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nes del flujo eléctrico óptimo (OPF, por sus siglas en
ingés) de CA requiere una medición generalizada para
recoger mediciones de las cargas no controlables en
todos los lugares en tiempo real, lo que podría resultar
poco práctico. Una forma de abordar este problema en
la red a gran escala del futuro es desarrollar e implementar algoritmos de estimación de estado distribuido que puedan proporcionar una visión del estado del
sistema sin tener que medir explícitamente cada punto
de interés.
Para abordar estos desafíos dentro de las celdas de las
AEG, se ha desarrollado un marco de optimización en
tiempo real en el Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL, por sus siglas en inglés) bajo el programa
de Sistemas de Energía Distribuida Optimizados por Red
(NODES, por sus siglas en inglés) dentro de la Agencia de
Proyectos de Investigación Avanzada en Energía del Departamento de Energía de los Estados Unidos (ARPA-E, por
sus siglas en inglés). El marco puede modelar objetivos y
restricciones bien definidos de las FED ubicadas dentro de
cada celda, así como restricciones de consistencia para las
cantidades eléctricas que pertenecen a las conexiones entre
celdas. Al utilizar las mediciones en el sistema como mecanismo de retroalimentación y al rastrear las trayectorias de
las soluciones óptimas, los métodos resultantes de optimización en línea basados en la retroalimentación pueden hacer
frente a las inexactitudes en la representación del flujo de
potencia de CA y evitar tener que medir todas las fuentes
no controlables. La figura  3 demuestra cómo las mediciones de tensión y corriente se usan como retroalimentación
para rastrear mejor la trayectoria óptima de un sistema a gran
escala enviando una señal de
FED
precios que integre funciones de
agregada
costo, funciones de confiabilidad
Medición
Puntos de ajuste P, Q
de potencia
y restricciones del sistema.
Señal
El algoritmo permite a las FED
de precios
FED
rastrear determinados objetivos
única
de rendimiento y a la vez ajustar
Puntos de
su potencia [los puntos de ajuste
ajuste P, Q
de potencia real (P) y potencia
reactiva (Q)] para responder a los
servicios solicitados por los opeActualizaciones
radores de la red y mantener las
basadas en la
retroalimentación
cantidades de electricidad dentro
Medición
de los límites de la ingeniería.
de potencia
El diseño del algoritmo hace uso
Unidad de medición
FED controlable
de los métodos de gradiente primal-dual que mejoran el índice
Mediciones de
de convergencia del problema
tensión y corriente
de optimización, lo que permite
que los algoritmos aprovechen
la estructura del problema y se
figura 3. Estas mediciones se utilizan como un mecanismo de retroalimentación
resuelvan en tiempo real. El grapara el control de las FED. La potencia real (P) y la reactiva (Q) se utilizan para optimizar las condiciones en el circuito de distribución.
diente determina en qué dirección
Medición
de potencia

resolverse en la escala de tiempo prevista con cientos
de millones de puntos de control. Para hacer frente
a estos desafíos y facilitar el desarrollo de métodos
de solución distribuida con estabilidad y optimización
comprobables para las AEG, un primer paso es desarrollar relajaciones convexas y aproximaciones lineales de los problemas no convexos pertinentes.
✔✔ Inexactitud del modelo. Se podrían aprovechar modelos lineales aproximados o métodos de relajación
convexos para derivar problemas convexos que faciliten el diseño de soluciones informáticas asequibles.
Sin embargo, los problemas convexos aproximados/
relajados podrían implicar solo una representación
aproximada de la física y las limitaciones de un sistema, por lo que las soluciones óptimas del problema
convexo podrían no ser viables para el problema original. A fin de comenzar a abordar esta cuestión, se
han desarrollado algoritmos de optimización distribuida para utilizar directamente la información de las
mediciones, lo que se conoce como optimización en
línea con retroalimentación. Los algoritmos basados
en la medición (o en la retroalimentación) abordan la
cuestión de la viabilidad, y pueden ser distribuidos o
centralizados. El diseño de una versión distribuida es
ciertamente más desafiante que el de la centralizada,
pero la versión distribuida puede ser implementada en
una arquitectura de comunicaciones más flexible, que
puede mejorar la robustez cibernética.
✔✔ Medición generalizada. La solución a los problemas
de optimización mediante relajaciones/linealizacio-

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