Un enjambre de partículas en busca del mínimo global de una función | Imagen: Ephramac, Wikimedia Commons
Los investigadores del operador de red chino State Grid Handan Electric Power Supply han esbozado un nuevo esquema de control de formación de red para sistemas de almacenamiento fotovoltaico que pretende superar los problemas típicos de las estrategias de control convencionales, como el exceso de potencia y los tiempos de respuesta prolongados.
La nueva estrategia utiliza la optimización de enjambre de partículas (PSO), que es un modelo social que imita las reglas reales de la búsqueda de alimento de las bandadas de aves y que se utiliza a menudo en heurísticas y metaheurísticas, para determinar el coeficiente de inercia en estado estacionario para el control de la formación de cuadrículas dentro de los sistemas de almacenamiento.
Los científicos propusieron una versión mejorada del algoritmo PSO con características de eliminación y reemplazo. Optimizaron, en particular, el tamaño de paso evolutivo del algoritmo en respuesta a las perturbaciones de los generadores síncronos virtuales (VSG) a través de una adaptación del factor de inercia y una estrategia de transición de límites.
“Este estudio utiliza el algoritmo PSO que desarrolla tamaños de paso que son más grandes en la fase inicial y disminuyen progresivamente a medida que avanzan las iteraciones”, explicaron, señalando que el factor de inercia no debe ser demasiado pequeño en las primeras etapas ni demasiado grande más adelante. “La velocidad de evolución se puede aumentar en las primeras etapas mientras se mantienen los efectos de convergencia en las etapas posteriores”.
Se dice que el algoritmo controla el tamaño del factor de inercia a partir del número de iteraciones y los valores de distancia de partículas relevantes durante el proceso iterativo. También se informa que puede establecer umbrales superiores e inferiores para evitar fallas de cálculo causadas por un factor de inercia demasiado grande o demasiado pequeño.
Validación
El algoritmo se validó en una simulación realizada a través del software Matlab/Simulink. Suponen que el algoritmo se aplicará en un sistema de microrred fotovoltaica de cinco puertos equipado con una batería, una unidad de regulación de voltaje y frecuencia, una unidad de salida de potencia constante y un extremo de carga. La batería se considera una fuente de voltaje de CC de tipo voltaje después de ser convertida a través de un convertidor y reunida en el bus de CC.
En la simulación, el grupo tuvo en cuenta tres escenarios diferentes: aumento repentino de carga; disminución repentina de carga; y fluctuación de carga. El rendimiento del algoritmo PSO mejorado propuesto se comparó con el de un algoritmo PSO convencional y se descubrió que el primero exhibe «una velocidad de convergencia más rápida y un mejor rendimiento de convergencia». También se observó una reducción de las fluctuaciones de frecuencia y de los tiempos de respuesta, así como una mejora de la sobrealimentación y una menor demanda de mano de obra.
Los académicos presentaron sus hallazgos en el artículo “Adaptive grid-forming strategy for a photovoltaic storage system based on edge transfer PSO algorithm” (Estrategia de formación de red adaptativa para un sistema de almacenamiento fotovoltaico basada en el algoritmo PSO de transferencia de borde), publicado en Energy Reports. Dijeron que su nueva estrategia tiene un potencial significativo para aplicaciones de ingeniería.
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