TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL CONTROL DE FRECUENCIA EN MICRORREDES

Abstract

En un estudio centrado en el control de frecuencia de microrredes, discutimos cómo esto puede verse afectado por la variabilidad e incertidumbre involucradas en la integración de fuentes de energía renovable en microrredes, así como algunas de las limitaciones de los sistemas de control clásicos para generar sistemas estables y energéticamente eficientes.

El objetivo de este documento es evaluar el uso de técnicas de inteligencia artificial aplicadas al control de frecuencia para microrredes y sus respectivas aplicaciones reales en términos de ventajas, limitaciones y viabilidad. Así, para permitir esta investigación, se realiza una revisión sistemática de la literatura de acuerdo con los criterios de relevancia de los estudios elegibles en términos de año de publicación, técnica utilizada y su aplicación en sistemas energéticos. También se evalúa la comparación de rendimiento en términos de precisión, robustez, tiempo de respuesta, complejidad computacional, etc. Los resultados sugieren que el aprendizaje automático, y las redes neuronales en particular, superan a los métodos de última generación en aplicaciones con alta variabilidad, como el control predictivo y la optimización de recursos de infraestructura energética, pero la aplicación puede requerir más recursos como computación y datos.

Finalmente, se sugiere que el control de frecuencia basado en inteligencia artificial de microrredes es una alternativa deseable a los enfoques tradicionales, y en nuestro hallazgo encontramos una combinación de enfoques híbridos lo cual puede lograr un compromiso más óptimo de estabilidad, adaptabilidad, así como eficiencia operativa.