Un enfoque computacional para la optimización de decisiones secuenciales en el almacenamiento de energía y el comercio
Autores: Falbo, Paolo; Hinz, Juri; Leelasilapasart, Piyachat; Pelizzari, Cristian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un enfoque computacional para la optimización de decisiones secuenciales en el almacenamiento de energía y el comercio
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Batería
Almacenamiento de energía
Gestión operativa
Cambio de carga
Picos de precios
Costos de descarga profunda
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 17
Citaciones: Sin citaciones
Debido a los recientes avances técnicos, los sistemas de almacenamiento de energía en baterías se están convirtiendo en una opción viable en el sector energético. Su gestión operativa óptima se centra en el desplazamiento de carga y la reducción de picos de precios. Sin embargo, esto requiere responder de manera óptima a la demanda de electricidad, la generación intermitente y los precios de electricidad volátiles. Más importante aún, dicha optimización debe tener en cuenta los llamados costos de descarga profunda, que tienen un impacto significativo en la vida útil de la batería. Presentamos una solución a una clase de problemas de control óptimo estocástico asociados con estas aplicaciones. Nuestras técnicas numéricas se basan en algoritmos eficientes que ofrecen una precisión garantizada.
Descripción
Debido a los recientes avances técnicos, los sistemas de almacenamiento de energía en baterías se están convirtiendo en una opción viable en el sector energético. Su gestión operativa óptima se centra en el desplazamiento de carga y la reducción de picos de precios. Sin embargo, esto requiere responder de manera óptima a la demanda de electricidad, la generación intermitente y los precios de electricidad volátiles. Más importante aún, dicha optimización debe tener en cuenta los llamados costos de descarga profunda, que tienen un impacto significativo en la vida útil de la batería. Presentamos una solución a una clase de problemas de control óptimo estocástico asociados con estas aplicaciones. Nuestras técnicas numéricas se basan en algoritmos eficientes que ofrecen una precisión garantizada.