Algoritmo de Control Basado en Lógica Difusa para la Gestión Energética de Microredes Inteligentes

Esta investigación investiga la integración de cálculos de control basados en lógica difusa con estrategias de optimización, incluyendo Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), Algoritmo Genético (GA), Optimización por Colonias de Hormigas (ACO) y Recocido Simulado (SA), dentro del contexto de la gestión de energía de microredes inteligentes. Se utilizaron datos en tiempo real de un entorno de microred para evaluar la ejecución de cada cálculo, considerando métricas clave como el valor del trabajo objetivo, la tasa de convergencia, la estabilidad y la calidad de la solución. Los resultados revelaron que el Recocido Simulado mostró una optimización superior, logrando el menor valor de trabajo objetivo de 1000, mientras que el Algoritmo Genético ilustró una rápida tasa de convergencia. La Optimización por Enjambre de Partículas y el Algoritmo Genético exhibieron alta estabilidad, adaptándose eficazmente a diversos escenarios de microred. Estos hallazgos brindan valiosas perspectivas para los operadores de microredes e investigadores que buscan adaptar estrategias de optimización a necesidades específicas de microred. Además, el estudio contribuye a la comprensión más amplia de instrumentos controlados de manera inteligente y cálculos de optimización en la mejora de la eficiencia y resiliencia de los sistemas de microredes inteligentes.