{"id":{"repo_id":"cadiz","oai_identifier":"oai:rodin.uca.es:10498/39653"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/cadiz/oai:rodin.uca.es:10498/39653","repository":{"repo_id":"cadiz","name":"Universidad de Cadiz","base_url":"https://rodin.uca.es/oai/request"},"display":{"title":"Optimización de la programación de cargas domésticas para un sistema híbrido de energías renovables","abstract":"El continuo incremento de la integración de energías renovables en sistemas eléctricos resalta la necesidad de una gestión eficiente tanto de la generación como de la demanda. Este estudio se centra en analizar la optimización de la programación de cargas domésticas en un sistema híbrido de energías renovables con capacidad de almacenamiento, con el objetivo general de realizar un análisis de optimización de la programación de carga para dicho sistema. Para ello, se investiga la interacción entre los recursos renovables (eólico y solar), los modelos matemáticos de los componentes del sistema híbrido, y los patrones de consumo de cargas domésticas, abordando la pregunta de investigación sobre cómo la programación temporal de la demanda puede optimizar el rendimiento del sistema híbrido. La metodología empleada es de tipo cuantitativo, involucrando la modelización matemática simplificada de paneles solares, aerogeneradores, baterías y, en algunos casos, generadores diésel. Se utilizan datos de recursos renovables obtenidos mediante el software PVGIS y se modelan las cargas domésticas, tanto fijas como desplazables. Se analizan diversas estrategias de gestión de energía y se formulan problemas de optimización considerando diferentes topologías de conexión (aislada y conectada a red, con y sin venta de excedentes). La optimización se implementa mediante el algoritmo PSO y JAYA, evaluando escenarios con y sin programación de cargas, y en algunos casos, optimizando conjuntamente el dimensionamiento del sistema y la programación de la demanda. Los resultados principales demuestran que la optimización de la programación de cargas desplazables puede reducir el costo de energía y mejorar la eficiencia del sistema híbrido. En sistemas conectados a red, la viabilidad económica de la venta de excedentes influye significativamente en el diseño y la rentabilidad. La optimización conjunta del dimensionamiento y la programación de cargas revela una sinergia que conduce a un menor costo de energía en comparación con la optimización aislada. Los resultados implican que la programación inteligente de la demanda es una estrategia relevante para mejorar la eficiencia económica y operativa de los sistemas híbridos de energías renovables. La capacidad de desplazar cargas domésticas para coincidir con la generación renovable o para aprovechar tarifas eléctricas favorables subraya el aporte del estudio hacia una gestión energética más eficiente y una mayor integración de las energías renovables en el entorno doméstico.","abstract_html":"El continuo incremento de la integración de energías renovables en sistemas eléctricos resalta la necesidad de una gestión eficiente tanto de la generación como de la demanda. Este estudio se centra en analizar la optimización de la programación de cargas domésticas en un sistema híbrido de energías renovables con capacidad de almacenamiento, con el objetivo general de realizar un análisis de optimización de la programación de carga para dicho sistema. 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To this end, the interaction between renewable resources (wind and solar), mathematical models of the hybrid system components, and household load consumption patterns is investigated, addressing the research question of how temporal demand scheduling can optimize hybrid system performance. The methodology employed is quantitative, involving simplified mathematical modelling of solar panels, wind turbines, batteries and, in some cases, diesel generators. Renewable resource data obtained using PVGIS software is used and domestic loads, both fixed and shifting, are modelled. Various energy management strategies are analyzed, and optimization problems are formulated considering different connection topologies (stand-alone and grid-connected, with and without surplus sale). The optimization is implemented using the PSO and JAYA algorithm, evaluating scenarios with and without load scheduling, and in some cases, jointly optimizing system sizing and demand scheduling. The main results show that optimizing the scheduling of shifting loads can reduce the cost of energy and improve the efficiency of the hybrid system. In grid-connected systems, the economic feasibility of surplus sales significantly influences design and cost-effectiveness. Joint optimization of load sizing and scheduling reveals a synergy that leads to lower energy costs compared to isolated optimization. The results imply that smart demand scheduling is a relevant strategy to improve the economic and operational efficiency of hybrid renewable energy systems. 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