Advanced Genetic Algorithms for Optimal Battery Siting: A Practical Methodology for Distribution System Operators

Abstract

The growing integration of renewable energy sources and the electrification of multiple sectors have heightened the need for optimized planning and operation of modern electrical distribution systems. A critical challenge for distribution network operators is enhancing the resilience and reliability of their grids by identifying effective solutions. One promising approach to achieving this is through the deployment of battery energy storage systems, which can rapidly inject power to mitigate the impacts of network disturbances or outages. This study investigates the use of advanced genetic algorithms as a practical methodology for the optimal siting of batteries in modern distribution networks. By incorporating historical data on demand and network failures, the algorithm generates statistical models that inform the optimization process.

última_páginaajustesSolicitar reimpresiones de artículos Acceso abiertoArtículo Algoritmos genéticos avanzados para la ubicación óptima de baterías: una metodología práctica para operadores de sistemas de distribución por Edward Alejandro Ortiz1ORCID,Josimar Tello-Maita1,*ORCID,David Celeita2,*ORCIDyAgustín Marulanda Guerra1ORCID 1 Programa de Ingeniería Eléctrica, Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, Bogotá 111166, Colombia 2 Facultad de Ingeniería, Universidad de la Sabana, Chía 111321, Colombia * Autores a quienes debe dirigirse la correspondencia. Energías 2025 , 18 (1), 109; https://doi.org/10.3390/en18010109 Presentación recibida: 27 de noviembre de 2024 / Revisado: 9 de diciembre de 2024 / Aceptado: 18 de diciembre de 2024 / Publicado: 30 de diciembre de 2024 (Este artículo pertenece al Número Especial Desarrollo de Sistemas de Energía Distribuida Basados ​​en Fuentes de Energía Renovables: Estado Actual y Perspectivas de Desarrollo ) Descargarflecha_abajo_del_teclado Explorar figuras Notas de versiones Abstracto La creciente integración de las fuentes de energía renovables y la electrificación de múltiples sectores han intensificado la necesidad de optimizar la planificación y la operación de los sistemas modernos de distribución eléctrica. Un reto crucial para los operadores de redes de distribución es mejorar la resiliencia y la fiabilidad de sus redes mediante la identificación de soluciones eficaces. Un enfoque prometedor para lograrlo es la implementación de sistemas de almacenamiento de energía en baterías, que pueden inyectar energía rápidamente para mitigar el impacto de las perturbaciones o cortes de la red. Este estudio investiga el uso de algoritmos genéticos avanzados como metodología práctica para la ubicación óptima de baterías en las redes de distribución modernas.