Por motivos de mantenimiento se ha deshabilitado el inicio de sesión temporalmente. Rogamos disculpen las molestias.
Capítulo de Libro
Método de priorización de carga para la integración de flotas de vehículos eléctricos en smart grids
Autor/es | Guerrero Alonso, Juan Ignacio
Parejo Matos, Antonio García Caro, Sebastián Personal Vázquez, Enrique León de Mora, Carlos |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Tecnología Electrónica |
Fecha de publicación | 2020-04 |
Fecha de depósito | 2022-03-16 |
Publicado en |
|
ISBN/ISSN | 978-84-121459-2-2 |
Resumen | Las flotas de vehículos eléctricos y las Smart Grids son dos tecnologías emergentes
muy prometedoras que han provisto nuevas formas de reducir la polución e
incrementar la eficiencia energética. Naturalmente, estos ... Las flotas de vehículos eléctricos y las Smart Grids son dos tecnologías emergentes muy prometedoras que han provisto nuevas formas de reducir la polución e incrementar la eficiencia energética. Naturalmente, estos elementos aumentan la complejidad de gestión del sistema eléctrico puesto que dichos vehículos pueden ser considerados como cargas móviles, aumentando así su carácter distribuido. El presente trabajo propone una metodología de priorización de carga distribuida basada en el concepto de virtual power plant y el uso de algoritmos de computación evolutiva. Adicionalmente, para evaluar la arquitectura propuesta, se comparan varios de dichos algoritmos, como el genético, genético con control evolutivo, particle swarm optimization y una solución híbrida. La solución propuesta se presenta como una forma de evitar la sobrecarga de la red planificando la priorización de la carga. |
Cita | Guerrero Alonso, J.I., Parejo Matos, A.,...,León de Mora, C. (2020). Método de priorización de carga para la integración de flotas de vehículos eléctricos en smart grids. En La investigación de hoy, el futuro de mañana (pp. 139-142). Alcoy (Alicante): 3ciencias. |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
---|---|---|---|---|
guerrero-alonso_2020_metodo.pdf | 339.8Kb | [PDF] | Ver/ | |