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000152442 037__ $$aTAZ-TFM-2024-779
000152442 041__ $$aspa
000152442 1001_ $$aVila Guinda, Daniel
000152442 24200 $$aOptimization of self-consumption systems with batteries using the particle swarm optimization algorithm
000152442 24500 $$aOptimización de sistemas de autoconsumo con baterías mediante el algoritmo de enjambre de partículas
000152442 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000152442 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000152442 520__ $$aEl siguiente proyecto se centra en la optimización de sistemas de autoconsumo que incorporan paneles solares, aerogeneradores y baterías conectadas a la red eléctrica. El objetivo es mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las instalaciones durante toda la vida útil de los componentes, obteniendo el mayor autoconsumo posible. La optimización se realiza mediante la aplicación del algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) implementado en Matlab. El estudio se enfoca en la integración de los diferentes elementos y el algoritmo PSO se utiliza para obtener los valores óptimos de los parámetros del sistema, maximizando el autoconsumo y minimizando los costes asociados al mismo. La metodología incluye la modelización de los componentes del sistema, la definición de los objetivos de optimización, en este caso disminuir la función coste al máximo, y la aplicación del algoritmo PSO para encontrar las soluciones más eficientes. Una vez desarrollado el código se llevan a cabo diferentes simulaciones y análisis de sensibilidad para evaluar el rendimiento del sistema en diferentes escenarios y bajo diversas condiciones. Los resultados muestran la eficacia del enfoque propuesto, mostrando mejoras significativas tanto en el ámbito energético como económico.<br />
000152442 521__ $$aMáster Universitario en Energías Renovables y Eficiencia Energética
000152442 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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000152442 692__ $$aUso eficiente de la energía
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