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La programación dinámica medioambiental/económica de las microrredes (MG) es un complejo problema de optimización multiobjetivo, que suele tener parámetros y restricciones dinámicos. En este trabajo, se establece un modelo de optimización biobjetivo de la programación de las MG. Se consideran varios tipos de microfuentes (como las fuentes convencionales, varios tipos de fuentes renovables, etc.), mercados eléctricos y restricciones dinámicas. Se mejora un marco MOEA/D-M2M propuesto recientemente (I-MOEA/D-M2M) para resolver los problemas de programación de MG del mundo real. Para hacer frente a las restricciones, se revisan los procesos de clasificación y selección de soluciones del MOEA/D-M2M original. Además, se introducen una estrategia de descomposición autoadaptativa y un método modificado de asignación de individuos para mejorar la capacidad de tratar con incertidumbres, así como reducir el trabajo computacional innecesario en la práctica y cumplir los requisitos de tiempo para las tareas de optimización dinámica. A continuación, se aplica el I-MOEA/D-M2M propuesto a los problemas de programación de MG independientes, teniendo en cuenta la variación de la demanda de carga y los cambios en el precio de la electricidad. Los resultados de la simulación con MATLAB muestran que el método propuesto puede conseguir mejores frentes distribuidos en mucho menos tiempo de ejecución que los algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs) típicos como el algoritmo evolutivo de Pareto de fuerza mejorada (SPEA2) y el algoritmo genético de ordenación no dominante II (NSGAII). Por último, I-MOEA/D-M2M se utiliza para resolver un problema de programación de operaciones dinámicas de 24 horas de MG y obtiene resultados satisfactorios.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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