Asignación de Precios Minoristas en Sistemas de Distribución con Múltiples Microrredes Usando Aprendizaje por Refuerzo

Simple item page
dc.contributor.advisorRey López, Juan Manuel
dc.contributor.advisorLuna Chacón, Andrés Felipe
dc.contributor.authorCarrillo Valera, Camilo Esteban
dc.contributor.authorSandoval Manrique, Jhon Héctor
dc.contributor.evaluatorSerna Súarez, Ivan David
dc.contributor.evaluatorGalvis Díaz, Oscar Alexis
dc.date.accessioned2023-10-31T13:50:05Z
dc.date.available2023-10-31T13:50:05Z
dc.date.created2023-10-30
dc.date.issued2023-10-30
dc.description.abstractEn esta investigación se propone desarrollar un algoritmo para la asignación de los precios minoristas en un sistema de distribución con múltiples microrredes usando la técnica de aprendizaje por refuerzo. Para esto, se plantea una topología en específico de un sistema de distribución con 4 microrredes conectadas que tienen la posibilidad de comprar o vender energía a la red principal para satisfacer su demanda. Desde la perspectiva del OR, el objetivo es maximizar las ganancias por compra/venta de energía mientras se minimiza la PAR de la demanda. Las microrredes compuestas por fuentes renovables y fuentes despachables, determinan la potencia intercambiada con la red a través del planteamiento de un problema de optimización en el que se busca minimizar sus costos operativos. Para el análisis de flujos de potencia del sistema de distribución se utiliza la librería PandaPower de Python. Se entrena una estrategia de aprendizaje por refuerzo mediante el método de Monte Carlo con el fin de seleccionar una política de precios diarios. Finalmente, los resultados se comparan con políticas de precio constante, evaluando y concluyendo sobre las mejoras obtenidas.
dc.description.abstractenglishThis research aims to develop an algorithm for retail price definition in a multi-microgrid distribution system using reinforcement learning. A specific topology is proposed for a distribution system with 4 connected microgrids that buy or sell energy to the main grid to meet their demand. From the perspective of the Distribution System Operator (DSO), the objective is to maximize the profits from energy transactions while minimizing the Peak-to-Average-Power-Ratio (PAR) of the demand. The microgrids composed of renewable sources and dispatchable sources, exchange energy with the grid according to an optimization dispatch problem formulation that seeks to minimize operating costs. Power flows are solved in Python using PandaPower library. A reinforcement learning strategy is trained using Monte Carlo method to select a daily retail pricing policy. Finally, the results are compared with constant price policies, evaluating and concluding on the improvements obtained.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15062
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMicrorredes
dc.subjectOperador de Red
dc.subjectAprendizaje por Refuerzo
dc.subjectMétodo Monte Carlo
dc.subjectEnergía Eléctrica
dc.subject.keywordMicrogrids
dc.subject.keywordDistribution System Operator
dc.subject.keywordReinforcement Learning
dc.subject.keywordMonte Carlo Method
dc.subject.keywordElectrical Energy
dc.titleAsignación de Precios Minoristas en Sistemas de Distribución con Múltiples Microrredes Usando Aprendizaje por Refuerzo
dc.title.englishRetail Pricing in Multi-Microgrid Distribution Systems Using Reinforcement Learning
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
6.66 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Carta de autorización.pdf
Size:
169.04 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Nota de proyecto.pdf
Size:
307.11 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.18 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Ingeniería Electrónica