Optimal Dispatch of Diesel-Photovoltaic Hybrid Systems in Isolated Communities with Socioeconomic Prediction of Electricity Demand
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The optimization of economic dispatch in hybrid diesel photovoltaic systems within Non-Interconnected Zones (NIZ) is essential to enhance energy sustainability and reduce operating costs. The variability of renewable generation and the uncertainty of electricity demand hinder efficient planning, underscoring the need for advanced optimization models. The purpose of this research was to develop an economic dispatch model for diesel generators integrated with photovoltaic generation, incorporating electricity demand forecasting. The methodology was based on formulating a quadratic programming problem and applying vector autoregressive models supported by socioeconomic variables. Simulations were carried out in Python using the IPOPT (Interior Point Optimizer) solver. The proposed model aimed to optimize operational efficiency by reducing CO₂ emissions and production costs. The analysis was applied to a modified version of the IEEE 33-bus distribution system. The results showed that the optimal dispatch reduced generation costs by 32.1%, decreasing from USD 15 853.83 in the base scenario to USD 10 769.82 with the inclusion of photovoltaic generation. Likewise, daily fuel consumption decreased by 4 227.4 gallons, while CO₂ emissions were reduced by 41 926.1 kg. In addition, solar generation contributed 4 249.2 kWh per day, equivalent to 5.09% of total demand, directly reducing technical losses from 292 kW to 243 kW. In conclusion, the results demonstrate that the integration of predictive models and optimization techniques improves operational performance and supports sustainable energy planning in isolated communities.
La optimización del despacho económico en sistemas híbridos diésel-fotovoltaico en zonas no interconectadas (ZNI) es clave para potenciar la sostenibilidad energética y reducir costos operativos. La variabilidad de la generación renovable y la incertidumbre en la demanda dificultan una planificación eficiente, lo que resalta la necesidad de modelos avanzados de optimización. El propósito de esta investigación fue crear un modelo de despacho económico de generadores a diésel integrados con generación fotovoltaica, considerando el pronóstico de la demanda eléctrica. La metodología se basó en la formulación de un problema de programación cuadrática y la aplicación de vectores autorregresivos sustentados en variables socioeconómicas. Las simulaciones se realizaron en Python, y el solver IPOPT (Interior Point Optimizer). El modelo buscó optimizar la eficacia operativa, disminuyendo las emisiones de CO₂ y los costos de producción. El análisis se aplicó a una versión modificada del sistema IEEE de 33 nodos. Los resultados mostraron que el despacho óptimo reduce los costos de generación en un 32,1 %, pasando de USD 15 853,83 en el escenario base a USD 10 769,82 con la incorporación de la generación fotovoltaica. De igual forma, se logró una disminución diaria en el consumo de combustible de 4 227,4 galones y una reducción en las emisiones de CO₂ de 41 926,1 kg. Asimismo, la generación solar aportó 4 249,2 kWh por día, equivalente al 5,09 % de la demanda total, contribuyendo directamente a la disminución de las pérdidas técnicas, que pasaron de 292 kW a 243 kW. En conclusión, los resultados demuestran que la integración de modelos predictivos y técnicas de optimización mejora el desempeño operativo y favorece la planificación energética sostenible en comunidades aisladas.
La optimización del despacho económico en sistemas híbridos diésel-fotovoltaico en zonas no interconectadas (ZNI) es clave para potenciar la sostenibilidad energética y reducir costos operativos. La variabilidad de la generación renovable y la incertidumbre en la demanda dificultan una planificación eficiente, lo que resalta la necesidad de modelos avanzados de optimización. El propósito de esta investigación fue crear un modelo de despacho económico de generadores a diésel integrados con generación fotovoltaica, considerando el pronóstico de la demanda eléctrica. La metodología se basó en la formulación de un problema de programación cuadrática y la aplicación de vectores autorregresivos sustentados en variables socioeconómicas. Las simulaciones se realizaron en Python, y el solver IPOPT (Interior Point Optimizer). El modelo buscó optimizar la eficacia operativa, disminuyendo las emisiones de CO₂ y los costos de producción. El análisis se aplicó a una versión modificada del sistema IEEE de 33 nodos. Los resultados mostraron que el despacho óptimo reduce los costos de generación en un 32,1 %, pasando de USD 15 853,83 en el escenario base a USD 10 769,82 con la incorporación de la generación fotovoltaica. De igual forma, se logró una disminución diaria en el consumo de combustible de 4 227,4 galones y una reducción en las emisiones de CO₂ de 41 926,1 kg. Asimismo, la generación solar aportó 4 249,2 kWh por día, equivalente al 5,09 % de la demanda total, contribuyendo directamente a la disminución de las pérdidas técnicas, que pasaron de 292 kW a 243 kW. En conclusión, los resultados demuestran que la integración de modelos predictivos y técnicas de optimización mejora el desempeño operativo y favorece la planificación energética sostenible en comunidades aisladas.