Resumen

En asociación con el desarrollo de la generación de energía renovable intermitente (REG), la asignación dinámica multiobjetivo enfrenta más desafíos para la operación del sistema eléctrico debido a la significativa incertidumbre de la REG. Para abordar los problemas, se formula y resuelve un problema de asignación óptima a futuro que incorpora el almacenamiento de energía (ES) basado en un método robusto de optimización multiobjetivo. En el modelo propuesto, se optimizan los patrones de asignación dinámica multietapa de ES y generadores para reducir el costo y las emisiones. Específicamente, se consideran fuertes restricciones de los comportamientos de carga/descarga del ES en el dominio espacio-temporal para prolongar su vida útil. Además, se formula un modelo robusto adaptativo basado en la optimización multiobjetivo minimax para encontrar soluciones de asignación óptimas adaptadas a los cambios inciertos de la REG. Además, se emplea un algoritmo de optimización efectivo, a saber, la Optimización de Enjambre de Part

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Generación de energía renovable; Modelo de despacho; Almacenamiento de energía; Optimización multiobjetivo; Incertidumbre; Sistema de energía
• Keywords:Renewable energy generation; Dispatch model; Energy storage; Multiobjective optimization; Uncertainty; Power system