Edición No. 21, Issue II, Enero 2025
1. INTRODUCCIÓN
Con el aumento de la preocupación global por el
cambio climático y la urgente necesidad de crear sistemas
energéticos sostenibles, la optimización de los flujos de
potencia en los sistemas eléctricos, con consideraciones
medioambientales, se ha vuelto esencial [1]. El campo de
los Flujos Óptimos de Potencia con Consideraciones
Ambientales (FOPCA) se enfoca en equilibrar eficiencia
energética y sostenibilidad ambiental, integrando
restricciones como las emisiones de gases contaminantes
[2]. Este problema requiere reducir costos de producción,
satisfacer la demanda de carga y cumplir restricciones
operativas, al tiempo que se minimizan las emisiones de
contaminantes como los óxidos de nitrógeno, azufre y
dióxido de carbono [3] [4] [5]. Debido a su complejidad,
este problema es multiobjetivo y no lineal, abordando
simultáneamente costos operativos y emisiones
ambientales [6] [7] [8].
Para su resolución, se han desarrollado múltiples
métodos de optimización, desde técnicas clásicas, como
los multiplicadores de Lagrange, hasta metaheurísticas
más avanzadas [9]. Los métodos clásicos suelen
proporcionar soluciones locales óptimas, pero las
técnicas metaheurísticas, como la optimización por
enjambre de partículas (PSO) y el algoritmo de la libélula
(AL), son más efectivas para encontrar soluciones
globales [10][11][12].
Diversos estudios han aplicado estas técnicas para
resolver problemas de optimización en sistemas de
energía, integrando fuentes como solar, eólica,
hidroeléctrica y térmica [13]. Por ejemplo, se ha utilizado
el algoritmo genético de clasificación no dominada II
(NSGA-II) para minimizar costos de generación y
emisiones, respetando las restricciones operativas [14].
De igual forma, el NSGA-II ha sido efectivo en sistemas
eólicos y térmicos, optimizando simultáneamente costos
y emisiones [15]. Además, la optimización por enjambre
de partículas ha mostrado buenos resultados en sistemas
que combinan plantas térmicas y solares [16].
Se han propuesto modelos más avanzados, como el
despacho económico-ambiental, que consideran la
respuesta a la demanda y el uso de tecnologías de control
de contaminantes mediante programación lineal entera-
mixta, lo que mejora la sostenibilidad operativa del
sistema [17]. En un enfoque colaborativo, la
optimización del despacho económico y de potencia
reactiva en sistemas eléctricos ha mostrado ser efectiva
en la reducción de costos y mejora de la estabilidad [18].
De manera similar, la combinación de plantas
hidroeléctricas, eólicas y térmicas con el NSGA-II ha
logrado un balance entre economía y sostenibilidad [19].
Otros estudios han desarrollado modelos de despacho
económico con baja emisión de carbono para sistemas
integrados de electricidad y gas, utilizando modelos de
despacho estocástico de dos etapas [20]. También se ha
optimizado el despacho económico-ambiental en
sistemas híbridos térmicos y fotovoltaicos, empleando el
método de optimización Ant Lion (ALO) para minimizar
costos y emisiones [21]. Finalmente, se ha propuesto un
algoritmo híbrido que combina el Algoritmo de Mercado
de Intercambio (EMA) y la Optimización por Enjambre
de Partículas con Peso Adaptativo (AIWPSO) para
manejar problemas de optimización multiobjetivo,
logrando reducir costos de generación y emisiones [22].
En los últimos años, diversos estudios amplían la
comprensión de la optimización de flujos de potencia en
sistemas eléctricos, abordando la optimización de la
programación a través de flujo de emisión de carbono
para control de intensidad de carbono, se ha logrado
optimizar costos y emisiones [23], por otra parte, se ha
rehalizado una revisión exahustiva sobre la gestión
óptima de la energía combinada, reportando
optimización en sistemas eléctricos con enfoque integral
[24].
Este documento está estructurado de la siguiente
manera: comienza con una introducción, seguida de una
revisión del estado del arte en la optimización de flujos
de potencia con consideraciones ambientales, destacando
las contribuciones recientes en este campo.
Posteriormente, se expone la metodología propuesta,
incluyendo las herramientas y algoritmos utilizados para
la optimización. A continuación, se presentan y discuten
los resultados obtenidos, evaluando la eficacia de las
estrategias implementadas y el impacto de las
consideraciones ambientales en los sistemas de potencia
eléctrica. Las conclusiones y recomendaciones del
estudio se basan en los hallazgos analizados,
proporcionando una visión crítica de las ventajas y
limitaciones observadas.
2. MATERIALES Y MÉTODOS
Se presenta el fundamento teórico para resolver el
problema de Flujos Óptimos de Potencia con
Consideraciones Ambientales (FOPCA). Esto incluye un
análisis de los combustibles y sus emisiones, la
formulación matemática de los flujos óptimos AC, los
costos de los combustibles y el factor de penalización por
emisiones.
2.1 Los combustibles y sus emisiones
El aumento de emisiones de CO₂ relacionadas con la
energía sigue en crecimiento, alcanzando un récord de
más de 36.8 Gt en 2022 (IEA). Este incremento proviene
principalmente del uso de carbón y petróleo en
generación eléctrica y transporte, aunque las energías
renovables han mitigado parcialmente este impacto al
representar el 90% del crecimiento en generación de
electricidad el último año [25].
La Tabla 1 muestra la relación entre el tipo de
combustible y sus emisiones. Los combustibles sólidos,
como el carbón, son altos emisores, mientras que los
combustibles gaseosos y alternativas bajas en azufre,
como el GNL, presentan menores emisiones. Las