Diseño óptimo de microrredes aisladas con integración de energías renovables usando simulación estocástica

Abstract

Las microrredes aisladas constituyen una alternativa viable para la electrificación rural, aunque su diseño enfrenta el desafío de la variabilidad de los recursos renovables. Este estudio propone un marco metodológico para la optimización técnico-económica de una microrred aislada. La metodología integra secuencialmente dos módulos computacionales desarrollados en Python, un módulo de simulación estocástica basado en el método de Monte Carlo con remuestreo Bootstrap por bloques, que genera 2000 años sintéticos de irradiancia solar horaria (GHI) a partir de series históricas de NASA POWER, incorporando una incertidumbre estocástica del 6 % para modelar la variabilidad intradiaria; y un módulo de optimización multiobjetivo mediante el algoritmo NSGA-II, que determina la configuración óptima del sistema minimizando el costo nivelado de energía (LCOE) y maximizando la confiabilidad, con restricciones de LPSP ≤ 5 % y SAIDI ≤ 5 h/año. Los resultados, aplicados a tres ciudades de Ecuador, demuestran que el frente de Pareto obtenido permite seleccionar configuraciones con LCOE inferior a 0.25 USD/kWh y alta confiabilidad, validando la robustez del diseño ante la incertidumbre climática.