Asignación de recursos distribuidos para una electrolinera basado en el algoritmo colonia artificial de hormigas

En el presente documento se expone el estudio del impacto producido por la inserción de nuevas cargas a la red, para este caso la cantidad de vehículos eléctricos que ingresan en una electrolinera. Se utilizo un modelo heurístico basado en el algoritmo colonia artificial de hormigas, el cual se basa en la forma en que este insecto recolecta su alimento utilizando siempre el camino más corto, lo que permitió la óptima asignación de recursos distribuidos para la carga de vehículos eléctricos, empleando un programa de respuesta de la demanda denominado pico crítico. Para el estudio se modelo la electrolinera y la cantidad de vehículos que ingresan en el lapso de un día durante cada hora. Para el análisis de resultados se tomó en cuenta dos casos; invierno y verano. Para continuar con la investigación se utilizó recursos como panales fotovoltaicos y banco de baterías como fuente de generación distribuida. La solución se obtuvo en base a programación lineal implementando el algoritmo en el software Matlab para obtener la mejor respuesta.This paper presents the study of the impact produced by the insertion of new loads to the grid, in this case the number of electric vehicles entering an electric station. A heuristic model based on the artificial ant colony algorithm was used, which is based on the way this insect collects its food always using the shortest path, which allowed the optimal allocation of distributed resources for charging electric vehicles, using a demand response program called critical load. For the study, we modeled the electric station and the number of vehicles entering the station in the period of one day during each hour. For the analysis of the results, two cases were considered; winter and summer. To continue with the investigation, resources such as photovoltaic panels and battery bank were used as a source of distributed generation. The solution was obtained based on linear programming by implementing the algorithm in Matlab software to obtain the optimal answer