Control dinámico Volt-Var en sistemas de distribución con D-STATCOM utilizando el algoritmo Genético para mejorar el perfil de voltaje
Para citar o enlazar este item, por favor use el siguiente identificador:
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/32511| Título : | Control dinámico Volt-Var en sistemas de distribución con D-STATCOM utilizando el algoritmo Genético para mejorar el perfil de voltaje |
| Autor : | Toapanta Guanín, Wilmer Javier |
| Director de Tesis: | Aguila Téllez, Alexander |
| Resumen traducido: | In this study, a genetic algorithm (GA) was implemented to develop a quasi-dynamic Volt-Var control strategy using a D- STATCOM, with the aim of improving the voltage profile and reducing power losses in distribution systems. Currently, modern radial systems present operational problems, which are exacerbated by growing demand and load variability, causing voltage drops and an increase in technical losses. The 33-bus IEEE test system was modeled in DIgSILENT's PowerFactory software, version 2021, considering the location of the D-STATCOM previously defined according to the literature review. Three demand scenarios (minimum, average, maximum) were developed based on the base case. Subsequently, the genetic algorithm was implemented in MATLAB, version R2023b, to optimize the sizing of the D-STATCOM, using as an objective function the minimization of energy losses and the reduction of the average voltage deviation (AVD), with the aim of improving the efficiency and quality of the electrical service of the distribution system. |
| Resumen : | En el presente trabajo se implementó un algoritmo genético (AG) para desarrollar una estrategia de control cuasidinámico Volt-Var mediante un D-STATCOM, con el objetivo de mejorar el perfil de voltaje y reducir las pérdidas de potencia en los sistemas de distribución. En la actualidad, los sistemas radiales modernos presentan problemas operativos, los cuales se incrementan debido al crecimiento de la demanda y a la variabilidad de cargas, lo que provoca caídas de voltaje y un incremento en las pérdidas técnicas. Se modeló el sistema de prueba IEEE de 33 barras en el software PowerFactory, versión 2021, de DIgSILENT considerando la ubicación del D-STATCOM previamente definida de acuerdo con la revisión bibliográfica. A partir del caso base se desarrollaron tres escenarios de demanda (mínima, media, máxima). Posteriormente, se implementó el algoritmo genético en MATLAB, versión R2023b, para optimizar el dimensionamiento del D-STATCOM, utilizando como función objetivo la minimización de las pérdidas de energía y la reducción de la desviación promedio del voltaje (DPV), con la finalidad de mejorar la eficiencia y la calidad del servicio eléctrico del sistema de distribución. |
| Palabras clave : | ELECTRICIDAD ANÁLISIS DE REDES ELÉCTRICAS CONTROL DINÁMICO REDES ELÉCTRICAS DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA ALGORITMOS OPTIMIZACIÓN MATEMÁTICA ENERGÍA ELÉCTRICA |
| Fecha de publicación : | mar-2026 |
| URI : | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/32511 |
| Idioma: | spa |
| Pertenece a las colecciones: | Grado |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| TTS2467.pdf | Texto completo | 1,57 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons
