Desarrollo e implementación de una heurística greedy para satisfacer la demanada de energía eléctrica y térmica a partir de una red de energía distribuida en un gran consumidor

Abstract

El presente trabajo se basa en la aplicación de una heurística greedy al problema de suministro de energía eléctrica y térmica a un gran consumidor en una red de recursos de producción y almacenmaineto de energía. con el objetivo de obtener la forma más rentable económicamente de suministrar energía térmica y calorífica a un gran consumidor. Para lograr este objetivo, se dispone de un sistema de generación de energía distribuida (DER), que incluye tanto fuentes de energías renovables como fuentes no renovables. Además, se contempla el uso de dispositivos de almacenamiento energético para optimizar la gestión de la energía generada. El sistema descrito está modelado matemáticamente en forma de un problema de programación lineal mixta entera, lo que permite una representación precisa de las restricciones y objetivos del sistema. La resolución de este problema se llevará a cabo mediante la aplicación de una heurística greedy, la cual es conocida por su capacidad para proporcionar soluciones satisfactorias de manera eficiente en términos de tiempo computacional. Esta heurística permitirá identificar una estrategia óptima o casi óptima para satisfacer la demanda energética del consumidor. En el desarrollo del estudio, se analizarán tanto los beneficios como las limitaciones inherentes a la aplicación de la heurística greedy en este contexto. Se espera que el enfoque propuesto ofrezca una solución económicamente viable para la gestión de la energía térmica y calorífica, maximizando el uso de las fuentes renovables y optimizando el uso de las fuentes no renovables y los dispositivos de almacenamiento. Finalmente, se discutirá el impacto de los resultados obtenidos en términos de rentabilidad económica y eficiencia energética, así como las posibles mejoras y adaptaciones futuras del modelo para abordar las limitaciones identificadas. Este análisis permitirá evaluar la viabilidad de implementar sistemas similares en otros contextos y proporcionará una base sólida para futuras investigaciones en el campo de la optimización de la gestión energética.

The present work is based on the application of a greedy heuristic to the problem of supplying electric and thermal energy to a large consumer in a network of energy production and storage resources. The objective is to obtain the most economically profitable way to supply thermal and heat energy to a large consumer. To achieve this objective, a distributed energy generation system (DER) is available, which includes both renewable and non-renewable energy sources. Additionally, the use of energy storage devices is considered to optimize the management of the generated energy. The described system is mathematically modeled as a mixed-integer linear programming problem, allowing for a precise representation of the system's constraints and objectives. The resolution of this problem will be carried out through the application of a greedy heuristic, known for its ability to provide satisfactory solutions efficiently in terms of computational time. This heuristic will identify an optimal or near-optimal strategy for meeting the consumer's energy demand. Throughout the study, both the benefits and limitations inherent to the application of the greedy heuristic in this context will be analyzed. It is expected that the proposed approach will offer an economically viable solution for managing thermal and heating energy, maximizing the use of renewable sources and optimizing the use of non-renewable sources and storage devices. Finally, the impact of the obtained results in terms of economic profitability and energy efficiency will be discussed, as well as possible future improvements and adaptations of the model to address the identified limitations. This analysis will allow for the evaluation of the feasibility of implementing similar systems in other contexts and will provide a solid foundation for future research in the field of energy management optimization.