Resumen:
El incremento de la demanda energética durante los últimos años ha venido de la mano con el incremento de la población y el desarrollo económico; sin embargo, la oferta energética actual está conformada principalmente por fuentes de energía no renovables y que contaminan el medio ambiente, aunque la tendencia hacia el uso de fuentes de energía renovable se ha incrementado. El desarrollo tecnológico ha permitido el desarrollo de sistemas de generación distribuida con el fin aprovechar las fuentes renovables de energía de una manera cada vez más eficiente, y esto ha dado lugar al surgimiento de las microrredes. Alrededor del mundo las microrredes cada vez más son el foco de estudio y desarrollo en cuanto a su arquitectura, elementos y objetivos de las estrategias de gestión energética asociadas; en este sentido, se han desarrollado una gran cantidad de estrategias de gestión energética para microrredes electrotérmicas basadas en un controlador Fuzzy Logic y cuya optimización de parámetros se ha realizado mediante procedimientos heurísticos de prueba y error con los cuales se han alcanzado buenos resultados; sin embargo, dichos procedimientos involucran un elevado costo computacional por lo que en el presente trabajo se propone la implementación de un algoritmo de optimización inspirado en la naturaleza (Cuckoo Search) que permita realizar la optimización de los parámetros en un menor tiempo y que garantice mayor calidad de la gestión energética.
