Resumen

El principal objetivo de una compañía eléctrica es suministrar energía de calidad y sin interrupciones a sus clientes. Esto se convierte en un reto cada vez mayor, ya que el continuo aumento de la población exige un incremento proporcional del suministro eléctrico a cargas adicionales. Si no se planifica bien, este aumento constante de la demanda de energía puede provocar un colapso de la tensión y, en última instancia, apagones. En los casos en los que la demanda de energía supera a la generación dentro de una microrred aislada o debido a una contingencia, debe establecerse un desacoplamiento de carga óptimo para mejorar la seguridad y estabilidad del sistema eléctrico. El desacoplamiento de cargas se realiza tradicionalmente basándose en mediciones de subtensión o de subfrecuencia de una sección determinada de la red. Sin embargo, en comparación con los métodos convencionales, los algoritmos metaheurísticos ofrecen mejores resultados a la hora de determinar con precisión la cantidad óptima de carga que debe desprenderse durante situaciones de contingencia o subabastecimiento. En este estudio, se analiza una microrred aislada con una alta penetración de fuentes de energía renovables (FER) y se aplica el algoritmo de colonias artificiales de abejas (ABC) para la eliminación óptima de la carga. Los resultados se comparan con los del algoritmo genético (GA), la optimización por enjambre de partículas (PSO) y el híbrido GA-PSO. Se consideran tanto las contingencias de generación como las de sobrecarga en un sistema estándar IEEE de 30 buses en una plataforma MATLAB. A los distintos autobuses se les asignan índices de prioridad que constituyen la base de la determinación de qué cargas y qué cantidad de carga deben desprenderse en cada momento.

• Materias:Vigas y losas de hormigón Suelos blandos Pandeo lateral torsional Infraestructura vial Nodos sísmicos
• Subjects:Concrete beams and slabs Soft soils Torsional lateral buckling Road infrastructure Seismic nodes
• Palabras claves:microrred aislada, demanda eléctrica, colonia de abejas artificial, optimización por enjambre de partículas, fuentes de energía renovables, eventuales apagones, compañía eléctrica, GA, contingencia, generación
• Keywords:islanded microgrid, power demand, Artificial Bee Colony, Particle Swarm Optimization, Renewable Energy Sources, eventual power blackouts, power utility company, GA, contingency, generation