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Optimización de la carga de baterías PV para hogares utilizando un esquema de precios en tiempo real: un modelo e implementación basados en heurísticas
La combinación de paneles solares (PV) con sistemas de almacenamiento de energía (ESS) se ha vuelto cada vez más una práctica común para los hogares. En este contexto, la batería de ESS satisface las necesidades del hogar cuando la generación de PV no está presente. Recientemente, la fijación dinámica de precios se convirtió en una de las medidas tomadas para desplazar la demanda. Gracias a los avances tecnológicos (por ejemplo, medidores inteligentes), la fijación de precios en tiempo real (RTP) ha demostrado ser la opción más atractiva en el mercado, debido a la facilidad de estimar la elasticidad del precio en varios periodos de tiempo. Estudiamos un sistema PV-batería para el caso de hogares que están bajo un esquema de RTP. Con este fin, describimos y modelamos el sistema subyacente, y compilamos una función objetivo que tiene como objetivo de optimización la minimización del costo de carga de la batería. Además, proponemos un algoritmo basado en heurísticas que programa el proceso de carga durante los periodos económicos. Para evaluar la cantidad de ahorros, consideramos un banco de pruebas en la vida real e implementamos el algoritmo propuesto teniendo en cuenta diferentes escenarios. Los resultados demuestran los beneficios de los hogares que se adhieren al esquema de fijación de precios en tiempo real, donde los ahorros alcanzaron el 50% en ciertos casos.
Autores: Basmadjian, Robert
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
Este documento es un artículo elaborado por Robert Basmadjian para la revista Electronics, Vol. 9, Núm. 1. Publicación de MDPI. Contacto: electronics@mdpi.com
La combinación de paneles solares (PV) con sistemas de almacenamiento de energía (ESS) se ha vuelto cada vez más una práctica común para los hogares. En este contexto, la batería de ESS satisface las necesidades del hogar cuando la generación de PV no está presente. Recientemente, la fijación dinámica de precios se convirtió en una de las medidas tomadas para desplazar la demanda. Gracias a los avances tecnológicos (por ejemplo, medidores inteligentes), la fijación de precios en tiempo real (RTP) ha demostrado ser la opción más atractiva en el mercado, debido a la facilidad de estimar la elasticidad del precio en varios periodos de tiempo. Estudiamos un sistema PV-batería para el caso de hogares que están bajo un esquema de RTP. Con este fin, describimos y modelamos el sistema subyacente, y compilamos una función objetivo que tiene como objetivo de optimización la minimización del costo de carga de la batería. Además, proponemos un algoritmo basado en heurísticas que programa el proceso de carga durante los periodos económicos. Para evaluar la cantidad de ahorros, consideramos un banco de pruebas en la vida real e implementamos el algoritmo propuesto teniendo en cuenta diferentes escenarios. Los resultados demuestran los beneficios de los hogares que se adhieren al esquema de fijación de precios en tiempo real, donde los ahorros alcanzaron el 50% en ciertos casos.
Descripción
La combinación de paneles solares (PV) con sistemas de almacenamiento de energía (ESS) se ha vuelto cada vez más una práctica común para los hogares. En este contexto, la batería de ESS satisface las necesidades del hogar cuando la generación de PV no está presente. Recientemente, la fijación dinámica de precios se convirtió en una de las medidas tomadas para desplazar la demanda. Gracias a los avances tecnológicos (por ejemplo, medidores inteligentes), la fijación de precios en tiempo real (RTP) ha demostrado ser la opción más atractiva en el mercado, debido a la facilidad de estimar la elasticidad del precio en varios periodos de tiempo. Estudiamos un sistema PV-batería para el caso de hogares que están bajo un esquema de RTP. Con este fin, describimos y modelamos el sistema subyacente, y compilamos una función objetivo que tiene como objetivo de optimización la minimización del costo de carga de la batería. Además, proponemos un algoritmo basado en heurísticas que programa el proceso de carga durante los periodos económicos. Para evaluar la cantidad de ahorros, consideramos un banco de pruebas en la vida real e implementamos el algoritmo propuesto teniendo en cuenta diferentes escenarios. Los resultados demuestran los beneficios de los hogares que se adhieren al esquema de fijación de precios en tiempo real, donde los ahorros alcanzaron el 50% en ciertos casos.