Despliegue óptimo de redes de distribución y generación distribuida para microrredes eléctricas hibridas CA aisladas usando método heurístico

• Autores: Ángel Josué Pérez Pazmiño, Leony Ortiz
• Localización: Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, ISSN-e 2306-2495, Vol. 15, Nº. 1, 2022 (Ejemplar dedicado a: Enero), págs. 80-96
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimal deployment of distribution networks and distributed generation for isolated AC hybrid micro-grids using heuristic method
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    Las microrredes eléctricas pueden ser definidas como una agregación de cargas y pequeñas fuentes generadoras de energía operando como un único sistema de potencia y calor. En la investigación se abordan las microrredes como una solución optimizada y escalable en poblaciones de Guayaquil, Ecuador, que presentan características de crecimiento constante, con una demanda de energía eléctrica cada día mayor. Esta situación ha provocado constantes caídas de voltaje y pérdida de potencia en las líneas eléctricas por el desabastecimiento de energía a la red por la elevada demanda. Es por ello que la implementación de microrredes eléctricas constituiría una solución factible, bien sea para operar de manera conectada a la red eléctrica o en modo aislado, constituyendo otra ventaja de su implementación. Sin embargo, la selección óptima de la ubicación de los centros de generación distribuida y el despliegue de las redes de distribución constituye un problema actualmente.El objetivo de la investigación es desarrollar un método heurístico basado en K-medias, árbol de expansión mínima y fuerza bruta que permita el despliegue óptimo de redes de distribución y generación distribuida para microrredes eléctricas hibridas CA aisladas. La investigación tiene un diseño de investigación no experimental, con alcance descriptivo y enfoque cuantitativo. Se desarrolló un método heurístico que permita el despliegue óptimo de redes de distribución y generación distribuida para microrredes eléctricas hibridas CA aisladas. La propuesta de solución obtenida, basada en un método heurístico de la familia de los algoritmos de fuerza bruta o búsqueda exhaustiva, es novedosa, busca la solución óptima, es finito, escalable y de bajo costo computacional. La misma constituye una solución innovadora para la selección óptima de los centros de generación distribuida y el despliegue de las redes de distribución, específicamente en la ubicación de paneles solares, generadores diésel y transformadores.

  • English

    Electric microgrids can be defined as an aggregation of loads and small power generating sources operating as a single power and heat system. The research addresses microgrids as an optimized and scalable solution in towns in Guayaquil, Ecuador, which present characteristics of constant growth, with an ever-increasing demand for electricity. This situation has caused constant voltage drops and power loss in power lines due to the lack of power to the grid due to high demand. That is why the implementation of electrical microgrids would constitute a feasible solution, either to operate in a connected way to the electrical network or in isolated mode, constituting another advantage of its implementation. However, the optimal selection of the location of distributed generation centers and the deployment of distribution networks is currently a problem. The objective of the research is to develop a heuristic method based on K-means, minimum spanning tree and brute force that allows the optimal deployment of distribution networks and distributed generation for isolated AC hybrid electrical microgrids. The research has a non-experimental research design, with a descriptive scope and a quantitative approach. A heuristic method was developed that allows the optimal deployment of distribution networks and distributed generation for isolated AC hybrid electric microgrids. The proposed solution obtained, based on a heuristic method of the family of brute force or exhaustive search algorithms, is novel, seeks the optimal solution, is finite, scalable and has a low computational cost. It constitutes an innovative solution for the optimal selection of distributed generation centers and the deployment of distribution networks, specifically in the location of solar panels, diesel generators and transformers.