Resumen

La integración de la generación eólica, la energía fotovoltaica y el almacenamiento en baterías para formar sistemas híbridos de energía ha sido reconocida como prometedora en el desarrollo de las energías renovables. Sin embargo, teniendo en cuenta la complejidad del sistema y la incertidumbre de las energías renovables, como la eólica y la solar, es difícil obtener soluciones prácticas para estos sistemas. En este trabajo, el dimensionamiento óptimo de un sistema eólico, fotovoltaico y de baterías se realiza mediante el equilibrio entre factores técnicos y económicos. En primer lugar, se modificó el algoritmo de agrupación difusa c-means con parámetros autoadaptables para extraer información útil de los datos históricos. Además, se combina el modelo de Markov para determinar los estados cronológicos del sistema de recursos naturales y carga. Por último, se introduce una estrategia de equilibrio de potencia para guiar el proceso de optimización con el algoritmo genético con el fin de establecer la configuración óptima con coste minimizado garantizando al mismo tiempo la fiabilidad y los factores medioambientales. Se analiza un caso de sistema eléctrico híbrido insular, y los resultados de la simulación se comparan con el método FCM general y el método cronológico para validar la eficacia del método mencionado.

• Materias:Máquinas eléctricas Turbinas hidráulicas Motores (Mecánica) Turbina eólica Turbomáquina
• Subjects:Electric machines Hydraulic turbines Engines Wind turbine Turbomachine
• Palabras claves:estados cronológicos del sistema, método general fcm, sistema eléctrico híbrido, sistemas eléctricos híbridos, estrategia de equilibrio de potencia, desarrollo de energías renovables, eólica, modelo de markov, almacenamiento en baterías, sistema de baterías
• Keywords:chronological system states, general fcm method, hybrid power system, hybrid power systems, power balance strategy, renewable energy development, wind, markov model, battery storage, battery system