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longado), presentando así soluciones para los problemas de
optimización subyacente computacionalmente prohibitivos.

No Convexidad Debido a Factores de
Acoplamiento
Para la simplicidad del modelado, los factores de acoplamiento entre los portadores de energía a menudo se supone
que son constantes. Este es el caso, por ejemplo, de las
eficiencias de conversión de combustible a energía y de
combustible a calor de las unidades de cogeneración. Sin
embargo, una serie de factores de acoplamiento son, de
hecho, no lineales; entre otros, la eficiencia y la energía consumida por bombas de agua de velocidad variable, que son
funciones no lineales de frecuencia de la bomba. Además, la
región operativa de algunos tipos de unidades de cogeneración o enfriadores de absorción y compresión puede ser no
convexa.

Equilibrio entre Complejidad y Flexibilidad
Los modelos de multiproducción y los centros de energía
que se basan en los denominados factores de distribución,
que se utilizan para especificar cómo la energía se reparte
entre las unidades de conversión y salida, pueden introducir
otras fuentes de no convexidad mediante términos bilineales
o trilineales que aparecen en las limitaciones de igualdad.
La no linealidad podría ser, en este caso, evitada, ya sea mediante la introducción de variables auxiliares o mediante la
simplificación del modelo del centro. Por lo tanto, resulta
evidente que las compensaciones entre la complejidad de
cualquier planteamiento de modelado a los problemas de
optimización y la flexibilidad alcanzable, debe tenerse en
cuenta en el diseño del sistema y los procesos operativos.

Oportunidades
Los solucionadores disponibles para programas no-lineales
enteros mixtos podrían, en principio, usarse para encontrar
soluciones a problemas de optimización donde el funcionamiento de sistemas eléctricos, hidráulicos, térmicos y de gas
se optimice de forma integral. Dada la no convexidad subyacente y la NP-complejidad, las soluciones subóptimas son
aceptadas en gran parte (por ejemplo, técnicas de inicio múltiple que pueden utilizarse para mejorar, probablemente, la
calidad de la solución y estimar su cuenca de atracción). Sin
embargo, cabe señalar que la complejidad computacional se
vuelve prohibitiva rápidamente con el aumento del tamaño
del sistema y el horizonte de optimización, especialmente
en presencia de distintas formas de almacenamiento de
energía; por lo tanto, las tareas de optimización subyacentes
de sistemas multienergéticos integrados pueden no ofrecer
capacidad de toma de decisiones a escalas de tiempo apropiadas y pueden no ser adecuadas para entornos operativos
donde el ritmo de actualizaciones del punto de ajuste tiene
que coincidir con la rápida dinámica del sistema y las condiciones ambientales. En el contexto de futuros mercados
multienergéticos desregulados, la no convexidad supone, por
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su naturaleza, un reto para el desarrollo de solucionadores,
probablemente convergentes, distribuidos, que se utilizan
para descomponer estratégicamente el proceso de toma de
decisiones a través de dispositivos, usuarios y proveedores
de energía.
Por consiguiente, la investigación reciente se ha centrado
en el desarrollo de métodos de solución computacionalmente
accesibles aprovechando los avances en relajación convexa y
la aproximación de limitaciones no lineales (no convexas) de
flujo. En el contexto de sistemas de energía, las técnicas de
relajación convexa ofrecen una solución de la tarea de flujo
de carga óptima de CA con menor carga computacional en
escalas de transmisión y distribución, y posiblemente identifican soluciones de flujo de carga óptimas a nivel mundial.
Las condiciones suficientes para la rigidez de programación
semidefinida y las relajaciones de programación de código
de segundo orden se encuentran disponibles en algunos tipos de topología de sistema y configuraciones de problemas,
mientras que la eficiencia de estos métodos para topologías
generales se puede demostrar a través de la evidencia numérica. Además, los métodos de aproximación lineal permiten
desarrollar suplentes de programación cuadrática y lineal de
un problema de baja carga óptima de CA, cuya dificultad
computacional hace escala de manera más favorable con el
tamaño del sistema. Teniendo en cuenta otros sectores, las
relajaciones, por ejemplo, se han propuesto recientemente para abordar problemas de caudal de agua basados en,
por ejemplo, una relajación de cono de segundo orden de las
ecuaciones de flujo pertinentes.
Aunque se han demostrado las virtudes de las herramientas de optimización convexa para problemas específicos
dentro de los ámbitos de ingeniería eléctrica, hidráulica y
de gas, su aplicación en formulaciones de problemas donde
los sistemas multienergéticos se encuentran optimizados de
forma integral tiene mucho camino aún por recorrer. Existen abundantes oportunidades de investigación para estudiar
cómo aprovechar los avances en aproximación y relajación
convexa para desarrollar métodos de solución computacionalmente eficientes para problemas de optimización de sistema multienergéticos.
Los temas clave de investigación suponen el desarrollo
de mecanismos que garanticen que el problema convexo
relajado o aproximado cede el paso a puntos de ajuste operativos viables y a las derivaciones de condiciones bajo las
cuales la solución del sustituto convexo conserva, de manera
local o general, las propiedades optimizadas. Posteriormente, se pueden aprovechar de forma exitosa la relajación
y aproximación convexas probadas para obtener a sustitutos
convexos enteros mixtos en programas no lineales enteros
mixtos no convexos.

Control Distribuido
Diferentes agentes energéticos pueden tener y operar distintos activos energéticos. En lugar de formulaciones de problemas centralizados que requieren una sola autoridad para
enero/febrero 2017



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