Demand management in smart networks. Perspective and control of users and suppliers

dc.creatorBragagnolo, Sergio Nicolás
dc.creatorVaschetti, Jorge Carlos
dc.creatorMagnago, Fernando
dc.creatorGomez Targarona, Juan Carlos de Jesus
dc.date.accessioned2022-05-17T14:20:32Z
dc.date.accessioned2022-10-15T05:33:37Z
dc.date.available2022-05-17T14:20:32Z
dc.date.available2022-10-15T05:33:37Z
dc.date.created2022-05-17T14:20:32Z
dc.date.issued2020-06
dc.identifierBragagnolo, Sergio Nicolás; Vaschetti, Jorge Carlos; Magnago, Fernando; Gomez Targarona, Juan Carlos de Jesus; Gestión de la demanda en las redes inteligentes. Perspectiva y control desde el usuario y la distribuidora; Centro de Informacion Tecnologica; Información Tecnológica; 31; 3; 6-2020; 157-170
dc.identifier0716-8756
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11336/157748
dc.identifierCONICET Digital
dc.identifierCONICET
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4350259
dc.description.abstractEl objetivo de este artículo es desarrollar el concepto de gestión de la demanda en relación a los tipos de control existentes y presentar un ejemplo simple de optimización de la demanda para evaluar las potencialidades de un control híbrido. Se presenta una breve introducción, detallando el conocimiento actual en gestión de demanda, se desarrolla el concepto de control directo e indirecto sobre la demanda, se identifica, y se elabora una tabla con las cargas residenciales. Se modelan dos residencias que podrán modificar su carga ante un esquema de precios dados y un objetivo de no concentración de la demanda fijados por la distribuidora, obteniendo una correcta optimización y dispersando las cargas de diferente forma en la segunda ronda. Se concluye que una intervención de la distribuidora puede mejorar la distribución de la demanda por la aleatoriedad del algoritmo genético sin comprometer la privacidad del usuario.
dc.description.abstractThe article aims is to develop the demand side management concept in relation to existing control types. It also aims to providing a simple example of demand optimization to evaluate the potentialities of a hybrid control. A brief introduction is presented detailing the state of the art. Then, the direct and indirect control over demand was discussed, the types of loads were described, and a table with the residential loads was prepared. Two residences were modeled, which could modify their load before a given price scheme and a non-concentration objective set by the distributor. This resulted in obtaining a correct optimization and distributing of the loads in a different way in the second round. It is concluded that an intervention of the distributor can improve the distribution of the demand by the randomness of the genetic algorithm without compromising user privacy.
dc.languagespa
dc.publisherCentro de Informacion Tecnologica
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642020000300159
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642020000300159&lng=en&nrm=iso&tlng=en
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectGESTION DE LA DEMANDA
dc.subjectRESPUESTA A LA DEMANDA
dc.subjectREDES INTELIGENTES
dc.subjectOPTIMIZACION
dc.subjectALGORITMO GENETICO
dc.titleGestión de la demanda en las redes inteligentes. Perspectiva y control desde el usuario y la distribuidora
dc.titleDemand management in smart networks. Perspective and control of users and suppliers
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/artículo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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