Sistema robusto de gestión predictiva de energía en redes de distribución con múltiples microrredes con inclusión de energías renovables
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Autores
Cervera Farfán, Edwin Alberto
Tipo de contenido
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Español
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Resumen
Esta tesis aborda el desafío de modelar y optimizar la operación de sistemas de múltiples microrredes
interconectadas (NMG) bajo condiciones de incertidumbre. Las microrredes, como evolución de los sistemas
de distribución eléctrica, integran fuentes de generación distribuida —principalmente renovables— junto con
sistemas de almacenamiento y cargas. Sin embargo, la variabilidad inherente a las fuentes renovables y al
comportamiento de la demanda introduce importantes incertidumbres en su operación.
El trabajo explora distintas metodologías para gestionar estas incertidumbres, enfocándose en la Optimización
Robusta Distribucional (DRO) mediante la distancia de Wasserstein. Esta metodología se presenta como un
enfoque intermedio entre la programación estocástica y la optimización robusta, ofreciendo una toma de
decisiones más equilibrada, realista y menos conservadora frente a la incertidumbre.
Se desarrolla un modelo de despacho económico para microrredes aisladas, utilizando el enfoque DRO-W para
optimizar su operación. Además, se amplía el análisis a sistemas de múltiples microrredes interconectadas,
introduciendo el concepto de energía transactiva para evaluar sus beneficios en el despacho eficiente de
energía entre varias microrredes.
Este estudio contribuye al desarrollo de herramientas para la gestión eficiente y confiable de sistemas
energéticos distribuidos, incorporando las incertidumbres de las fuentes renovables y la demanda. De este
modo, promueve la transición hacia sistemas energéticos más sostenibles, resilientes y orientados al futuro. (Texto tomado de la fuente).
Abstract
This thesis addresses the challenge of modeling and optimizing the operation of interconnected multi-microgrid
systems (NMG) under uncertainty. Microgrids, as an evolution of electrical distribution systems, integrate
distributed generation sources—mainly renewables—alongside storage systems and loads. However, the
inherent variability of renewable sources and demand behavior introduces significant uncertainties into their
operation.
The study explores various methodologies for managing these uncertainties, focusing on Distributionally
Robust Optimization (DRO) using the Wasserstein distance. This approach offers a middle ground between
stochastic programming and robust optimization, enabling more balanced, realistic, and less conservative
decision-making under uncertainty.
An economic dispatch model is developed for isolated microgrids, applying the DRO-W approach to optimize
their operation. Additionally, the analysis extends to interconnected multi-microgrid systems, incorporating
the concept of transactive energy to evaluate its benefits for efficient energy dispatch across multiple
microgrids.
This research contributes to the advancement of tools for efficient and reliable management of distributed
energy systems by accounting for the uncertainties of renewable sources and demand. In doing so, it promotes
the transition toward more sustainable, resilient, and future-oriented energy systems.
Palabras clave propuestas
Microrredes; Optimización Robusta Distribucional (DRO); Distancia de Wasserstein; Energías renovables; Incertidumbre; Despacho económico; Sistemas de múltiples microrredes; Generación distribuida; Transición energética; Microgrids; Distributionally Robust Optimization (DRO); Wasserstein distance; Renewable energies; Uncertainty; Economic dispatch; Multiple microgrid systems; Distributed generation; Energy transition
Descripción
ilustraciones, diagramas