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Metodología para la integración y la gestión de recursos energéticos distribuidos en sistemas de distribución asimétricos empleando algoritmos de optimización metaheurística para la mejora de indicadores técnicos, económicos y ambientales en zonas no interconectadas

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dc.contributor.advisorBolaños, Rubén Iván
dc.contributor.advisorGrisales Noreña, Luis Fernando
dc.contributor.advisorMontoya Giraldo, Oscar Danilo
dc.contributor.authorGuzmán Henao, Jhony Andrés
dc.contributor.corporatenameInstitución Universitaria ITM
dc.contributor.juryTrejos Grisales, Luz Adriana
dc.contributor.juryBueno López, Maximiliano
dc.contributor.juryBaiher, Carlos
dc.contributor.researchgroupIngenierías::Materiales Avanzados y Energía (MATYER)
dc.coverage.temporalColombia
dc.date.accessioned2025-10-09T16:19:25Z
dc.date.issued2025-09-08
dc.description.abstractEl crecimiento de la demanda energética y la necesidad de un suministro confiable y sostenible en zonas no interconectadas (ZNI) han impulsado el desarrollo de estrategias integrales para la planificación y operación de sus sistemas eléctricos de distribución (SEDs). Estos enfrentan desafíos como altos costos de producción de energía, ineficiencia operativa y elevadas emisiones de CO₂ debido al uso de combustibles fósiles. En respuesta, la integración de recursos energéticos distribuidos (DERs) se presenta como una solución viable, aunque plantea una alta complejidad matemática y computacional por las condiciones operativas dinámicas de la red. Esta tesis doctoral propone una metodología de optimización para la integración y gestión conjunta de DERs en SEDs asimétricos ubicados en ZNI, considerando criterios técnicos, económicos y ambientales. La estrategia se fundamenta en un modelo de programación no lineal entera mixta (MINLP) de tipo líder-seguidor, que permite representar las características operativas y las variables de decisión del sistema. Para resolver este problema, se desarrolló un esquema de solución basado en algoritmos metaheurísticos, incluyendo el Algoritmo Genético de Chu & Beasley (CBGA), el Algoritmo de Búsqueda de Vórtices (VSA) y el Algoritmo de Optimización de la Viuda Negra (BWOA). La validación de la metodología se realizó utilizando tres sistemas de prueba disponibles en la literatura, cada uno adaptado a las condiciones de demanda y generación renovable de una ZNI del territorio colombiano. Sistemas de prueba de 8, 25 y 37 nodos adaptados a las condiciones de Nuquí, Leticia y la Isla de San Andrés, respectivamente. En todos los casos se evidenciaron mejoras significativas en los indicadores económicos, técnicos y ambientales, particularmente en las soluciones obtenidas mediante el algoritmo BWOA. En Nuquí, se lograron reducciones del 18,7021% en los costos, del 51,4738% en las pérdidas de energía y del 44,3585% en las emisiones de CO₂. En Leticia, las reducciones fueron del 26,9304% en los costos, del 77,0164% en las pérdidas y del 61,1426% en las emisiones de CO₂. Finalmente, para la isla de San Andrés, se alcanzaron reducciones del 35,6691% en los costos, del 65,4489% en las pérdidas de energía y del 59,9654% en las emisiones de CO₂. Todo esto con buenos tiempos de procesamiento y una adecuada repetibilidad de las soluciones.
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.description.degreenameDoctor(a) en Ingenierías
dc.description.researchareaIngenierías::Materiales Avanzados y Energía (MATYER)::Eficiencia Energética
dc.description.tableofcontentsÍndice de figuras ix Índice de tablas xv Acrónimos xix 1 Introducción 1 1.1 Justificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.1 Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.2 Objetivos específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Contribuciones del proyecto de grado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.4 Productos derivados del proyecto de grado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.5 Estructura del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2 Marco Teórico y Estado del Arte 10 2.1 Sistema eléctrico de potencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1.1 Desafíos asociados a la etapa de distribución . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1.1.1 Topología de la red . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1.1.2 Transporte de energía en un SED . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1.1.3 Sistema eléctrico de distribución trifásico asimétrico . . . . . . . 13 2.1.1.4 Tipos de usuarios conectados a los SEDs . . . . . . . . . . . . . 14 2.1.1.5 La variabilidad introducida por los recursos renovables . . . . . 15 2.1.2 Factores que influyen en la integración de territorios a grandes SEPs . . . 17 2.1.3 Estrategias para gestionar los SEDs en zonas interconectadas y ZNI . . . 18 2.1.3.1 Dispositivos de generación distribuida . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1.3.2 Sistemas de almacenamiento de energía en baterías . . . . . . . 19 2.1.3.3 Dispositivos de compensación de potencia reactiva . . . . . . . 20 2.1.3.4 Sistemas de gestión de la demanda . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.1.4 Rol del marco regulatorio en la incorporación de DERs . . . . . . . . . . 23 2.1.5 Complejidad matemática en la integración y gestión de DERs dentro de los SEDs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.1.5.1 Naturaleza de las variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 v 2.1.5.2 Formulación matemática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.1.6 Evaluación del impacto de los DERs en los SEDs . . . . . . . . . . . . . 29 2.1.6.1 Flujo de potencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.1.6.2 Métodos de evaluación del flujo de potencia . . . . . . . . . . . 32 2.1.6.3 Aspectos relevantes en la evaluación del flujo de potencia . . . . 34 2.1.6.4 Impacto en los aspectos operativos del SED . . . . . . . . . . . 35 2.1.7 Enfoques encontrados en la literatura especializada para la gestión en ergética de los DERs en los SEDs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.1.7.1 Enfoques analíticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.1.7.2 Enfoques numéricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.1.7.3 Enfoques heurísticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.1.7.4 Enfoques metaheurísticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.2 Análisis de los avances realizados en la literatura especializada . . . . . . . . . . 38 2.2.1 Estrategias para la integración y gestión de un solo tipo de DER . . . . . 39 2.2.2 Estrategias que abordan la integración y gestión simultánea de diferentes tipos de DERs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3 Metodología 56 3.1 Selección de escenarios de implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.1.1 Nuquí, Chocó . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.1.1.1 Sistema de prueba trifásico de 8 nodos . . . . . . . . . . . . . . 58 3.1.2 Leticia, Amazonas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.1.2.1 Sistema de prueba trifásico de 25 nodos . . . . . . . . . . . . . 60 3.1.3 Isla de San Andrés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3.1.3.1 Sistema de prueba trifásico IEEE de 37 nodos . . . . . . . . . . 62 3.1.4 Selección de tipos de DERs, cantidad de dispositivos y su límite máximo de potencia nominal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.2 Análisis de la disponibilidad de fuentes de energía renovable y de la demanda energética en ZNI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.2.1 Obtención de curvas de generación de fuentes renovables de energía . . . 66 3.2.1.1 Evaluación del Potencial de Generación de Energía Solar en las ZNI seleccionadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.2.2 Obtención de curvas de demanda energética en las ZNI seleccionadas . . 68 3.3 Formulación Matemática para la Integración de DERs en SEDs de ZNI . . . . . 70 3.3.1 Formulación de Funciones Objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 3.3.1.1 Función objetivo para el mejoramiento de aspectos económicos . 71 vi 3.3.1.2 Función objetivo para el mejoramiento de aspectos técnicos . . 74 3.3.1.3 Función objetivo para el mejoramiento de aspectos ambientales 75 3.3.1.4 Estimación de la vida útil de los BESS . . . . . . . . . . . . . . 75 3.3.2 Conjunto de restricciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 3.3.2.1 Balances de potencia activa y reactiva en cada nodo . . . . . . 78 3.3.2.2 Límites de potencia activa y reactiva de los generadores conven cionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.3.2.3 Límites de potencia activa en las fuentes de GD y en las baterías 79 3.3.2.4 Límites de potencia reactiva en los D-STATCOMs . . . . . . . 80 3.3.2.5 Límites de tensión en los nodos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 3.3.2.6 Límite de corriente en las líneas . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 3.3.2.7 Relación entre el SOC y la gestión de la potencia activa en cada batería . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 3.3.2.8 SOC inicial y SOC final para un intervalo de operación . . . . . 81 3.3.2.9 Potencia máxima de carga y descarga por batería . . . . . . . . 82 3.3.2.10 Límites de operación del SOC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 3.4 Metodología propuesta para la integración y la gestión de DERs en SEDs de ZNI 83 3.4.1 Etapa líder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 3.4.1.1 Algoritmo genético de Chu & Beasley . . . . . . . . . . . . . . . 84 3.4.1.2 Algoritmo de Búsqueda de Vórtices . . . . . . . . . . . . . . . . 85 3.4.1.3 Algoritmo de Optimización de la Viuda Negra . . . . . . . . . . 88 3.4.1.4 Sintonización de algoritmos usados etapa en la etapa líder . . . 89 3.4.2 Etapa seguidor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.4.3 Codificación propuesta para las soluciones . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 3.4.4 Herramienta utilizada para la resolución de los algoritmos . . . . . . . . 94 3.4.5 Evaluación para una hora de las condiciones operativas en los escenarios de implementación propuestos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.4.6 Adaptación y evaluación para 24 horas de las condiciones operativas en los escenarios de implementación propuestos . . . . . . . . . . . . . . . . 96 3.4.7 Definición de los casos base en cada escenario de implementación propuesto 98 3.4.8 Consideraciones adicionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4 Resultados 103 4.1 Implementación de la metodología líder-seguidor en el escenario de prueba de Nuquí104 4.1.1 Optimización de la función objetivo económica en Nuquí . . . . . . . . . 104 vii 4.1.1.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo económica en Nuquí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4.1.1.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo económica en Nuquí . . . . . . . . . . . . . 109 4.1.2 Optimización de la Función objetivo técnica en Nuquí . . . . . . . . . . . 110 4.1.2.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo técnica en Nuquí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 4.1.2.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo técnica en Nuquí . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.1.3 Optimización de la Función objetivo ambiental en Nuquí . . . . . . . . . 115 4.1.3.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo ambiental en Nuquí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.1.3.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo ambiental en Nuquí . . . . . . . . . . . . . . 119 4.2 Implementación de la metodología líder-seguidor en el escenario de prueba de Leticia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 4.2.1 Optimización de la Función objetivo económica en Leticia . . . . . . . . 121 4.2.1.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo económica en Leticia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 4.2.1.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo económica en Leticia . . . . . . . . . . . . . 125 4.2.2 Optimización de la Función objetivo técnica en Leticia . . . . . . . . . . 126 4.2.2.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo técnica en Leticia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 4.2.2.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo técnica en Leticia . . . . . . . . . . . . . . . 130 4.2.3 Optimización de la Función objetivo ambiental en Leticia . . . . . . . . . 131 4.2.3.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo ambiental en Leticia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 4.2.3.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo ambiental en Leticia . . . . . . . . . . . . . 134 4.3 Implementación de la metodología líder-seguidor en el escenario de prueba de la Isla de San Andrés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 4.3.1 Optimización de la Función objetivo económica en la Isla de San Andrés 137 viii 4.3.1.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo económica en la Isla de San Andrés . . . . . . . . . . . 139 4.3.1.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo económica en la Isla de San Andrés . . . . . 141 4.3.2 Optimización de la Función objetivo técnica en la Isla de San Andrés . . 142 4.3.2.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo técnica en la Isla de San Andrés . . . . . . . . . . . . . 143 4.3.2.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo técnica en la Isla de San Andrés . . . . . . . 145 4.3.3 Optimización de la Función objetivo ambiental en la Isla de San Andrés . 146 4.3.3.1 Vector de solución propuesto por el BWOA para la función objetivo ambiental en la Isla de San Andrés . . . . . . . . . . . 147 4.3.3.2 Análisis operativo de la solución propuesta por el BWOA para la función objetivo ambiental en la Isla de San Andrés . . . . . 149 5 Conclusiones 153 6 Trabajos futuros 156 Bibliografía 184
dc.format.extent211 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12622/7955
dc.language.isospa
dc.publisherInstitución Universitaria ITM
dc.publisher.branchCampus Robledo
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programDoctorado en Ingenierías
dc.relation.references[1] A. Azarpour, O. Mohammadzadeh, N. Rezaei, and S. Zendehboudi, “Current status and future prospects of renewable and sustainable energy in north america: Progress and challenges,” Energy Conversion and Management, vol. 269, p. 115945, 2022. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0196890422007415
dc.relation.references[2] H. Li, Z. Ren, M. Fan, W. Li, Y. Xu, Y. Jiang, and W. Xia, “A review of scenario analysis methods in planning and operation of modern power systems: Methodologies, applications, and challenges,” Electric Power Systems Research, vol. 205, p. 107722, 2022. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378779621007033
dc.relation.references[3] S.-M. Razavi, M.-R. Haghifam, S. Arefizadeh, S. Larimi, and M. Shafie-khah, “Operation of distribution network: Challenges and opportunities in the era of peer-to-peer trading,” Energy Reports, vol. 11, pp. 4982–4997, 2024. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S235248472400261
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicada
dc.subject.lembProducción de energía, sistemas eléctricos, recursos energéticos, fuente de energía renovable, cobertura energética
dc.subject.ocde2. Ingeniería y Tecnología
dc.subject.odsODS 7: Energía asequible y no contaminante. Garantizar el acceso a una energía asequible, fiable, sostenible y moderna para todos
dc.subject.proposalDemanda energética, producción de energía, generación renovable de energía, Sistemas Eléctricos de Distribución (SEDs), Integración de Recursos Energéticos Distribuidos (DERs), Modelo de programación no lineal entera mixta (MINLP), algoritmo BWOA
dc.titleMetodología para la integración y la gestión de recursos energéticos distribuidos en sistemas de distribución asimétricos empleando algoritmos de optimización metaheurística para la mejora de indicadores técnicos, económicos y ambientales en zonas no interconectadas
dc.typeTrabajo de grado - Doctorado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.typePublication

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