Optimización de la capacidad de carga en microrredes (Smart Grid) usando programación lineal.

Autores/as

  • Adriano Ramírez-Galeano Universidad Nacional de Chimborazo
  • Miguel Alfonso Flores-Sánchez Escuela Politécnica Nacional https://orcid.org/0000-0002-7742-1247

DOI:

https://doi.org/10.51247/st.v9iS1.731

Palabras clave:

optimización energética, Pyomo, programación lineal mixta entera, microrredes, energías renovables, almacenamiento en baterías.

Resumen

Este trabajo presenta el diseño, formulación e implementación de un modelo de optimización energética basado en programación lineal mixta entera, aplicado a la operación anual de una microrred residencial con generación fotovoltaica, almacenamiento en baterías y conexión a la red eléctrica. La metodología empleada se fundamentó en la formulación matemática del problema de despacho energético horario, incorporando restricciones técnicas asociadas al balance de energía, la dinámica del estado de carga de la batería, los límites de potencia y la no simultaneidad de carga y descarga. El modelo fue implementado en el entorno de código abierto Pyomo, utilizando Python y un solver lineal de libre acceso, lo que garantiza su reproducibilidad y adaptabilidad a distintos contextos. Para evaluar el desempeño del enfoque propuesto, los resultados obtenidos se compararon con los de una estrategia heurística anual basada en reglas secuenciales de despacho. Los resultados muestran que el modelo de programación matemática permite reducir el costo anual de operación entre un 2 % y un 3 %, incrementar significativamente el aprovechamiento de la energía fotovoltaica y disminuir la energía comprada a la red entre un 30 % y un 40 %, manteniendo en todos los casos una cobertura del 100 % de la demanda. El estudio confirmó la viabilidad y el potencial de las técnicas de optimización matemática como herramientas de apoyo para la gestión eficiente y sostenible de microrredes eléctricas en entornos residenciales.

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Referencias

Balderrama, S., Lombardi, F., Riva, F., Canedo, W., Colombo, E., y Quoilin, S. (2019). A two-stage linear programming optimization framework for isolated hybrid microgrids in a rural context: The case study of the “El Espino” community. Energy, 188, 116073. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116073

Bose, S., & Zhang, Y. (2023). Load restoration in islanded microgrids: Formulation and solution strategies. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 11(3), 1345-1357.

Dev, A., Kumar, V., Khare, G., Giri, J., Amir, M., Ahmad, F., ... & Anand, S. (2025). Advancements and Challenges in Microgrid Technology: A Comprehensive Review of Control Strategies, Emerging Technologies, and Future Directions. Energy Science & Engineering, 13(4), 2112-2134.

Dolara, A., Grimaccia, F., Magistrati, G., y Marchegiani, G. (2017). Optimization models for islanded micro-grids: A comparative analysis between linear programming and mixed integer programming. Energies, 10(2), 241. https://doi.org/10.3390/en10020241

Doostizadeh, M., Shakarami, M. R., & Bastami, H. (2019). Decentralized energy trading framework for active distribution networks with multiple microgrids under uncertainty. Scientia Iranica, 26(Special Issue on machine learning, data analytics, and advanced optimization techniques...), 3606-3621.

Giuseppi, A., Pietrabissa, A., Liberati, F., & Di Giorgio, A. (2020, September). Controlled Optimal Black Start Procedures in Smart Grids for Service Restoration in Presence of Electrical Storage Systems. In 2020 28th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED) (pp. 746-751). IEEE.

González-Niño, M. E., Sierra-Herrera, O. H., Pineda-Muñoz, W. A., Muñoz-Galeano, N., & López-Lezama, J. M. (2025). Exploring Technology Trends and Future Directions for Optimized Energy Management in Microgrids. Information, 16(3), 183.

Hart, W. E., Laird, C., Watson, J.-P., Woodruff, D. L., Hackebeil, G. A., Nicholson, B. L., & Siirola, J. D. (2017). Pyomo – Optimization modeling in Python (2nd ed.). Springer.

Jokar-Dehoie, M., Zare, M., Niknam, T., Aghaei, J., Pourbehzadi, M., Javidi, G., & Sheybani, E. (2022). Game theory-based bidding strategy in the three-level optimal operation of an aggregated Microgrid in an oligopoly market. IEEE Access, 10, 104719-104736.

Joshan, A. (2025). Emerging trends and advanced techniques in power system optimization for future smart grids. Power, Control, and Data Processing Systems, 2(2), 26-38.

Li, W., Huang, S., Zhang, T., Wang, R., y Wang, L. (2022). Large-scale matrix optimization-based multi microgrid topology design with a constrained differential evolution algorithm. arXiv preprint arXiv:2207.08327

Liu, G., Ferrari, M. F., y Chen, Y. (2023). A mixed-integer linear programming-based distributed energy management for networked microgrids considering network operational objectives and constraints. IET Energy Systems Integration, 5(3), 257–270.

Lotfi, H., y Khodaei, A. (2017). Co-optimization of generation and distribution planning in microgrids. arXiv preprint

Montazeri, A., Sedighi Anaraki, A., y Aref, S. (2019). Optimal technical and economical operation of microgrids through the implementation of sequential quadratic programming algorithm. IEEE Transactions on Smart Grid, 8(3), 1351–1360.

Moosavi, M., Olamaei, J., y Shourkaei, H. M. (2025). Optimizing microgrid performance, A multi-objective strategy for integrated energy management with hybrid sources and demand response. Scientific Reports, 15, 17827.

Moses Babu, K. V. S., Chakraborty, P., y Pal, M. (2025). Demand response optimization MILP framework for microgrids with DERs. arXiv preprint arXiv:2502.08764

Nagarajan, K., Rajagopalan, A., Bajaj, M., Raju, V., Blazek, V., y Prokop, L. (2025). Improved Lyrebird optimization for multi microgrid sectionalizing and cost-efficient scheduling of distributed generation. Scientific Reports, 15, Artículo 17345. https://doi.org/10.1038/s41598-025-02200-x

Ouramdane, O., Elbouchikhi, E., Amirat, Y., & Sedgh Gooya, E. (2021). Optimal sizing and energy management of microgrids with vehicle-to-grid technology: A critical review and future trends. Energies, 14(14), 4166.

Pradhan, S., Mishra, D., & Maharana, M. K. (2017, February). Energy management system for micro grid pertaining to renewable energy sources: A review. In 2017 International conference on innovative mechanisms for industry applications (ICIMIA) (pp. 18-23). IEEE.

Rajendran Pillai, V. R., Rajasekharan Nair Valsala, R., Raj, V., Petra, M. I., Krishnan Nair, S. K., & Mathew, S. (2023). Exploring the potential of microgrids in the effective utilisation of renewable energy: a comprehensive analysis of evolving themes and future priorities using main path analysis. Designs, 7(3), 58.

Safder, M. U., Sanjari, M. J., Hamza, A., Garmabdari, R., Hossain, M. A., & Lu, J. (2023). Enhancing microgrid stability and energy management: Techniques, challenges, and future directions. Energies, 16(18), 6417.

Shafiullah, M., Refat, A. M., Haque, M. E., Chowdhury, D. M. H., Hossain, M. S., Alharbi, A. G., ... & Hossain, S. (2022). Review of recent developments in microgrid energy management strategies. Sustainability, 14(22), 14794.

Uddin, M., Mo, H., Dong, D., Elsawah, S., Zhu, J., y Guerrero, J. M. (2023). Microgrids, A review, outstanding issues and future trends. Energy Strategy Reviews, 49, 101127

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Publicado

2026-02-01

Cómo citar

Optimización de la capacidad de carga en microrredes (Smart Grid) usando programación lineal. (2026). Sociedad & Tecnología, 9, 98-109. https://doi.org/10.51247/st.v9iS1.731

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