Las microrredes son una forma eficaz de utilizar los recursos energéticos renovables, especialmente para satisfacer las necesidades de electricidad en islas remotas. La optimización del funcionamiento de una microrred en una isla es fundamental para garantizar el rendimiento eficaz de todo el sistema de microrred, y suele ser un problema de optimización con múltiples restricciones y objetivos. La principal contribución de este estudio es un método de optimización de operación para el sistema de microrred autónoma en una isla remota, que incluye energía eólica, fotovoltaica, batería y generador diesel. En este trabajo, se propone un nuevo modelo de optimización del funcionamiento de la microrred aislada, en el que el sistema de baterías se considera por separado; se establece el modelo de optimización multiobjetivo para el día siguiente teniendo en cuenta el coste económico, el coste de depreciación de la batería y el coste de protección medioambiental. En la optimización, la potencia de salida del generador diésel y el sistema de almacenamiento de energía se eligen como variables de decisión. Para ello, se desarrolla un algoritmo de búsqueda eficiente que combina el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO) y el algoritmo de recocido simulado (SA). El algoritmo híbrido se aplica para buscar el conjunto de soluciones Pareto del problema de optimización. Los resultados de la búsqueda se comparan con los del algoritmo PSO tradicional. Además, se propone una teoría de toma de decisiones basada en el método del peso de la entropía para identificar el mejor esquema de programación entre todas las soluciones, y los resultados se comparan con los de otros dos métodos subjetivos y objetivos utilizados habitualmente. Los resultados muestran que el método de optimización propuesto puede aplicarse a la optimización de la operación diaria del sistema de microrred y ayudar al usuario a obtener el mejor esquema de operación de compromiso para la microrred autónoma.
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Instituto Superior Técnico, "A multiobjective optimisation system for glass furnace", -:Revista VirtualPRO,, 2007. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3840864/), el día 2025-09-13.
