Modelo hiperheurístico basado en razonamiento con función de selección multiretropropagación.
Aplicación para resolver el problema del vector óptimo de inyecciones de potencias desde micro-generación fotovoltaica en baja tensión
Palabras clave:
hiperheurísticas, redes neuronales, retropropagación múltiple, sistemas de distribución eléctrica, micro generación distribuida, energía solar fotovoltaicaResumen
El nuevo paradigma de abastecimiento eléctrico, denominado Generación y Micro-Generación Distribuida (GD y MGD, respectivamente), complementario al tradicional referido como Generación Centralizada (GC), constituye una realidad para fomentar la penetración de fuentes primarias de energía renovable en la Matriz Energética. Particularmente, la MGD supone la introducción de una nueva figura como agente del Sistema de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT): el usuario prosumidor o micro-generador. Sin embargo, existen aspectos técnicos relativos al funcionamiento del SDEE BT dentro de parámetros de tolerancia específicos y establecidos regulatoriamente que, de no ser resueltos, pueden atentar contra este nuevo paradigma, dado que la planificación y la operación de la red cambian en modo sustancial. En este trabajo se presenta, continuando con líneas de investigación abordadas por los autores, un Modelo HiperHeurístico más eficiente para resolver el Problema de Optimización del Vector de Inyecciones desde Micro-Generación Distribuida Solar Fotovoltaica (PO VIny MGD FV) en los SDEE BT, basado en Razonamiento con Función de Selección Multi-Retropropagación. El Modelo propuesto es aplicado sobre un SDEE BT real, comparando los resultados con otros Modelos HiperHeurísticos similares con Función de Selección Simple-Retropropagación, evidenciándose algunas ventajas que el mismo exhibe.
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Referencias
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