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
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBarrera Singaña, Carlos Andrés-
dc.contributor.authorAndrade Cullispuma, Ronny Steven-
dc.date.accessioned2023-05-11T14:28:27Z-
dc.date.available2023-05-11T14:28:27Z-
dc.date.issued2023-04-
dc.identifier.urihttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24832-
dc.descriptionEl 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 óptimaspa
dc.description.abstractThis 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.spa
dc.language.isospaspa
dc.rightsopenAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectELECTRICIDADspa
dc.subjectANÁLISIS DE REDES ELÉCTRICASspa
dc.subjectENERGÍA ELÉCTRICAspa
dc.subjectGENERACIÓN DISTRIBUIDAspa
dc.subjectSISTEMAS DE ENERGÍA ELÉCTRICAspa
dc.titleUbicación y dimensionamiento de generación distribuida para la reducción de la cargabilidad de conductores de las redes de distribución basado en algoritmo genéticospa
dc.typebachelorThesisspa
ups.carreraElectricidadspa
ups.sedeSede Quitospa
Pertenece a las colecciones: Grado

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TTS1296.pdfTexto completo1,14 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons