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Un modelo de optimización para minimizar los costos de la comunidad energética considerando un mercado de electricidad local entre prosumidores y vehículos eléctricos

Autores: Faia, Ricardo; Soares, João; Vale, Zita; Corchado, Juan Manuel

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un modelo de optimización para minimizar los costos de la comunidad energética considerando un mercado de electricidad local entre prosumidores y vehículos eléctricos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Vehículos eléctricos
Mercado local de electricidad
Prosumidores
Modelo de optimización
Comunidad energética
Panel fotovoltaico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 36

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los vehículos eléctricos han surgido como una de las tecnologías más prometedoras, y su introducción masiva puede plantear amenazas para la red eléctrica. Varias soluciones han sido propuestas en un intento de superar este desafío para facilitar la integración de los vehículos eléctricos. Un concepto prometedor que puede contribuir a la proliferación de vehículos eléctricos es el mercado de electricidad local. De esta manera, los consumidores y prosumidores pueden realizar transacciones de electricidad entre pares a nivel de la comunidad local, reduciendo la congestión, los costos energéticos y la necesidad de intermediarios como minoristas. Por lo tanto, este documento propone un modelo de optimización que simula un mercado de energía eléctrica entre prosumidores y vehículos eléctricos. Se considera una comunidad energética con diferentes tipos de prosumidores (hogares, comerciales e industriales), y cada uno de ellos está equipado con un panel fotovoltaico y un sistema de baterías. Este mercado se considera local porque tiene lugar dentro de una red de distribución y una comunidad energética local. Se propone un modelo de programación lineal entera mixta para resolver el problema de transacción de energía local. Los resultados sugieren que nuestro enfoque puede proporcionar una reducción del 1,6% al 3,5% en los costos de energía de la comunidad.

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