Aplicación de control PID e inteligente en planificación energética nacional

Resumen

La planificación energética basada en simulación requiere optimizar espacios de decisión complejos. Herramientas como EnergyPLAN suelen combinarse con metaheurísticas para buscar soluciones competitivas, con un elevado coste computacional. Este trabajo presenta un estudio preliminar que reinterpreta la optimización de sistemas energéticos nacionales como un problema de control realimentado. El sistema energético de Ghana, integrado mediante la MATLAB Toolbox for EnergyPLAN, sirve como entorno de estudio. Se propone una formulación donde las capacidades instaladas constituyen las variables manipuladas, mientras que las importaciones, exportaciones y el coste total representan las variables observadas para la realimentación. El marco metodológico plantea una evolución desde la regulación clásica PID hacia estrategias de control inteligente apoyadas en machine learning. Este enfoque busca aprovechar modelos sustitutos neuronales para aproximar las sensibilidades del simulador y optimizar la trayectoria de búsqueda de las capacidades óptimas, reduciendo el tiempo de cómputo frente a los algoritmos convencionales.