Temas acerca de Inteligencia Artificial
Foto de Usuario
yovanipahuara1596

Ranking Troomes
Mensajes: 1
Registrado: 12 Jun 2020, 13:02

Algoritmo de búsqueda aplicado en un sistema de control de demanda de electricidad

Mensaje por yovanipahuara1596 » 10 May 2021, 21:45

Título: "Application of Best First Search Algorithm to Demand Control"
link: https://ieeexplore.ieee.org/document/7556568

El trabajo describe que en un país de África llamado Zambia existió un déficit de energía eléctrica por tanto se vieron en la necesidad de diversificar sus fuentes de energía, por tanto el gobierno se vio en la necesidad de invertir en energías renovables como la energía solar. Sin embargo, la empresa estatal ZESCO se vio en aprietos ya que no pudo administrar correctamente la energía producida ni distribuirla correctamente a sus ciudadanos.

Descripción
- Trabajos revisados: El paper realiza una revisión de soluciones anteriores propuestas por otros autores
1. Balijepalli - Use of demand response to conserve energy: principalmente se riñe a cambiar la manera en que el usuario final (las familias) consumen electricidad a partir de cambios en el precio del mismo o incentivos gubernamentales. Todo esto con el fin de que el consumo energético a nivel poblacional disminuye o al menos suaviza la curva de consumo, es decir, que no se llegue a picos altos de consumo, haciendo el consumo más estable.
2. Demand side management: en este trabajo se señala que el objetivo como tal no es reducir el consumo total de electricidad, sino, racionalizar el consumo mismo de las horas picos a las horas de menor actividad.
3. En un siguiente trabajo relacionado "Demand response system", hace referencia que usa un sistema que usa los mismos principios del presente paper, sin embargo, es en un caso particular. Pero se remarca los buenos resultados que se obtuvieron en la aplicación del sistema.
4. inverter controlling network for demand response system: se señala la integración de un sistema de respuesta a demanda basado en un medidor inteligente que controle un inversor.
Así, de los trabajos revisados se puede deducir que los sistemas de respuesta a demanda son capaces de administrar y gestionar la energía de una red eléctrica, por tanto es una muy buena alternativa para el caso de un sistema fotovoltaico.

Problema
El problema como se señaló anteriormente, es la mala administración de la energía eléctrica de un sistema fotovoltaico, de modo que las familias en diversas oportunidades se quedan sin energía.

Algoritmo
El algoritmo usado en el presente trabajo es el Best First Search para determinar la adecuada combinación de electrodomésticos en los que se distribuirá la energía eléctrica de acuerdo a su criticidad.

Resultados

En la tabla adjunta se presentan las combinaciones de los electrodomésticos (columnas) basados en distintas prioridades, por ejemplo para un primer caso, dado los 8 electrodomésticos se seleccionan los 6 primeros, por tanto no se encienden los 2 restantes (ventilador de techo y el televisor). Sin embargo al momento de cambiar las prioridades de ciertos electrodomésticos, la configuración de los seleccionados cambia y ahora se descarta la luz de inundación y se enciende el ventilador de techo.
Se puede observar como siempre se mantiene el nivel de consumo por debajo del límite, logrando un servicio continuo de electricidad.

Herramientas
La principal herramienta usada para el desarrollo del presente trabajo fue el software Matlab, software informático que permite realizar simulación de sistema en base a condiciones iniciales y parámetros establecidos. Para ampliar la aplicación del trabajo realizado, se usó un medidor de energía y mediante el protocolo TCP/IP se logró que el sistema sea capaz de seleccionar los electrodomésticos que deberían ser encendidos y cuáles deberían ser apagados.

Conclusiones
El sistema de control de demanda basado en el algoritmo de "Best First Search" es capaz de determinar correctamente la combinación óptima de electrodomésticos para poder realizar la correcta distribución de energía eléctrica del sistema fotovoltaico. Del mismo modo, se determinó que el algoritmo "Best First Search" es mejor que el "Breadth First Search" en términos de performance en el momento de realizar la búsqueda. El sistema desarrollado, por tanto, es capaz de controlar la demanda del sistema fotovoltaico así como ahorrar electricidad por tanto, reducir el monto de la facturación. Así, asegura un continuo suministro de energía a las familias

Referencias
[1] Zambia Energy Sector Profile (2014), a case study of the Zambia Development Agency-Lusaka Zambia.
[2] Mwinga Cheelo, Zambia’s Sole Source of Alternative Energy Information. Alternative Energy Magazine, Vol 1, No.2 , Published by Alternative Energy Limited, Lusaka-Zambia
[3] Owolabi I.E (2008) “Solar Photovoltaic power technology: Prospects and challenges for socioeconomic empowerment in Nigeria”.
[4] George F, Luger, Artificial Intelligence “Structures and Strategies for Complex Problem Solving”. 4th Edition, Addison-Wesley, (2002).
[5] Balijepalli, Murthy; Pradha, Khapard (2011). “ Review of Demand Response under Smart Grid paradigm”. IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies.
[6] Sustainable Energy Regulation and Policy Making for Africa (2009), Demand side management, 14th Edition Module.
[7] Jamshid Aghaei, Mohammad-Iman Alizadeh; (2013) “Demand response in smart electricity grids equipped with renewable energy source: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews” , Volume 18, page 64-72
[8] D.M.L.B Dissanayaka, C.T.J Fernando and S.G. Abeyratne (2011), “Smart meter based inverter controlling network for demand response applications in smart grids”, Industrial and Information Systems (ICIIS), 2011 6th IEEE International Conference on, Kandy, 2011, pp.192-197.


Responder