Cortés, PabloGil Barroso, Pablo2017-10-262017-10-262017Gil Barroso, P. (2017). Modelado y optimización de sistemas de generación energética distribuida mediante algoritmo PSO binario. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.http://hdl.handle.net/11441/65458El propósito del estudio es el diseño de una herramienta informática capaz de resolver un problema de sistemas de generación energética distribuida mediante un algoritmo de optimización, buscando maximizar el rendimiento tanto técnico como económico. El sistema debe de contar con equipos almacenadores de energía, de energía renovables y generadores. El principal propósito es la creación de dicha herramienta informática tal que devuelva, en tiempo real, la configuración más optima de los equipos presentes en el sistema. El estudio comienza explicando las motivaciones y causas de su realización, introduciendo la situación energética actual y como surgen nuevas ideas en el ámbito de la distribución de energía. Se plantea la generación de energía distribuida como una baza para mejorar el sistema tradicional, tanto desde el punto de vista técnico, como económico y medioambiental. Del mismo modo, se expone la importancia de la existencia de equipos renovables y almacenadores para un funcionamiento eficiente de la generación distribuida. En este nuevo escenario, la cogeneración es una enorme opción de futuro para poder atender la enorme demanda de energía eléctrica y térmica a la que nos enfrentamos en la actualidad. Así, los sistemas combinados CHP se caracterizan por producir simultáneamente dos o más tipos de energía, normalmente electricidad y calor o energía mecánica y calor, en contraposición al sistema convencional. Teniendo en cuenta las ventajas del sistema de generación de energía distribuida así como la presencia de diferentes equipos para su funcionamiento, la cuestión central a determinar es cuál es la combinación más óptima de todos ellos para ser capaces de atender, en tiempo real, tanto la demanda eléctrica como términa exigida por el sistema. A lo largo de este trabajo se pretende solucionar este problema a través de un algoritmo de optimización. Una vez presentado el problema a estudiar, se diseña el modelo que lo define incluyendo las variables existentes en el sistema, las restricciones técnicas asociadas a cada uno de los equipos y la función objetivo que persigue el estudio. Además, se añaden las ecuaciones referidas, así como su grafo, al balance energético existente en el problema. A continuación, se explican las diferentes técnicas de optimización existentes que pueden resolver el problema. Para ello, se comienza exponiendo que es una técnica metaheurística y como se pueden clasificar dichas técnicas. Se justifica la elección del algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) para la resolución del problema y se realiza una descripción de las características y del funcionamiento del algoritmo elegido. Posteriormente, se realiza una descripción técnica del algoritmo a implementar, indicando la secuencia que sigue el optimizador para alcanzar la solución. Esta secuencia es la siguiente: 2 lectura de los datos de entrada, creación de una población inicial, exposición de la heurística empleada para resolver el problema y escritura de los datos de salida. Una vez planteada la secuencia del algoritmo se definen los parámetros particulares del algoritmo. Tras el diseño del optimizador, se procede a la resolución del problema mediante el algoritmo implementado para diferentes escenarios, diferenciándolos según el número de equipos presentes en el sistema, el número de periodos existentes o el nivel de carga inicial de los equipos almacenadores. Una vez resueltos los diferentes escenarios, se comparan las soluciones obtenidas mediante el algoritmo propuesto frente al método de resolución de Montecarlo. Las conclusiones expuestas al final del proyecto, se realizan a partir de los resultados obtenidos y su posterior análisis. Estas conclusiones defienden y justifican el uso del algoritmo implementado frente al método de Montecarlo para la resolución del problema estudiado a lo largo de este proyecto. Se puede concluir que la herramienta informática diseñada a lo largo de este proyecto permite generar en tiempo real una configuración eficiente de los equipos ante cualquier variación que se produzca en el sistema.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Sistemas combinados CHPAlgoritmo PSOModelado y optimización de sistemas de generación energética distribuida mediante algoritmo PSO binarioinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess