Reconfiguración de sistemas de distribución ante contingencias considerando restricciones de cargabilidad a través de algoritmo genético
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http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27386
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Muñoz Pilco, Jorge Paúl | - |
dc.contributor.author | Guanoluisa Panchi, Brandon David | - |
dc.date.accessioned | 2024-03-19T17:47:36Z | - |
dc.date.available | 2024-03-19T17:47:36Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27386 | - |
dc.description | En este artículo se propone una metodología para solventar la dificultad que se presenta al momento de la restauración del servicio eléctrico en sistemas de distribución (SD) de topología radial frente a contingencias, con el objetivo de minimizar la carga desconectada, teniendo en cuenta restricciones como la cargabilidad de las líneas y perfiles de voltaje. Para el problema se propone resolver a través del algoritmo genético, el cual se lo desarrolla en el software MATLAB, el algoritmo se fundamenta a través de la función objetivo, la cual tiene la finalidad de minimizar la carga que no tiene energía y mediante los indicadores de sensibilidad permiten encontrar la óptima reconfiguración de la red para así poder restaurar el servicio. Para la simulación del algoritmo genético (AG) se lo implementa en el sistema de prueba del IEEE de 34 nodos, en donde se presenta 4 casos de estudio y justificará los resultados del algoritmo por medio de gráficas comparativas. | spa |
dc.description.abstract | n this article a methodology is proposed to solve the difficulty that arises at the time of restoration of electrical service in radial topology distribution systems (DS) in the event of contingencies, with the objective of minimizing the disconnected load, considering restrictions such as the chargeability of the lines and voltage profiles. For the problem it is proposed to solve through the genetic algorithm, which is developed in MATLAB software, the algorithm is based on the objective function, which aims to maximize the load that has no energy and through the sensitivity indicators allow finding the optimal Reconfiguration of the network to restore the service. For the simulation of the genetic algorithm (GA), it is implemented in the IEEE test system of 34 nodes, where 4 case studies are presented, and the results of the algorithm are justified by means of comparative graphs. | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights | openAccess | spa |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
dc.subject | ELECTRICIDAD | spa |
dc.subject | SISTEMAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA - SIMULACIÓN POR COMPUTADORES | spa |
dc.subject | ALOGARITMO GENÉTICO | spa |
dc.subject | REDES ELÉCTRICAS | spa |
dc.title | Reconfiguración de sistemas de distribución ante contingencias considerando restricciones de cargabilidad a través de algoritmo genético | spa |
dc.type | bachelorThesis | spa |
ups.carrera | Electricidad | spa |
ups.sede | Sede Quito | spa |
Pertenece a las colecciones: | Grado |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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