“Implementación de un sistema de gestión de la demanda eléctrica basado en la caracterización de los recursos en micro-redes”

El desarrollo de las tecnologías en la actualidad proporciona cierta ventaja en la utilización y conservación de los recursos energéticos existentes. En consecuencia, existe un aumento de la generación basada en recursos renovables no convencionales que se integran a los nuevos sistemas eléctricos como son las micro-redes (MR). El presente artículo se enfoca en la caracterización de los recursos distribuidos en función de las diferentes variables que presentan los recursos energéticos distribuidos como fotovoltaica, eólica y banco de baterías, cuyo papel dentro de las micro-redes juega un rol muy importante en la reducción de combustibles fósiles y en consecuencia una reducción en la emisión de gases de efecto invernadero, determinando cual es el más eficiente en cuanto al aporte de energía eléctrica al sistema. Este trabajo realiza una gestión de los recursos distribuidos incluyendo la red eléctrica para poder satisfacer la demanda bajo tres escenarios representativos (un día laboral, no laboral y en pandemia) para un usuario residencial, considerando el modelo que determine el mayor aporte de energía basada en la eficiencia de cada modelo, aplicando una programación lineal la cual permita tener una solución óptima al menor costo de compra de energía eléctrica a la red. Finalmente se muestran los resultados tanto de la caracterización como de la gestión tomando en cuenta la naturaleza aleatoria de los recursos distribuidos.Technology development actually provides of a certain advantage in use and conservation of resources. Consequently, there is an important increase in generation based on non-conventional renewable resources that are integrated into new electrical systems such as microgrids (MR). This article focuses on the characterization based on the different variables presented by distributed energy resources such as photovoltaic, wind and energy storage, whose performance within microgrids establish an important role in reducing fossil fuels thus, a minimization in the emission of greenhouse gases, determining which is the most efficient in terms of the contribution of electrical energy to the system. This paper performs a management of distributed resources including the electrical network in order to satisfy the demand under three representative scenarios (a working day, non-working day and in pandemic) for a residential user, considering the model that determines the highest energy contribution based on the efficiency of each model, applying a linear programming which allows to have an optimal solution at the lowest cost of purchasing electricity from the grid. Finally, the results of both characterization and management are shown, considering the random nature of the distributed resources