Contexto:

En este artículo se propone un sistema de gestión energética (EMS) para sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) orientado a la reducción de costos operativos en microrredes (MG) AC que operan conectados a la red (GON) y en modo isla (GOFF), considerando los costos de compra de energía, generación convencional y mantenimiento a la vez que se cumple con todas las restricciones operativas del sistema y sus componentes.

Método:

Comoestrategia de operación inteligente del sistema de almacenamiento en baterías, se utiliza una metodología maestro-esclavo basada en optimización por enjambre de partículas y un flujo de potencia horario basado en el método de aproximaciones sucesivas (SAM). Esta propuesta se valida en una MG-AC de 33 nodos, operando en modos GON y GOFF, en comparación con dos métodos alternativos que utilizan el algoritmo de búsqueda por vórtices (VSA) y el algoritmo genético continuo de Chu&Beasley (CBGA) y el mismo método de flujo de potencia. Resultados: El EMS basado en PSOalcanzó los menores costos, i.e., 6897.59 USD/día (GON) y 17 527.42 USD/día (GOFF), con reducciones en costos del 1.45 y el 0.13% respectivamente y bajas desviaciones estándar (0.067 y 0.014%), lo que confirma su eficiencia, robustez y cumplimiento de restricciones.

Conclusiones:

El EMS basado en PSO/SAM ofrece una calidad de solución y un tiempo de procesamiento superiores en ambos modos de operación. En el modo GON, reduce los costos promedio en un 0.0287% en comparación con el VSA y en un 0.2252% con respecto al CBGA, mientras que, en el modo GOFF, las reducciones son de 0.0191 y 0.0355% respectivamente. Estos resultados reflejan una reducción de costos más efectiva que la obtenida por métodos exactos, lo que constitye la principal contribución de este artículo.

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