Resumen

Los sistemas híbridos de energía renovable (HRES) surgen regularmente en la vida real. Al optimizar la capacidad y el estado de funcionamiento de la microrred (MG), HRES puede disminuir el costo de funcionamiento y mejorar la eficiencia. Tal problema de optimización es generalmente un problema de programación mixta entera restringida, que suele resolverse mediante el método de programación lineal. Sin embargo, a medida que se añaden más dispositivos a MG, el modelo matemático de HRES se vuelve no lineal, en el cual el método tradicional no puede resolver. Para abordar este problema, primero propusimos el modelo matemático de un HRES. Luego, se propone un algoritmo de optimización multiobjetivo coevolutivo, denominado CMOEA-c, para manejar la parte no lineal y las restricciones. Al considerar simultáneamente las restricciones y los valores objetivo, CMOEA-c puede salir fácilmente de la solución óptima local y obtener resultados satisfactorios. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con otros métodos

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Sistema híbrido de energía renovable; Microred; Optimización; Modelo matemático; Algoritmo de optimización multiobjetivo coevolutivo; Restricciones
• Keywords:Hybrid renewable energy system; Microgrid; Optimization; Mathematical model; Coevolutionary multiobjective optimization algorithm; Constraints