Estado actual, metodologías de dimensionamiento, técnicas de optimización y estrategias de gestión y control de energía para plantas de energía híbridas basadas en viento y solar a escala de servicios públicos co-localizadas: una revisión
Autores: Bade, Shree O.; Meenakshisundaram, Ajan; Tomomewo, Olusegun S.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estado actual, metodologías de dimensionamiento, técnicas de optimización y estrategias de gestión y control de energía para plantas de energía híbridas basadas en viento y solar a escala de servicios públicos co-localizadas: una revisión
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Fuentes de energía renovable
Plantas de energía híbridas
Optimización
Gestión de energía
Estrategia de control
A escala de servicios públicos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
La integración de fuentes de energía renovable, como la eólica y solar, en plantas de energía híbridas co-localizadas (HPPs) ha ganado una atención significativa como una solución innovadora para abordar la intermitencia y variabilidad inherente en los sistemas renovables entre los desarrolladores de plantas debido a los avances tecnológicos, economías de escala y políticas gubernamentales. Sin embargo, es esencial examinar diferentes desafíos y aspectos durante el desarrollo de un trabajo importante en plantas híbridas a gran escala. Esto incluye la necesidad de optimización, dimensionamiento, gestión energética y una estrategia de control. Por lo tanto, esta investigación ofrece un examen exhaustivo del estado actual de las HPPs eólicas-solares de escala de servicios públicos co-localizadas, con un énfasis específico en los problemas relacionados con su dimensionamiento, optimización, gestión energética y estrategias de control. Los autores desarrollaron un enfoque de revisión que incluye la compilación de una base de datos de artículos, la formulación de criterios de inclusión y exclusión, y la realización de análisis exhaustivos. Esta revisión destaca el número limitado de estudios revisados por pares sobre HPPs de escala de servicios públicos, lo que indica la necesidad de más investigaciones, especialmente en estudios comparativos. La integración de aprendizaje automático, inteligencia artificial y algoritmos avanzados de optimización para la toma de decisiones en tiempo real se destaca como una vía potencial para abordar desafíos complejos de gestión energética. Los conocimientos proporcionados en este manuscrito serán valiosos para los investigadores que buscan explorar más a fondo las HPPs, contribuyendo al desarrollo de un sistema de energía más limpio, económicamente viable, eficiente y confiable.
Descripción
La integración de fuentes de energía renovable, como la eólica y solar, en plantas de energía híbridas co-localizadas (HPPs) ha ganado una atención significativa como una solución innovadora para abordar la intermitencia y variabilidad inherente en los sistemas renovables entre los desarrolladores de plantas debido a los avances tecnológicos, economías de escala y políticas gubernamentales. Sin embargo, es esencial examinar diferentes desafíos y aspectos durante el desarrollo de un trabajo importante en plantas híbridas a gran escala. Esto incluye la necesidad de optimización, dimensionamiento, gestión energética y una estrategia de control. Por lo tanto, esta investigación ofrece un examen exhaustivo del estado actual de las HPPs eólicas-solares de escala de servicios públicos co-localizadas, con un énfasis específico en los problemas relacionados con su dimensionamiento, optimización, gestión energética y estrategias de control. Los autores desarrollaron un enfoque de revisión que incluye la compilación de una base de datos de artículos, la formulación de criterios de inclusión y exclusión, y la realización de análisis exhaustivos. Esta revisión destaca el número limitado de estudios revisados por pares sobre HPPs de escala de servicios públicos, lo que indica la necesidad de más investigaciones, especialmente en estudios comparativos. La integración de aprendizaje automático, inteligencia artificial y algoritmos avanzados de optimización para la toma de decisiones en tiempo real se destaca como una vía potencial para abordar desafíos complejos de gestión energética. Los conocimientos proporcionados en este manuscrito serán valiosos para los investigadores que buscan explorar más a fondo las HPPs, contribuyendo al desarrollo de un sistema de energía más limpio, económicamente viable, eficiente y confiable.