Desarrollo de un modelo híbrido basado en inteligencia artificial para el despacho de energía en una microrred (2023)
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.