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An Optimization Model Assessment for the Economic Dispatch of Isolated Microgrids
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85142422087
DOI 10.1109/ETCM56276.2022.9935730
Año 2022
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Currently, the use of Non-Conventional Renewable Energies (NCRE), such as solar and wind energy, is implemented in power systems to reduce CO2 emissions produced by generating electricity through fuel-based plants fossils. A disadvantage of this system is the randomness of the wind speed and solar radiation, which makes it difficult to program an optimal economic dispatch. For solving this problem, it is necessary the use high-speed algorithms. For that reason, this article shows a mathematical model evaluation to obtain optimal power generation, minimizing operating costs in an isolated microgrid. The economic dispatch is formulated as a Mixed Integer Linear Programming (MILP) optimization problem, which makes it possible to supply the electricity demand for a period of time of 168 hours (1 week). The evaluation of the model was done in the optimization software FICO EXPRESS OPTIMIZATION SUITE applied to a case study in Latacunga city, Cotopaxi province, Ecuador. The results of the generation technologies cover the demand satisfactorily, with the following percentages: solar energy 60.27%, diesel generation 10.48%, Battery Energy Storage System (BESS) 26.84%, and wind energy 2.41%.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Jiménez, Diego - Universidad Técnica de Cotopaxi - Ecuador
2 Jaya, Ángel - Universidad Técnica de Cotopaxi - Ecuador
3 Lagla, Diego - Universidad Técnica de Cotopaxi - Ecuador
4 Chasi, Christian - Universidad Técnica de Cotopaxi - Ecuador
5 Roberto Salazar, A. - Universidad Técnica de Cotopaxi - Ecuador
6 Zurita, Pamela - Universidad de Concepción - Chile

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Financiamiento



Fuente
Sin Información

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Agradecimientos



Agradecimiento
The authors of this investigation would like to thank to "Academic Partner Program" (APP) of FICO Xpress Optimization Suite for the aid provided.

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