Modelo de gestión energética en micro redes

La gestión energética es una herramienta para la optimización del uso de la energía eléctrica, tal que esta sea distribuida de manera eficiente, a través de ajustes en la generación y/o demanda de energía eléctrica. Este trabajo de grado se realiza una revisión del estado del arte en objetivos y pol...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/28070
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/28070
Palabra clave:
Micro redes
Gestión energética
Recursos energéticos distribuidos
Redes neuronales
Ingeniería Eléctrica - Tesis y disertaciones académicas
Redes neurales (Informática)
Redes eléctricas
Generación de energía
Distribución de energía eléctrica
Distribución distribuida de energía eléctrica
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Energy management
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Neural networks
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description La gestión energética es una herramienta para la optimización del uso de la energía eléctrica, tal que esta sea distribuida de manera eficiente, a través de ajustes en la generación y/o demanda de energía eléctrica. Este trabajo de grado se realiza una revisión del estado del arte en objetivos y políticas energéticas relacionadas con gestión energética implementadas o que proyectan en países como Alemania, Estados Unidos, China, Polonia y a nivel de Latinoamérica, Argentina, Colombia, Ecuador, Chile y Perú, así como una revisión de los métodos matemáticos utilizados en gestión energética en micro redes y los elementos de recursos energéticos distribuidos involucrados en los estudios. Con base a la revision bibliográfica se propone una metodología de gestión energética de seis pasos, con el objetivo de evaluar la viabilidad del uso de micro redes con base en la estimación de la generación de energía eólica y solar en zonas no interconectadas (ZNI) de Colombia. La metodología propuesta se fundamenta en un modelo predictivo y utiliza para la estimación del potencial de generación de las fuentes de energía renovables (Eólica y Solar) el uso de Inteligencia artificial a través dos tipologías de redes neuronales artificiales (RNA) Feed-Forward y Layer Recurrent. Como dato base para la estimación se utilizan los datos históricos meteorológicos de 10 años. La metodología propuesta es aplicada a un caso de estudio, de la región de Tumaco- Nariño (Colombia), con el fin de evaluar si la densidad energética de la zona es suficiente para una localidad con una demanda usuario de 207 kW-mes. Como software para realizar los cálculos y en entrenamiento de las RNA se utilizó Matlab 2017b. Los resultados del caso de estudio muestran una evaluación de viabilidad para implementación de una microrred en la ZNI con participación las fuentes de energía solar y eólica.
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Con base a la revision bibliográfica se propone una metodología de gestión energética de seis pasos, con el objetivo de evaluar la viabilidad del uso de micro redes con base en la estimación de la generación de energía eólica y solar en zonas no interconectadas (ZNI) de Colombia. La metodología propuesta se fundamenta en un modelo predictivo y utiliza para la estimación del potencial de generación de las fuentes de energía renovables (Eólica y Solar) el uso de Inteligencia artificial a través dos tipologías de redes neuronales artificiales (RNA) Feed-Forward y Layer Recurrent. Como dato base para la estimación se utilizan los datos históricos meteorológicos de 10 años. La metodología propuesta es aplicada a un caso de estudio, de la región de Tumaco- Nariño (Colombia), con el fin de evaluar si la densidad energética de la zona es suficiente para una localidad con una demanda usuario de 207 kW-mes. Como software para realizar los cálculos y en entrenamiento de las RNA se utilizó Matlab 2017b. Los resultados del caso de estudio muestran una evaluación de viabilidad para implementación de una microrred en la ZNI con participación las fuentes de energía solar y eólica.Energy management is a tool for optimizing the use of electrical energy, so that it is distributed efficiently, through adjustments in the generation and / or demand for electrical energy. This undergraduate work is a review of the state of the art in energy objectives and policies related to energy management implemented or projected in countries such as Germany, the United States, China, Poland and some Latin American countries, Argentina, Colombia, Ecuador, Chile and Peru, as well as a review of the mathematical methods used in energy management in microgrids and the elements of distributed energy resources involved in the studies. Based on the bibliographic review, a six-step energy management methodology is proposed, with the aim of evaluating the feasibility of using microgrids based on the evaluation of wind and solar energy generation in non-interconnected areas (ZNI) of Colombia. The proposed methodology is based on the predictive model and uses the use of artificial intelligence through two types of artificial neural networks to modify the generation potential of renewable energy sources (wind and solar). (RNA) Feed-Forward and Layer Recurrent. As a base data methodology use information of 10-year historical meteorological data. The proposed methodology is applied to a case study, from the Tumaco-Nariño region (Colombia), to assess whether the energy density of the area is sufficient for a town with a demand of 207 kW-month. Matlab 2017b was analyzed as software to perform the calculations and in RNA training. The results of the case study presented a feasibility evaluation for the implementation of a microgrid in the ZNI with the participation of solar and wind energy sources.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Restringido (Solo Referencia)http://purl.org/coar/access_right/c_16ecMicro redesGestión energéticaRecursos energéticos distribuidosRedes neuronalesIngeniería Eléctrica - Tesis y disertaciones académicasRedes neurales (Informática)Redes eléctricasGeneración de energíaDistribución de energía eléctricaDistribución distribuida de energía eléctricaMicrogridsEnergy managementDistributed energy resourcesNeural networksModelo de gestión energética en micro redesEnergy management model in microgridsMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILGonzalezCameloJosueNicolas2020.pdf.jpgGonzalezCameloJosueNicolas2020.pdf.jpgIM 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