The increasing integration of renewable energy sources (RES) in power systems presents challenges related to variability, stability, and efficiency, particularly in smart microgrids. This systematic review, following the PRISMA 2020 methodology, analyzed 66 studies focused on advanced energy storage systems, intelligent control strategies, and optimization techniques. Hybrid storage solutions combining battery systems, hydrogen technologies, and pumped hydro storage were identified as effective approaches to mitigate RES intermittency and balance short- and long-term energy demands. The transition from centralized to distributed control architectures, supported by predictive analytics, digital twins, and AI-based forecasting, has improved operational planning and system monitoring. However, challenges remain regarding interoperability, data privacy, cybersecurity, and the limited availability of high-quality data for AI model training. Economic analyses show that while initial investments are high, long-term operational savings and improved resilience justify the adoption of advanced microgrid solutions when supported by appropriate policies and financial mechanisms. Future research should address the standardization of communication protocols, development of explainable AI models, and creation of sustainable business models to enhance resilience, efficiency, and scalability. These efforts are necessary to accelerate the deployment of decentralized, low-carbon energy systems capable of meeting future energy demands under increasingly complex operational conditions.

The present study focuses on wind power forecasting (WPF) models based on deep neural networks (DNNs), aiming to evaluate current approaches, identify gaps, and provide insights into their importance for the integration of Renewable Energy Sources (RESs). The systematic review was conducted following the methodology of Kitchenham and Charters, including peer-reviewed articles from 2020 to 2024 that focused on WPF using deep learning (DL) techniques. Searches were conducted in the ACM Digital Library, IEEE Xplore, ScienceDirect, Springer Link, and Wiley Online Library, with the last search updated in April 2024. After the first phase of screening and then filtering using inclusion and exclusion criteria, risk of bias was assessed using a Likert-scale evaluation of methodological quality, validity, and reporting. Data extraction was performed for 120 studies. The synthesis established that the state of the art is dominated by hybrid architectures (e.g., CNN-LSTM) integrated with signal decomposition techniques like VMD and optimization algorithms such as GWO and PSO, demonstrating high predictive accuracy for short-term horizons. Despite these advancements, limitations include the variability in datasets, the heterogeneity of model architectures, and a lack of standardization in performance metrics, which complicate direct comparisons across studies. Overall, WPF models based on DNNs demonstrate substantial promise for renewable energy integration, though future work should prioritize standardization and reproducibility. This review received no external funding and was not prospectively registered.

Actualmente, la integración de sistemas solares fotovoltaicos en las redes de distribución para el suministro eléctrico directo a usuarios industriales permite reducir significativamente los costos de operación e incrementar la competitividad de los sectores productivos. En este sentido, los sistemas solares fotovoltaicos podrían suministrar un importante porcentaje de las necesidades eléctricas de las empresas camaroneras de forma económica y fiable. Las fincas camaroneras se localizan generalmente en sitios remotos, cerca de las costas e incluso en islas, sin conexión al sistema eléctrico nacional. La construcción de redes eléctricas de suministro eléctrico resultaría excesivamente costosa. Así, los motores diésel de combustión interna se encargan de garantizar el suministro de la demanda energética en esta industria. Los resultados del presente estudio demuestran que la integración de sistemas fotovoltaicos de generación solar puede satisfacer parcialmente la demanda eléctrica de los cultivos intensivos y extensivos de camarones de la provincia de El Oro. El estudio se lo realiza en Puerto Pitahaya perteneciente al cantón Arenillas, donde se comprueba la existencia de un excepcional recurso solar en promedio 133.02 kWh/m²- mes, el costo de inversión por cada kW de esta tecnología es de $415,8 lo cual representa un precio competitivo, así mismo la madurez de la tecnología solar garantizan una rápida recuperación de la inversión, un suministro eléctrico de elevada fiabilidad y una sustancial mejora de la eficiencia energética de la producción de las empresas del sector camaronero del Ecuador.

En este artículo se presenta un estudio de optimización del consumo eléctrico del sistema de iluminación en espacios interiores de la sala de investigación del edificio principal de la Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial de la Universidad Técnica de Ambato. El estudio de optimización del consumo eléctrico se basa en el análisis comparativo del diseño y simulación de dos diferentes sistemas de iluminación: el actualmente existente, conformado por luminarias fluorescentes, y el propuesto a instalar, conformado por luminarias LED. El diseño de los sistemas de iluminación evaluados debe cumplir la normativa de iluminación en espacios interiores UNE-EN 12464-1, garantizando los niveles mínimos de iluminancia. Para el diseño y simulación de los sistemas de iluminación, anteriormente mencionados, se empleó el software DIALux, que permite simular los sistemas de iluminación y verificar que se cumplan las especificaciones y recomendaciones, establecidos en la normativa vigente. Finalmente, se presenta un análisis comparativo del consumo eléctrico y del coste económico de los sistemas de iluminación evaluados, escalados al sistema de iluminación de la Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial, FISEI, de la Universidad Técnica de Ambato, UTA.

Accurate demand forecasting contributes to improved energy efficiency and the development of short-term strategies. Predictive management of energy storage using redox flow batteries is presented as a robust solution for optimizing the operation of microgrids from the demand side. This study proposes an intelligent architecture that integrates demand forecasting models based on artificial neural networks and active management strategies based on the instantaneous production of renewable sources within the microgrid. The solution is supported by a real-time monitoring platform capable of analyzing data streams using continuous evaluation algorithms, enabling dynamic operational adjustments and active methods for predicting the storage system’s state of charge. The model’s effectiveness is validated using performance indicators such as RMSE, MAPE, and MSE, applied to experimental data obtained in a specialized microgrid laboratory. The results also demonstrate substantial improvements in energy planning and system operational efficiency, positioning this proposal as a viable strategy for distributed and sustainable environments in modern electricity systems.

En el Ecuador, el principal consumidor final de energía es el sector transporte. En el año 2014, el consumo de energía alcanzó el 42% del consumo nacional total. El Estado ecuatoriano debe importar un importante volumen de derivados de petróleo para garantizar la demanda total de los combustibles fósiles empleados en el sector transporte. Además, el expendio de combustible fósil está subvencionado, implicando un sustancial gasto de recursos económicos. En el presente artículo, se simula la estrategia de una futura implementación de vehículos eléctricos en el sistema nacional de transporte terrestre. El estudio de prospectiva y planificación energética en el sector transporte se realizó con ayuda del Modelo de Simulación y Análisis de la Matriz Energética – SAME, perteneciente a la Organización Latinoamericana de Energía OLADE. A través de un tablero virtual, se simula en el año 2035 la sustitución de combustibles fósiles: gasolina y diésel por electricidad, minimizando así el volumen de importaciones de los derivados del petróleo. El objetivo del presente trabajo es demostrar la viabilidad técnica de electrificación del sector de transporte y desacoplamiento de los derivados del petróleo. Como resultados de una primera aproximación estratégica en esta sustitución implicaría una reducción de 86.223,0 kbep de diésel del consumo nacional, además, una importante reducción de importaciones de gasolina. De esta manera, al año 2035, sólo se importaría alrededor de 19.650,9 kbep, destinados al consumo de sectores comercial, residencial y construcción.