El estudio de la optimización de programación para sistemas multi-microgrid basado en un algoritmo diferencial mejorado
Autores: Dong, Ang; Lee, Seon-Keun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
El estudio de la optimización de programación para sistemas multi-microgrid basado en un algoritmo diferencial mejorado
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes eléctricas tradicionales
Programación de múltiples microredes
Respuestas del lado de la demanda
Energía renovable
Algoritmo de evolución diferencial
Estrategia de programación operativa
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
A medida que las redes eléctricas tradicionales no pueden satisfacer la creciente demanda, se ha iniciado una extensa investigación sobre la programación de múltiples microredes para abordar los problemas presentes en las redes eléctricas convencionales. Sin embargo, los estudios existentes sobre la programación de múltiples microredes conectadas a la red aún carecen de un enfoque suficiente en los aspectos de la demanda del sistema y la interacción. Al mismo tiempo, las incertidumbres de la energía renovable y las respuestas de la demanda complican aún más esta investigación. Para abordar esto, este documento propone una estrategia de programación operativa basada en un algoritmo de evolución diferencial mejorado, con el objetivo de incorporar las interacciones de potencia entre microredes, las respuestas de la demanda y las incertidumbres de la energía renovable, mejorando así la fiabilidad operativa y la eficiencia económica de los sistemas de múltiples microredes. La investigación en este documento se divide en los siguientes pasos: (1) construcción de un modelo de múltiples microredes basado principalmente en energía renovable; (2) formulación de un modelo de optimización con el objetivo de minimizar los costos económicos asegurando una operación estable del sistema y resolviéndolo; (3) propuesta de un algoritmo de evolución diferencial mejorado para optimizar la programación del sistema; (4) prueba y validación del algoritmo de evolución diferencial mejorado; y (5) diseño de una estrategia operativa que tenga en cuenta las incertidumbres de la energía renovable y la demanda de carga. A través de la aplicación de casos del mundo real, se verifica la viabilidad y efectividad de la estrategia de programación operativa basada en el algoritmo de evolución diferencial mejorado.
Descripción
A medida que las redes eléctricas tradicionales no pueden satisfacer la creciente demanda, se ha iniciado una extensa investigación sobre la programación de múltiples microredes para abordar los problemas presentes en las redes eléctricas convencionales. Sin embargo, los estudios existentes sobre la programación de múltiples microredes conectadas a la red aún carecen de un enfoque suficiente en los aspectos de la demanda del sistema y la interacción. Al mismo tiempo, las incertidumbres de la energía renovable y las respuestas de la demanda complican aún más esta investigación. Para abordar esto, este documento propone una estrategia de programación operativa basada en un algoritmo de evolución diferencial mejorado, con el objetivo de incorporar las interacciones de potencia entre microredes, las respuestas de la demanda y las incertidumbres de la energía renovable, mejorando así la fiabilidad operativa y la eficiencia económica de los sistemas de múltiples microredes. La investigación en este documento se divide en los siguientes pasos: (1) construcción de un modelo de múltiples microredes basado principalmente en energía renovable; (2) formulación de un modelo de optimización con el objetivo de minimizar los costos económicos asegurando una operación estable del sistema y resolviéndolo; (3) propuesta de un algoritmo de evolución diferencial mejorado para optimizar la programación del sistema; (4) prueba y validación del algoritmo de evolución diferencial mejorado; y (5) diseño de una estrategia operativa que tenga en cuenta las incertidumbres de la energía renovable y la demanda de carga. A través de la aplicación de casos del mundo real, se verifica la viabilidad y efectividad de la estrategia de programación operativa basada en el algoritmo de evolución diferencial mejorado.