos utilizados.............................................................................. 88 5.3 Integración de los modelos de predicción .............................................................................. 96 5.4 Predicción usando redes neuronales ....................................................................................... 99 5.5 Algoritmo de despacho de energía eléctrica ......................................................................... 103 5.6 Evaluación del desempeño del algoritmo de despacho ........................................................ 105 6. Conclusiones .............................................................................................................................. 108 7. Recomendaciones ....................................................................................................................... 111 Referencias ..................................................................................................................................... 112 Anexos ............................................................................................................................................ 120PregradoIngeniero(a) Electrónico(a)129 páginas. ilustraciones, (Trabajo completo) 5.855 KBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería ElectrónicaDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2023info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/descargas/tesis/TG_1161627_1161624.pdfDesarrollo de un modelo híbrido basado en inteligencia artificial para el despacho de energía en una microrredTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Informática -- Inteligencia artificialRedes neuronalesMicrorredesDespacho de energíaInteligencia artificialRedes neuronalesD. 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Universidad Francisco de Paula 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