Optimización Simheurística para la Flexibilidad Energética Considerando Variables Estocásticas en Sistemas Renovables
Keywords: simheuristic optimization, energy flexibility, Branch & Bound, Metaheuristics, Monte Carlo simulation
TL;DR: El proyecto propone desarrollar un modelo de optimización simheurística para planificación de la gestión energética, integrando métodos heurísticos y metaheurísticos para minimizar costes operativos y riesgos bajo incertidumbre.
Abstract: Este proyecto propone el estudio de un modelo de optimización simheurística para la planificación de la gestión energética en sistemas con generación renovable y almacenamiento, considerando la incertidumbre inherente en los modelos predictivos de generación, demanda y precios del mercado. El algoritmo combinará búsqueda heurística Branch & Bound con metaheurísticas de búsqueda local y aleatorización sesgada, integrando la simulación de diferentes escenarios mediante técnicas Monte Carlo. El objetivo es minimizar costes operativos y reducir riesgos en un horizonte de 48 horas, equilibrando calidad de solución y viabilidad computacional. El algoritmo se validará con un conjunto de datos sintético basado en parámetros de diferentes sectores industriales y se comparará frente a enfoques deterministas, empleando técnicas bayesianas para un análisis estadístico robusto. Se espera que los resultados proporcionen estrategias más eficientes en la gestión energética en sectores con alta penetración renovable, reduciendo los costes de operación y el impacto ambiental. Este proyecto se desarrollará en el marco de un programa de doctorado, relacionado con la optimización de la flexibilidad energética.
Submission Number: 9
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