(PUCE - Esmeraldas, 2004) Checa Burgos, Jorge Gabriel
Las redes inteligentes (RI) se consideran un importante soporte tecnológico para la respuesta a la demanda para mejorar la confiabilidad y la sostenibilidad de un sistema eléctrico. Este estudio contribuye a lograr un equilibrio entre el suministro y el requerimiento de energía, reduciendo la demanda en las horas punta y minimizando así el uso de energía ante el aumento de la demanda. La investigación propone el uso de una herramienta Matlab para desarrollar una estrategia de Control Predictivo de Modelos (MPC) para gestionar los recursos energéticos de una RI, que promueva la reducción de la demanda, en particular el enfoque utilizado cubre los problemas de eficiencia energética, coste de la electricidad y generación de energías renovables. La estrategia de control desarrollada es capaz de maximizar la eficiencia del sistema reduciendo el consumo de electricidad durante el día, cumpliendo así con las diferentes restricciones operativas. Los resultados de la simulación muestran que cuando se incluyen las predicciones, los costos de generación disminuyen. Además, los costos de generación aumentan como resultado de la simulación de errores de predicción. Estos resultados demuestran la eficacia del sistema y que el MPC puede considerarse una alternativa a otras soluciones que no garantizan una solución óptima
