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Title: Algoritmos de optimización basados en capacidad y cobertura de redes inalámbricas para la infraestructura de medición avanzada de energía eléctrica
Authors: Jaramillo Barreiro, Adrián Eduardo
Torres Riascos, Diego Fernando
Advisor: Inga Ortega, Esteban Mauricio
Keywords: INGENIERÍA ELÉCTRICA
REDES INALÁMBRICAS
ALGORITMOS
ENERGÍA ELÉCTRICA
Issue Date: Nov-2015
Publisher: Universidad Politécnica Salesiana. Carrera de Ingeniería Eléctrica. Sede Quito
Citation: Jaramillo Barreiro, A. E. Torres Riascos, D. F. (2017). Algoritmos de optimización basados en capacidad y cobertura de redes inalámbricas para la infraestructura de medición avanzada de energía eléctrica. Universidad Politécnica Salesiana. Carrera de Ingeniería Eléctrica. Sede Quito
Abstract: La infraestructura de medición avanzada AMI toma cada vez con mayor fuerza, dominio en el mundo de las redes inteligentes, brindando numerosas aplicaciones en diferentes campos: para salvar vidas humanas, propiedad pública y privada, para ofrecer un ambiente automatizado y de confort para los usuarios de dichas redes, entre otras. En este ámbito, la medición inteligente tiene un rol trascendental, y el dimensionamiento óptimo de una red para la misma aún más, por lo que el presente trabajo de titulación presenta un análisis detallado sobre métodos de optimización en cuanto a la forma de agrupar ítems y propone una comparación entre algoritmos de agrupación con el fin de determinar el método más eficiente para cubrir tanto en capacidad de enlazar medidores inteligentes - característica propia de cada AP (Access Point)- como en la cobertura - característica propia de cada estándar de comunicación, para una red de medidores inteligentes planteada basada en el estándar de comunicación Wifi. Como consecuencia de este análisis se pretende obtener las características de cada método analizados en las mismas condiciones tanto de cobertura como de capacidad expresadas mediante gráficas y establecer las conclusiones respectivas. Es por esto que esta investigación se centrará en definir, modelar y simular mediante los métodos de agrupación k-means, k-medoids e ILP (Programación Lineal Entera por sus siglas en inglés) expresados como algoritmos matemáticos en una red de quinientos (500) medidores inteligentes en un área residencial urbana a los cuales denominaremos usuarios, teniendo presente para cada método las restricciones y funciones objetivo de dicha red, garantizando un índice de cobertura del 100% de usuarios ubicados en los clústeres (agrupaciones) y de esta manera brindando una solución óptima en cuanto a tiempo, menor número de agrupaciones, y distribución equitativa de medidores en los diferentes grupos.
Description: The advanced metering infrastructure AMI increasingly takes strength and domain in the world of smart grids, offering numerous applications in different fields: to save human lives, public and private property, to provide an automated environment and comfort for users such networks, etcetera. In this context, smart metering has a major role, and the optimal sizing of a network for it even more, so this paper presents a detailed degree of analysis optimization methods regarding how to group items and It proposes a comparison clustering algorithms in order to determine the most efficient algorithm to cover the capacity of link with smart meters - characteristic of each AP (Access Point) - and coverage - characteristic of each communication standard-, for a smart meters network based on wireless communication standard WiFi. As a result of this analysis it is to obtain the characteristics of each method analyzed under the same conditions both coverage and capacity expressed through graphics and establish the respective conclusions. That is why this research will focus on defining, modeling and simulation methods using K-means clustering, K-medoids and ILP (Integer Linear Programming) expressed as mathematical algorithms in a (500) smart meters network in an Urban residential area which we will call users, considering each method restrictions and objective functions of the network, ensuring a coverage rate of 100% of users located in clusters (groups) and thus providing an optimal solution in terms of time, fewer groups, and equitable distribution of smart meters in the different groups.
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/11261
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