Herramienta informática para optimizar la ubicación de electrolineras
Ante el incremento de la utilización de vehículos eléctricos, se hace necesaria la implementación de un proceso de optimización basado en criterios eléctricos, que permita identificar la ubicación idónea para conectar electrolineras a un sistema eléctrico de potencia. Buscar una solución para la pro...
- Autores:
-
Amaya Mendoza, Alder Luis
Martinez Alcázar, Luis Alberto
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8727
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8727
- Palabra clave:
- Electrolineras, flujo de carga, optimización, tensión, potencia.
Electric vehicle charging stations, load flow, optimization, voltage, power.
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Ante el incremento de la utilización de vehículos eléctricos, se hace necesaria la implementación de un proceso de optimización basado en criterios eléctricos, que permita identificar la ubicación idónea para conectar electrolineras a un sistema eléctrico de potencia. Buscar una solución para la problemática presentada, es de vital importancia debido a que la infraestructura de algunas redes y líneas eléctricas no está preparada para el ingreso de puntos de carga vehicular al sistema. Se diseña una herramienta informática que permite optimizar la ubicación de electrolineras en un sistema eléctrico de potencia, seleccionando un método de optimización heurístico, implementandolo en un lenguaje de programación; considerando las pérdidas de potencia y los perfiles de tensión del sistema. El proceso realizado necesitó de la implementación de tres fases. La fase 1, correspondió a la adaptación del método de Backward/Forward para realizar el flujo de carga del sistema analizado. En la fase 2, se desarrolló el algoritmo de optimización de colonia de hormigas, teniendo como función objetivo la determinación de la menor cantidad de pérdidas del sistema, aunado a la restricción del rango de tensiones definido por la resolución CREG 025 de 1995 y la resolución CREG 070 de 1998. Por último, en la fase 3 se creó la interfaz gráfica de usuario en el software MATLAB. Para comprobar el funcionamiento de la herramienta informática, se hicieron pruebas en el sistema estándar IEEE 13 Node Test Feeder. Sistema que tiene disponibles los datos nominales y de operación de cada uno de los elementos con los que fue construido. Ahora bien, el caso evaluado fue una electrolinera de carga rápida con 8 conectores, es decir, una capacidad instalada de 400 kW. Y se obtuvieron los siguientes resultados: Nodo óptimo: 652. Pérdidas totales del sistema: 0.3279 kW. |
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El proceso realizado necesitó de la implementación de tres fases. La fase 1, correspondió a la adaptación del método de Backward/Forward para realizar el flujo de carga del sistema analizado. En la fase 2, se desarrolló el algoritmo de optimización de colonia de hormigas, teniendo como función objetivo la determinación de la menor cantidad de pérdidas del sistema, aunado a la restricción del rango de tensiones definido por la resolución CREG 025 de 1995 y la resolución CREG 070 de 1998. Por último, en la fase 3 se creó la interfaz gráfica de usuario en el software MATLAB. Para comprobar el funcionamiento de la herramienta informática, se hicieron pruebas en el sistema estándar IEEE 13 Node Test Feeder. Sistema que tiene disponibles los datos nominales y de operación de cada uno de los elementos con los que fue construido. Ahora bien, el caso evaluado fue una electrolinera de carga rápida con 8 conectores, es decir, una capacidad instalada de 400 kW. Y se obtuvieron los siguientes resultados: Nodo óptimo: 652. Pérdidas totales del sistema: 0.3279 kW.Given the increase in the use of electric vehicles, it is necessary to implement an optimization process based on electrical characteristics, which allows identifying the ideal location to connect electric vehicle charging stations to an electric power system. Find a solution to the problem presented is very important because the infrastructure of some networks and power lines is not prepared for the entry of vehicle charging points into the system. A computer tool is designed to optimize the location of electric vehicle charging stations in a power electrical system, selecting a heuristic optimization method, implementing it in a programming language; considering power losses and system voltage profiles. The process carried out required the implementation of three phases. Phase 1 corresponded to the adaptation of the Backward / Forward method to carry out the load flow of the analyzed system. In phase 2, the ant colony optimization algorithm was developed, with the objective function of determining the least amount of losses in the system, together with the restriction of the stress range defined by CREG resolution 025 of 1995 and the resolution CREG 070 of 1998. Finally, in phase 3 the graphical user interface was created in the MATLAB software. To check the operation of the computer tool, tests were performed on the standard IEEE 13 Node Test Feeder system. System that has available the nominal and operating data of each of the elements with which it was built. However, the case evaluated was a fast charging electrolinera with 8 connectors, that is, an installed capacity of 400 kW. And the following results were obtained: Optimal node: 652 Total system losses: 0.3279 kW.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2019Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Electrolineras, flujo de carga, optimización, tensión, potencia.Electric vehicle charging stations, load flow, optimization, voltage, power.Herramienta informática para optimizar la ubicación de electrolinerasComputing tool to optimize the locations of electric vehicle charging stationsarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8727/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALAmaya-Martinez_Resultados.pdfAmaya-Martinez_Resultados.pdfInterfaz gráfica de usuarioapplication/pdf63716http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8727/1/Amaya-Martinez_Resultados.pdfdb6bb4734330267ebfac7c5fc68edadeMD51Amaya-Martinez_Resultados.pngAmaya-Martinez_Resultados.pngInterfaz gráfica de usuarioimage/png152955http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8727/2/Amaya-Martinez_Resultados.pngbbd637a37de93b21e7f3b104fc987a75MD52Amaya-Martinez_Result.JPGAmaya-Martinez_Result.JPGGraphical user interfaceimage/jpeg146855http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8727/3/Amaya-Martinez_Result.JPGe7dac0bfbbf08454b341d41faf6a0459MD53Amaya-Martinez_Result.pdfAmaya-Martinez_Result.pdfGraphical user interfaceapplication/pdf140520http://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/8727/4/Amaya-Martinez_Result.pdfbbe40fd42f72c7f7d7d0fb66f33de4efMD5410584/8727oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/87272019-11-28 10:38:31.092Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |