Contribución al desarrollo tecnológico para la optimización de la ubicación y operación de recursos energéticos distribuidos en redes eléctricas de distribución

• Autores: Federico Molina Martin
• Directores de la Tesis: Jesús de la Casa Hernández (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Jaén ( España ) en 2022
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Antonio Domínguez Navarro (presid.), Francisco Javier Ruiz Rodríguez (secret.), Mónica Alonso Martínez (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Energías Renovables por la Universidad de Jaén
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Ingeniería y tecnología eléctricas
      • Aplicaciones eléctricas
      • Transmisión y distribución
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUJA
• Resumen
  • español

    La presente tesis doctoral propone una serie de metodologías de optimización con la finalidad de lograr la integración de recursos energéticos distribuidos (Distributed Energy Resources, DERs) tales como los sistemas de almacenamiento de energía (baterías o supercondensadores), los vehículos eléctricos (Electric Vehicle, EV) y las fuentes de generación distribuida (Distributed Generation, DG) renovables, en redes de distribución de corriente continua (Direct Current, DC), de corriente alterna (Alternating Current, AC) y de AC-DC. La integración de DERs, EVs y DG en redes de distribución genera modelos matemáticos de naturaleza no lineal, esto es, programación no lineal entera mixta (Mixed-Integer Nonlinear Programming, MINLP). Por ello, se propone la reformulación de dichos modelos matemáticos complejos mediante dos metodologías diferentes: metodología convexa y metodología maestro-esclavo para determinar su solución óptima.

    This doctoral thesis proposes a series of optimization methodologies in order to achieve the integration of distributed energy resources (DERs) such as energy storage systems (batteries or supercapacitors), electric vehicles (EV) and renewable sources of distributed generation (DG), in direct current (DC), alternating current (AC) and AC-DC distribution networks. The integration of DERs, EVs and DGs in distribution networks generates mathematical models of a nonlinear nature, that is, Mixed-Integer Nonlinear Programming (MINLP). For this reason, the reformulation of these complex mathematical models is proposed by means of two different methodologies: convex methodology and master-slave methodology to determine their optimal solution.

  • English

    This doctoral thesis proposes a series of optimization methodologies in order to achieve the integration of distributed energy resources (DERs) such as energy storage systems (batteries or supercapacitors), electric vehicles (EV) and renewable sources of distributed generation (DG), in direct current (DC), alternating current (AC) and AC-DC distribution networks. The integration of DERs, EVs and DGs in distribution networks generates mathematical models of a nonlinear nature, that is, Mixed-Integer Nonlinear Programming (MINLP). For this reason, the reformulation of these complex mathematical models is proposed by means of two different methodologies: convex methodology and master-slave methodology to determine their optimal solution.