Ubicación de generación distribuida para minimización de pérdidas usando un algoritmo genético híbrido

RESUMEN: En este artículo se presenta una metodología para la ubicación óptima de Generación Distribuida (GD) usando un algoritmo genético híbrido. En este caso la función objetivo es la reducción de pérdidas. El algoritmo propuesto incorpora una red neuronal artificial para evaluar la función de adaptación y una búsqueda local que permite al algoritmo explorar un espacio de búsqueda más amplio. La contribución principal del artículo es la combinación de técnicas metaheurísticas con técnicas de inteligencia artificial para resolver un problema de optimización multi-modal y no convexo. La metodología propuesta es probada en un sistema de 34 barras mostrando que la ubicación apropiada de las unidades de GD permite reducir las pérdidas activas y mejorar el perfil de tensiones.

• Autores: Narváez Burgos, Pablo Andrés; López Lezama, Jesús María; Velilla Hernández, Esteban
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/25500
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/25500
• Palabra clave: Redes neurales (computadores); Neural networks (Computer science); Algoritmos genéticos; Genetic algorithms; Perdidas eléctricas; Electric losses; Distribución de energía eléctrica; Electric power distribution
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2