Modelo híbrido optimizado basado en controladores PI para la gestión de energía adaptativa en microrredes de carga de...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Eléctrica Ingeniería Eléctrica.
• Sistemas de energía renovable Sistemas de energía renovable.
• Sistemas de control de los sistemas de control.

Sus antecedentes:

• La creciente adopción de vehículos eléctricos (EV) aumenta la demanda de estaciones de carga (CS), causando inestabilidad de la red y cargas pico más altas.
• Las microrredes (MG) que integran fuentes de energía renovables (RES) se enfrentan a desafíos debido a la intermitencia de las RES, lo que requiere una gestión energética avanzada.
• Las microrredes de CC con generación fotovoltaica (PV), celdas de combustible, almacenamiento de baterías y carga de vehículos eléctricos requieren soluciones robustas de equilibrio de energía.

Objetivo del estudio:

• Proponer un sistema de gestión de energía híbrido (EMS) optimizado basado en PI para microrredes de CC con infraestructura de carga de vehículos eléctricos.
• Para mejorar el equilibrio de energía, reducir los costos operativos y mejorar la estabilidad de la red bajo la fluctuación de la demanda de vehículos eléctricos y la disponibilidad de RES.
• Validar la efectividad del SME propuesto para aumentar la utilización de energía renovable y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.

Principales métodos:

• Desarrolló un sistema híbrido de gestión de energía que combina un controlador de lógica difusa (FLC) con un algoritmo Red Panda Optimization (RPO) basado en Dwarf Mongoose para un ajuste óptimo de la integral proporcional (PI).
• Modelado y validado el sistema propuesto utilizando MATLAB / Simulink para una microrred de CC que incorpora PV, celdas de combustible, almacenamiento de baterías y carga de EV.
• Implementó ajustes dinámicos de tarifas y estrategias eficientes de gestión de convertidores dentro del SME.

Principales resultados:

• Se lograron reducciones significativas en los costos de carga de EV, con un mínimo de $ 0,034 / kWh durante las horas no pico y los costos promedio de días laborables / fines de semana reducidos en un 45,26% y 56,11%, respectivamente.
• Demostró una disminución sustancial en las emisiones de gases de efecto invernadero (hasta el 55,75%) a través de una mayor utilización de energía renovable.
• Mostró un mejor equilibrio de potencia, una regulación de voltaje superior y una convergencia más rápida en comparación con los métodos tradicionales.

Conclusiones:

• El EMS híbrido optimizado basado en PI mejora efectivamente la estabilidad de la energía, la rentabilidad y la integración de energía renovable en las microrredes de CC que admiten la carga de vehículos eléctricos.
• El SGE adaptativo propuesto ofrece una solución confiable para gestionar las complejidades de las microrredes modernas con el aumento de la penetración de los vehículos eléctricos y las energías renovables.
• Los resultados confirman la capacidad del sistema para equilibrar el poder, reducir los gastos operativos y minimizar el impacto ambiental.