Combinando análisis de aprendizaje automático y algoritmos genéticos basados en incentivos para optimizar el autoconsumo renovable del distrito de energía en programas de respuesta a la demanda
Autores: Croce, Vincenzo; Raveduto, Giuseppe; Verber, Matteo; Ziu, Denisa
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Combinando análisis de aprendizaje automático y algoritmos genéticos basados en incentivos para optimizar el autoconsumo renovable del distrito de energía en programas de respuesta a la demanda
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Fuentes de energía renovable
Carga de vehículos eléctricos
Redes eléctricas inteligentes
Aprendizaje automático
Optimización multiobjetivo
Flexibilidad del distrito energético
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
El reciente aumento de fuentes de energía renovable conectadas a las redes de distribución y los altos consumos pico solicitados por la carga de vehículos eléctricos plantean nuevos desafíos para los operadores de red.
Descripción
El reciente aumento de fuentes de energía renovable conectadas a las redes de distribución y los altos consumos pico solicitados por la carga de vehículos eléctricos plantean nuevos desafíos para los operadores de red.