Estimación de costos de generación en energía fotovoltaica utilizando el algoritmo heurístico de optimización de enjambre de partículas evolutivas diferenciales

Esta investigación se centra en la optimización de los costos de generación en sistemas fotovoltaicos utilizando el algoritmo heurístico DEEPSO (Optimización Diferencial de Enjambre de Partículas Evolutivas). La variabilidad de la energía solar complica su predicción y planificación eficiente. Se compararon resultados de cálculos manuales con los obtenidos mediante DEEPSO en sistemas de 50 kW, 100 kW, 150 kW, 250 kW y 300 kW, ajustando la cantidad y tipo de paneles solares para optimizar recursos y espacio. Los resultados mostraron que DEEPSO redujo significativamente el Costo Nivelado de Energía (LCOE), logrando una disminución de hasta un 24%, manteniendo costos bajos y estables. Las conclusiones confirman que DEEPSO es una herramienta eficiente para la optimización de costos en sistemas fotovoltaicos. Además de reducir el LCOE, DEEPSO simplificó el proceso de diseño y planificación, eliminando la necesidad de múltiples iteraciones manuales. Por ejemplo, el LCOE se redujo de 5.95 ¢/kWh a 4.53 ¢/kWh en sistemas de 50 kW.

• Hovedforfatter: Bustillos Loachamin, Diego Abel (author)
• Format: bachelorThesis
• Sprog: spa
• Udgivet: 2024
• Fag: ELECTRICIDAD; PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA; PRODUCCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA; ENERGÍA FOTOVOLTAICA
• Online adgang: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/28362