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Gestión estratégica de costos en microrredes inteligentes: un enfoque de sostenibilidad basado en algoritmos genéticos
Introducción: Las microrredes, concebidas como sistemas autónomos de distribución de energía, requieren un controlador avanzado capaz de decidir de forma autónoma las fuentes óptimas de generación para alcanzar la autosuficiencia energética. Metodología: Esta investigación profundiza en la optimización integral de una microrred mediante la aplicación de algoritmos genéticos, considerando simultáneamente variables económicas y ambientales dentro de un enfoque de gestión sostenible. Se analizan dos métodos de reproducción —mutación y cruce— y su influencia en el desempeño del sistema. La mutación introduce cambios aleatorios que simulan la incorporación de innovaciones, mientras que el cruce combina material genético de configuraciones exitosas para generar soluciones potencialmente superiores. Resultados: Se evaluaron dos métodos de supervivencia —selección aleatoria y elitismo—, observándose que la selección aleatoria aporta diversidad e imprevisibilidad, mientras que el elitismo preserva las soluciones más eficientes. Los resultados demuestran que las mutaciones aleatorias incrementan la energía excedente producida, mientras que la combinación de mutación y elitismo mejora la eficiencia del sistema. Asimismo, el cruce combinado con elitismo arroja el mejor rendimiento al reproducirse solo con el cromosoma más destacado de cada generación. Estos hallazgos aportan evidencia sobre la aplicabilidad de los algoritmos genéticos en la gestión estratégica de costos y en la optimización sostenible de microrredes inteligentes.