Hybrid Renewable Energy System Based On Intelligent Optimization Techniques

Abstract

La energía renovable tiene como objetivo generar más energía ecológica y no contaminante y para eso, son esenciales para el desarrollo sostenible de la sociedad. La generación con energías renovables debe tener en cuenta las deficiencias y limitaciones que surgen debido a la capacidad intermitente de la fuente de alimentación. Los sistemas híbridos de energía renovable basados en recursos solares y eólicos son los sistemas de energía de generación más prometedores debido a su complementariedad para explotar los recursos naturales; sin embargo, la instalación de un sistema híbrido solar-eólico depende de las condiciones climáticas y eso hace que la dimensión del sistema sea compleja. Un diseño óptimo del sistema híbrido a ser implementado se vuelve crítico para tener la mejor relación costo-confiabilidad. La aplicación de técnicas de optimización inteligente hace posible encontrar un diseño óptimo en un momento adecuado. La literatura muestra que la técnica de optimización más utilizada es la de los algoritmos genéticos. Esta tesis de maestría, propone utilizar tecnologías inteligentes para dimensionar de manera óptima un sistema híbrido de energía renovable que utiliza energía solar y eólica. El enfoque propuesto requiere la configuración del sistema, proporcionar o no conexión a la red, almacenamiento de la batería y los enfoques de optimización. Se presentan los resultados experimentales y las conclusiones que enfatizan las ventajas de las técnicas de optimización inteligentes para la mejora de los sistemas híbridos de energía renovable.