Óptima respuesta a la demanda y despacho económico de energía eléctrica en micro redes basados en árboles de decisión estocástica.

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Title: Óptima respuesta a la demanda y despacho económico de energía eléctrica en micro redes basados en árboles de decisión estocástica.
Authors: Arguello Escobar, Gissela Belén
Advisor: Muñoz Pilco, Jorge Paúl
Abstract: El presente documento se enmarca dentro del ámbito de las micro redes aisladas, formada específicamente por fuentes de generación eólica, solar, hidráulica con sistemas de almacenamiento (baterías) y por un grupo electrógeno (diésel) como soporte. Para llevar a cabo este estudio, es necesario desarrollar una metodología basada en programación dinámica probabilística (PDP), la cual permite un estudio estocástico de los recursos renovables, la respuesta a la demanda (RD) y el impacto económico que presenta. El modelo de programación tiene como función objetivo minimizar los costos de energía sujeta a sus restricciones de disponibilidad del recurso eólico y fotovoltaico, que permitan cubrir una demanda diaria. Sumado a lo anterior, se presenta el árbol de escenario encargado de optimizar costos, basados en los datos de entrada que corresponden a la aleatoriedad del recurso a utilizarse. Finalmente, se muestran los resultados de simulación de la micro red bajo tres escenarios, logrando un despacho económico de las unidades de generación al menor costo de producción de energía.
Translated abstract: This paper is framed within the scope of the isolated micro networks, formed specifically by sources of wind, solar, hydraulic generation with storage systems (batteries) and by a genset (diesel) as support. To carry out this study, it is necessary to develop a methodology based on probabilistic dynamic programming (PDP), which allows a stochastic study of renewable resources, response to demand (RD) and the economic impact it presents. The programming model is aimed at minimizing energy costs subject to its constraints on the availability of the wind resource, photovoltaic, that allow to cover a daily demand. In addition to the above, the scenario tree in charge of optimizing costs is presented, based on the input data corresponding to the randomness of the resource to be used. Finally, the simulation results of the Micro network are shown under three scenarios, achieving an economic dispatch of the generation units at the lowest cost of energy production.
Keywords: INGENIERÍA ELÉCTRICA
FUENTES DE ENERGÍA
RECURSOS ENERGÉTICOS
MÉTODOS DE SIMULACIÓN
Issue Date: Dec-2018
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/16581
Language: spa
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