Biomimética Aplicada a Modelos de Sistemas de Energías Renovables Reconfigurables Basados en Estructuras Autosimilares

Abstract

Con base en la creciente demanda de energía eléctrica y considerando la dinámica y estructura fractal presente en la naturaleza, en esta investigación se desarrolló un modelo matemático generalizado sobre redes neuronales concatenadas para soportar sistemas reconfigurables de energía renovable, considerando criterios de optimización basados en inteligencia biomimética. El método partió de la reinterpretación del modelo físico de los convertidores de energía renovable, desde bloques discretos de energía y retroalimentación lineal, hasta la descripción de circuitos de composición autosimilar. Los resultados incluyen un conjunto de biomodelos de referencia basados en la observación científica de la dinámica natural de la región y la correlación de los mecanismos para describir el comportamiento matemático del convertidor. En el caso del convertidor eólico se obtuvo un modelo optimizado de tres capas con un error medio de 0,0019. Este estudio permitió concluir sobre una técnica de optimización de los coeficientes del modelo de energías renovables a partir de patrones biomiméticos, aplicando descenso del gradiente para minimizar el impacto ambiental de la tecnología aplicada, lográndose coeficientes adaptados a los requerimientos de eficiencia y sostenibilidad con relación a las potencialidades de la región, por seguimiento del comportamiento evolutivo de la flora, fauna nativa y condiciones ambientales locales.