Resumen

Las fuentes de energa renovable a gran escala conectadas a la red plantean nuevos problemas y retos al control automtico de la generacin (AGC) del sistema elctrico. Para mejorar el rendimiento de la respuesta dinmica del AGC, se establece un bioobjetivo de control complementario (BOCC) con alta participacin de los recursos de almacenamiento de energa (ESR), con la minimizacin de la desviacin de potencia total y la minimizacin del pago de millas de regulacin. Para abordar este problema, se emplea el algoritmo evolutivo de Pareto de fuerza para adquirir rpidamente un frente de Pareto de alta calidad para el BOCC. Basndose en el mtodo de peso de entropa (EWM), se disea una teora de toma de decisiones de objetivo gris para elegir un esquema de despacho de compromiso que tenga en cuenta tanto la economa operativa como la calidad de la energa. Por ltimo, se toma un modelo ampliado de control de frecuencia de carga (LFC) de dos reas con siete unidades AGC para verificar la eficacia y el rendimiento del mtodo propuesto.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Fuentes de energía renovables; Control automático de la generación; Recursos de almacenamiento de energía; Frente de Pareto; Método del peso de la entropía; Control de la frecuencia de carga
• Keywords:Renewable energy sources; Automatic generation control; Energy storage resources; Pareto front; Entropy weight method; Load frequency control