Ubicación y dimensionamiento de generación distribuida para la reducción de la cargabilidad de conductores de las redes de distribución basado en algoritmo genético
Para citar o enlazar este item, por favor use el siguiente identificador:
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24832
Título : | Ubicación y dimensionamiento de generación distribuida para la reducción de la cargabilidad de conductores de las redes de distribución basado en algoritmo genético |
Autor : | Andrade Cullispuma, Ronny Steven |
Director de Tesis: | Barrera Singaña, Carlos Andrés |
Resumen traducido: | This article aims to implement Distributed Generation (DG), with the main objective of reducing power losses, thus improving the voltage profile by establishing the optimal location and sizing of photovoltaic generation plants, for the implementation of this study was chosen to use a heuristic optimization method called Genetic Algorithm (GA), the mentioned study was applied in a Distribution System (DS) of 33 bars standardized by the IEEE, so that at no point in the system the loadability of the conductors is exceeded, to test the efficiency of this method had to be analyzed in 2 case studies, one without DG and the other introducing DG, taking into account the following factors: the population for the system, the selection of the individuals, the number of chromosomes, the mutation of those individuals and finally its stopping criterion demonstrating that the algorithm converges with an optimal solution, the same that counts with power and voltage restrictions in order to restrict the performance of the algorithm. This method is more efficient compared to optimization methods such as particle sampling because the GA can select the population and the number of iterations for an optimal solution. |
Resumen : | El presente artículo tiene como finalidad la implementación de Generación Distribuida (GD), con el principal objetivo de reducir las pérdidas de potencia, así mejorando el perfil de voltaje al establecer la ubicación y el dimensionamiento óptimo de centrales de generación fotovoltaica, para la implementación de este estudio se optó por utilizar un método de optimización heurístico llamado Algoritmo Genético (AG), el estudio mencionado se aplicó en un Sistema de Distribución (SD) de 33 barras estandarizado por la IEEE, de este modo que en ningún punto del sistema se exceda la cargabilidad de los conductores, para probar la eficiencia de este método se tuvo que analizar en 2 casos de estudio, uno sin GD y el otro introduciendo GD, tomando en cuenta los siguientes factores: la población para el sistema, la selección de los individuos, el número de cromosomas, la mutación de dichos individuos y finalmente su criterio de parada demostrando que el algoritmo converge con una solución óptima, el mismo que cuenta con restricciones de potencia y de voltaje con el fin de restringir el funcionamiento del algoritmo. Este método es más eficiente en comparación a los métodos de optimización como lo es el enjambre de partículas por el motivo que el AG se puede seleccionar la población y el número de iteraciones para una solución óptima |
Palabras clave : | ELECTRICIDAD ANÁLISIS DE REDES ELÉCTRICAS ENERGÍA ELÉCTRICA GENERACIÓN DISTRIBUIDA SISTEMAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA |
Fecha de publicación : | abr-2023 |
URI : | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24832 |
Idioma: | spa |
Pertenece a las colecciones: | Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
TTS1296.pdf | Texto completo | 1,14 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons