Un enfoque óptimo para la distribución de energía de una micro-red usando Control Predictivo basado en Modelo (MPC): una simulación de un caso de estudio
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Un enfoque óptimo para la distribución de energía de una micro-red usando Control Predictivo basado en Modelo (MPC): una simulación de un caso de estudioAutor(es)
Fecha
2016Cita bibliográfica
Hernández, C., Rodríguez, F., Moreno, J. C., Costa Mendes, P. R., Normey-Rico, J. E. Un enfoque óptimo para la distribución de energía de una micro-red usando Control Predictivo basado en Modelo (MPC): una simulación de un caso de estudio. En Actas de las XXXVII Jornadas de Automática. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid (pp. 995-1002). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.0995 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081
Resumen
[Resumen] Las micro-redes permiten la integración de fuentes de energía renovables como fuentes de energía solar y eólica, también permiten la integración de sistemas distribuidos tales como producción combinada de calor y energía y almacenamiento de energía. Además, el uso de las fuentes locales de energía para servir cargas locales ayuda a reducir las pérdidas de energía en la transmisión y distribución, aumentando aún más la eficiencia del sistema de suministro eléctrico. En este trabajo, el problema de optimización de la energía dentro de una micro-red de energía renovable (MG) con un sistema de almacenamiento de energía (ESS), que intercambia energía con la red principal se desarrolla y se resuelve con el uso de técnicas de control predictivo basado en modelo (MPC). El modelado del sistema utiliza la metodología de los Energy Hubs. Las técnicas de MPC permiten maximizar el beneficio económico de la micro-red y reducir al mínimo la degradación del sistema de almacenamiento.
Palabras clave
Energías renovables
Energy Hubs
Micro-red
Control predictivo basado en modelo
Energy Hubs
Micro-red
Control predictivo basado en modelo
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Derechos
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
ISBN
978-84-617-4298-1 (UCM) 978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)