La programación multiobjetivo estocástica de un sistema híbrido en una red de distribución utilizando un algoritmo de optimización matemática considerando incertidumbres en la generación y demanda
Autores: Hadi Abdulwahid, Ali; Al-Razgan, Muna; Fakhruldeen, Hassan Falah; Churampi Arellano, Meryelem Tania; Mrzljak, Vedran; Arabi Nowdeh, Saber; Moghaddam, Mohammad Jafar Hadidian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La programación multiobjetivo estocástica de un sistema híbrido en una red de distribución utilizando un algoritmo de optimización matemática considerando incertidumbres en la generación y demanda
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Propuesta de sistema híbrido para la optimización del almacenamiento de energía y reducción de pérdidas energéticas.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, se propuso la programación estocástica de un sistema híbrido (HS) compuesto por una matriz fotovoltaica (PV) y turbinas eólicas incorporadas con un sistema de almacenamiento de baterías (HPV/WT/Batt) en la red de distribución para minimizar las pérdidas de energía, el perfil de voltaje y el costo de HS, y mejorar la fiabilidad en forma del índice de energía no suministrada (ENS), considerando las incertidumbres de generación de fuente de energía y demanda de red a través de la transformación insípida (UT). Se empleó un algoritmo de búsqueda de escape de aves mejorado (IEBSA), basado en el operador de escape del óptimo local, para identificar la ubicación óptima de HS en la red además de la cantidad óptima de paneles PV, turbinas eólicas y baterías.
Descripción
En este documento, se propuso la programación estocástica de un sistema híbrido (HS) compuesto por una matriz fotovoltaica (PV) y turbinas eólicas incorporadas con un sistema de almacenamiento de baterías (HPV/WT/Batt) en la red de distribución para minimizar las pérdidas de energía, el perfil de voltaje y el costo de HS, y mejorar la fiabilidad en forma del índice de energía no suministrada (ENS), considerando las incertidumbres de generación de fuente de energía y demanda de red a través de la transformación insípida (UT). Se empleó un algoritmo de búsqueda de escape de aves mejorado (IEBSA), basado en el operador de escape del óptimo local, para identificar la ubicación óptima de HS en la red además de la cantidad óptima de paneles PV, turbinas eólicas y baterías.