Algoritmos genéticos para optimizar un sistema híbrido solar-eólico
Dimensionamiento óptimo de sistemas energéticos por medio de técnicas de inteligencia artificial
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Las energías solar y eólica son las fuentes renovables que presentan un mayor impulso en la actualidad, sin embargo, el uso separado de estas fuentes para satisfacer una demanda de carga tienen como principal inconveniente su variabilidad. Debido a esto, la disponibilidad de la energía proveniente de sistemas fotovoltaicos y eólicos, actualmente no pueden competir por sí solas con las fuentes convencionales de generación. Por otro lado, la naturaleza complementaria de estas dos fuentes puede ser aprovechada mediante la implementación de un sistema híbrido para atenuar las fluctuaciones...
Las energías solar y eólica son las fuentes renovables que presentan un mayor impulso en la actualidad, sin embargo, el uso separado de estas fuentes para satisfacer una demanda de carga tienen como principal inconveniente su variabilidad. Debido a esto, la disponibilidad de la energía proveniente de sistemas fotovoltaicos y eólicos, actualmente no pueden competir por sí solas con las fuentes convencionales de generación. Por otro lado, la naturaleza complementaria de estas dos fuentes puede ser aprovechada mediante la implementación de un sistema híbrido para atenuar las fluctuaciones. Sin embargo, usar un sistema híbrido aumenta su complejidad comparándolo con un sistema fotovoltaico y/o sistema eólico autónomo; esto conduce a la necesidad de optimizar su dimensionamiento ya que con esto se asegura la satisfacción de la demanda de carga bajo las condiciones del recurso en el sitio y se reduce el costo total del sistema. El presente trabajo tiene como objetivo principal la optimización del dimensionamiento de un sistema híbrido solar-eólico-baterías sometido a un determinado patrón de carga eléctrica en condiciones del recurso solar y eólico en el Estado de Yucatán, México.
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