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Optimization models for power systems in the evolution to smart grids: A review
- Source :
- Dyna, Vol 84, Iss 202, Pp 102-111 (2017), Repositorio Institucional ECI, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, instacron:Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, Repositorio UN, Universidad Nacional de Colombia, instacron:Universidad Nacional de Colombia
- Publication Year :
- 2017
- Publisher :
- Universidad Nacional de Colombia, 2017.
-
Abstract
- El presente artículo describe los modelos de optimización recientemente aplicados al diseño y operación de los sistemas de potencia hacia la conformación de las redes inteligentes e identifica las tendencias, barreras y posibles brechas en esta área. Se describen modelos para optimizar el diseño y la operación de los sistemas de potencia considerando las energías renovables, la generación distribuida, las micro redes, la gestión de la demanda y los sistemas de almacenamiento de energía. Se concluyó que es necesario validar muchos de los modelos que se han formulado recientemente para la optimización de la operación mediante pruebas con datos reales y a gran escala. Además, la gestión de la demanda y las micro redes son aspectos en los cuales se requieren desarrollar modelos para el flujo óptimo de potencia. Finalmente, es necesario predecir con mayor precisión las variables estocásticas para que estos modelos se adapten al comportamiento real del sistema.<br />The present paper aims to describe the optimization models recently applied to the design and operation of power systems in the road to the formation of smart grids and to identify the trends, challenges and possible gaps existing in this field of study. The models described allow performing optimization of the design and operation of power systems considering aspects as renewable energies and its related variability, distributed generation and micro grids, demand-site management and energy storage systems. Conclusions point out that several of the models recently formulated need to be validated with real data and large-scale systems tests. Moreover, demand-site management and micro grids are aspects that lack of the development of complete optimal power flow models. Finally, the accurate forecasting of stochastic variables is necessary to accomplish a better adaptation of models to real behavior of the power system.<br />a Facultad de Ingeniería, Universidad del Zulia, Maracaibo, Venezuela. jtello@fing.luz.edu.ve b Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, Bogotá, Colombia. agustin.marulanda@escuelaing.edu.co
- Subjects :
- lcsh:TN1-997
Optimization
Engineering
renewable energies
Energías renovables
020209 energy
Distributed computing
02 engineering and technology
lcsh:Technology
Optimización
Field (computer science)
redes inteligentes
Electric power system
Hybrid power systems
0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering
smart grids
optimal power flow
Adaptation (computer science)
Simulation
lcsh:Mining engineering. Metallurgy
optimización
business.industry
lcsh:T
020208 electrical & electronic engineering
Sistemas híbridos de energía
General Engineering
Renewable energies
Smart grids
Redes inteligentes
Flujo óptimo de potencia
Renewable energy
energías renovables
Power flow
Smart grid
Distributed generation
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
business
optimization
Optimal power flow
flujo óptimo de potencia
Subjects
Details
- Language :
- Spanish; Castilian
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Dyna, Vol 84, Iss 202, Pp 102-111 (2017), Repositorio Institucional ECI, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, instacron:Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, Repositorio UN, Universidad Nacional de Colombia, instacron:Universidad Nacional de Colombia
- Accession number :
- edsair.doi.dedup.....52e9a2dbdaaad8fd8333a771cdb60e4a