{"id":5012,"date":"2021-06-02T14:54:04","date_gmt":"2021-06-02T14:54:04","guid":{"rendered":"https:\/\/transferencia.tec.mx\/?p=5012"},"modified":"2023-09-10T12:05:35","modified_gmt":"2023-09-10T12:05:35","slug":"mejorando-las-energias-renovables-con-un-algoritmo-basado-en-terremotos","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/mejorando-las-energias-renovables-con-un-algoritmo-basado-en-terremotos\/","title":{"rendered":"Mejorando las energ\u00edas renovables con un algoritmo basado en terremotos"},"content":{"rendered":"

Por David Balderas<\/strong><\/a>, Efra\u00edn M\u00e9ndez <\/strong>y Pedro Ponce<\/strong><\/a><\/p>\n

En un mundo en el cual el uso de energ\u00edas ha aumentado exponencialmente, el uso de m\u00e9todos convencionales como el uso de combustibles f\u00f3siles se ha vuelto problem\u00e1tico por ser limitados y por ser altamente contaminantes. Como contraparte a las fuentes de energ\u00eda convencionales, las fuentes de energ\u00eda renovables son aquellas que pueden encontrarse en la naturaleza en cantidad casi ilimitadas, las cuales pueden regenerarse de manera natural o artificial y m\u00e1s importante que tienen un impacto en el medio ambiente es pr\u00e1cticamente nulo o reversible. Dentro de estas energ\u00edas se encuentra la energ\u00eda e\u00f3lica, geot\u00e9rmica, hidroel\u00e9ctrica, mareomotriz, solar, etc.<\/p>\n

Las ventajas que este tipo de energ\u00eda tiene sobre las no renovables ha logrado que sean respaldadas por la comunidad internacional a trav\u00e9s del Acuerdo de Par\u00eds, redactado durante la Cumbre Mundial del Clima que se realiz\u00f3 en 2015 en la capital francesa, el cual establece que en 2020 los 200 pa\u00edses firmantes reducir\u00edan sus emisiones de gases para evitar da\u00f1os dram\u00e1ticos del cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n

Si a esto le agregamos que sus costos de producci\u00f3n est\u00e1n disminuyendo, se puede garantizar que estas energ\u00edas ser\u00e1n parte importante del futuro, lo cual genera un creciente inter\u00e9s en ellas. Dentro del creciente inter\u00e9s por las energ\u00edas renovables, la energ\u00eda solar ha tomado uno de los papeles protagonistas. La energ\u00eda solar requiere de sistemas fotovoltaicos que son encargados de suministrar m\u00e1s de 500.000 GW de la energ\u00eda el\u00e9ctrica consumida en todo el mundo. Por lo tanto, se han estudiado y desarrollado diferentes convertidores, algoritmos de control y t\u00e9cnicas para maximizar la energ\u00eda recolectada por las fuentes fotovoltaicas.<\/p>\n

Los algoritmos garantizan un comportamiento de seguimiento cuasi correcto con una baja dependencia de los par\u00e1metros de calibraci\u00f3n, pero tienen un compromiso entre el tiempo que llegan a su punto deseado y las oscilaciones al llegar a ese estado. Sin embargo, el desempe\u00f1o de una propuesta de este tipo es muy susceptible y depende de una calibraci\u00f3n de par\u00e1metros correcta y precisa, lo que no siempre puede garantizar el comportamiento esperado.<\/p>\n

Para poder garantizar un correcto funcionamiento se necesita de una calibraci\u00f3n, la cual puede llegar a ser una tarea exhaustiva ya que requiere de m\u00e9todos exactos o derivativos para encontrar la soluci\u00f3n. El problema de estos m\u00e9todos es que en general requieren de un trabajo enorme para la calibraci\u00f3n, lo que finalmente se traducir\u00eda en tiempo descomunal para obtener valores \u00f3ptimos. Asimismo, el uso de estos m\u00e9todos evitar\u00eda poder buscar par\u00e1metros que puedan ser adaptables a condiciones inesperadas durante la ejecuci\u00f3n.<\/p>\n

La optimizaci\u00f3n metaheur\u00edstica<\/h2>\n

Para mitigar el problema de tener que hacer una b\u00fasqueda exhaustiva, existen m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n heur\u00edstica y metaheur\u00edstica que, por medio de reglas de dise\u00f1o inteligente de b\u00fasqueda, logran resolver un problema de b\u00fasqueda de valores \u00f3ptimos, o cuando menos sub\u00f3ptimos, los cuales sacrifican precisi\u00f3n para poder encontrar un valor dentro de un tiempo viable para la ejecuci\u00f3n. Dentro de estos algoritmos se encuentran. Cabe mencionar que estos algoritmos se emplean m\u00e1s frecuentemente cuando una soluci\u00f3n aproximada es suficiente dado que la b\u00fasqueda de soluci\u00f3n exacta requiere de un tiempo demasiado costoso.<\/p>\n

La heur\u00edstica y la metaheur\u00edstica de estos algoritmos generalmente se basan en procesos naturales, como los m\u00e9todos evolutivos que siguen la teor\u00eda de la evoluci\u00f3n de Darwin, o los algoritmos de parvada, los cuales utilizan agentes que act\u00faan como lo hacen los animales en grupo (parvadas, manadas, bancos de peces, etc.), o algoritmos que siguen procesos f\u00edsicos, qu\u00edmicos o geogr\u00e1ficos como m\u00e9todo de terremotos, los cuales buscan basarse en c\u00f3mo se generan los temblores y en c\u00f3mo se transmiten sus ondas. Esto se muestra en la figura 1, en donde se ve c\u00f3mo existen dos tipos de onda y c\u00f3mo \u00e9stas mueven las part\u00edculas, ya sea a manera de compresi\u00f3n o de forma oscilatoria. Estas dos ondas sirvieron de base para la creaci\u00f3n del algoritmo de terremoto.<\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Figura 1. Ondas de transmisi\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n

Los resultados<\/h2>\n

De esta manera, usando algoritmos de optimizaci\u00f3n se pueden hallar valores para corregir o calibrar los par\u00e1metros dentro de celdas fotovoltaicas con un comportamiento din\u00e1mico mejorado. Asimismo estos par\u00e1metros pueden modificarse de manera activa, adapt\u00e1ndose a varias irregularidades dentro del sistema.<\/p>\n

Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes dentro de los algoritmos de optimizaci\u00f3n metaheur\u00edstica es que cada algoritmo es m\u00e1s pr\u00e1ctico para una soluci\u00f3n o para otra. Por ejemplo, hay algoritmos que son mejores para la b\u00fasqueda de las mejores rutas como la optimizaci\u00f3n por colonia de hormigas. O algoritmos que son extremadamente r\u00e1pidos como algoritmos por recocido simulado, pero que tienden a caer f\u00e1cilmente en valores realmente alejados de lo \u00f3ptimo.<\/p>\n

De esta manera, las energ\u00edas renovables pueden beneficiarse de los m\u00e9todos metaheur\u00edsticos, para encontrar sus par\u00e1metros de manera eficiente y en corto tiempo, los cuales los hacen ideales para el control de algoritmos que pueden presentar cambios din\u00e1micos dentro del control. Sin embargo, es importante realizar m\u00e1s pruebas para comprobar que los algoritmos trabajan de manera adecuada con sistemas fotovoltaicos.<\/p>\n

Los autores<\/h2>\n

Dr. David Christopher Balderas Silva<\/strong> es profesor investigador del Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Trabaja en el Grupo de Enfoque en Innovaci\u00f3n de Productos. Entre sus intereses se encuentra la Biotecnolog\u00eda, la Electr\u00f3nica y la Inteligencia Artificial especializ\u00e1ndose en Optimizaci\u00f3n y Aprendizaje de M\u00e1quina (supervisada, no supervisada y aprendizaje por refuerzo). dc.balderassilva@tec.mx<\/a><\/p>\n

Dr. Pedro Ponce Cruz\u00a0<\/strong>es profesor investigador de la Escuela de Ingenier\u00eda y Ciencias del Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Pertenece al Grupo de Investigaci\u00f3n en Innovaci\u00f3n de Productos. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel 1.\u00a0pedro.ponce@tec.mx<\/a><\/p>\n

\u00bfQuieres saber m\u00e1s?<\/h2>\n

Este art\u00edculo de divulgaci\u00f3n est\u00e1 basado en el paper<\/em> \u00abImproved MPPT Algorithm for Photovoltaic Systems Based on the Earthquake Optimization Algorithm<\/strong>\u00ab, publicado en el journal<\/em> Energies (Q1).
\nDOI: 10.3390\/en13123047<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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