Gestión de la demanda en las redes inteligentes. Perspectiva y control desde el usuario y la distribuidora

Autores
Bragagnolo, Sergio Nicolás; Vaschetti, Jorge Carlos; Magnago, Fernando; Gomez Targarona, Juan Carlos de Jesus
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo de este artículo es desarrollar el concepto de gestión de la demanda en relación a los tipos de control existentes y presentar un ejemplo simple de optimización de la demanda para evaluar las potencialidades de un control híbrido. Se presenta una breve introducción, detallando el conocimiento actual en gestión de demanda, se desarrolla el concepto de control directo e indirecto sobre la demanda, se identifica, y se elabora una tabla con las cargas residenciales. Se modelan dos residencias que podrán modificar su carga ante un esquema de precios dados y un objetivo de no concentración de la demanda fijados por la distribuidora, obteniendo una correcta optimización y dispersando las cargas de diferente forma en la segunda ronda. Se concluye que una intervención de la distribuidora puede mejorar la distribución de la demanda por la aleatoriedad del algoritmo genético sin comprometer la privacidad del usuario.
The article aims is to develop the demand side management concept in relation to existing control types. It also aims to providing a simple example of demand optimization to evaluate the potentialities of a hybrid control. A brief introduction is presented detailing the state of the art. Then, the direct and indirect control over demand was discussed, the types of loads were described, and a table with the residential loads was prepared. Two residences were modeled, which could modify their load before a given price scheme and a non-concentration objective set by the distributor. This resulted in obtaining a correct optimization and distributing of the loads in a different way in the second round. It is concluded that an intervention of the distributor can improve the distribution of the demand by the randomness of the genetic algorithm without compromising user privacy.
Fil: Bragagnolo, Sergio Nicolás. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Cordoba. Centro de Investigacion Desarrollo y Transferencia de Ingenieria En Energia Electrica.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Vaschetti, Jorge Carlos. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Cordoba. Centro de Investigacion Desarrollo y Transferencia de Ingenieria En Energia Electrica.; Argentina
Fil: Magnago, Fernando. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electricidad y Electrónica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Gomez Targarona, Juan Carlos de Jesus. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería; Argentina
Materia
GESTION DE LA DEMANDA
RESPUESTA A LA DEMANDA
REDES INTELIGENTES
OPTIMIZACION
ALGORITMO GENETICO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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The article aims is to develop the demand side management concept in relation to existing control types. It also aims to providing a simple example of demand optimization to evaluate the potentialities of a hybrid control. A brief introduction is presented detailing the state of the art. Then, the direct and indirect control over demand was discussed, the types of loads were described, and a table with the residential loads was prepared. Two residences were modeled, which could modify their load before a given price scheme and a non-concentration objective set by the distributor. This resulted in obtaining a correct optimization and distributing of the loads in a different way in the second round. It is concluded that an intervention of the distributor can improve the distribution of the demand by the randomness of the genetic algorithm without compromising user privacy.
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