Integración optima de fuentes fotovoltaicas en sistemas de distribución para disminuir las pérdidas diarias de energía empleando el Algoritmo de Optimización de Búsqueda por Vórtices
Este artículo trata sobre el problema de ubicación y dimensionamiento óptimo de generadores fotovoltaicos (FV) en redes de distribución eléctrica considerando los perfiles diarios de carga y generación. Propone la versión discreta-continua del algoritmo de búsqueda por vórtices (DCVSA) para localiza...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/28893
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/28893
- Palabra clave:
- Algoritmo de búsqueda por vórtices discreto-continuo
Energía renovable
Generación fotovoltaica
Flujo de potencia óptimo
Modelo matemático
Minimización de pérdidas
Ingeniería Eléctrica - Tesis y Disertaciones Académicas
Generadores de corriente eléctrica
Sistemas de energía fotovoltaica
Generadores fotovoltaicos
Discrete-continuous vortex search algorithm
Energy renewable
Photovoltaic generation
Optimal power flow
Mathematic model
Minimization losses
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | Este artículo trata sobre el problema de ubicación y dimensionamiento óptimo de generadores fotovoltaicos (FV) en redes de distribución eléctrica considerando los perfiles diarios de carga y generación. Propone la versión discreta-continua del algoritmo de búsqueda por vórtices (DCVSA) para localizar y dimensionar las fuentes FV donde la parte discreta de la codificación define los nodos. En estos nodos se instalan generadores renovables y la sección continua determina sus tamaños óptimos. Además, mediante el método de flujo de potencia de aproximaciones sucesivas, se obtiene la función objetivo del modelo de optimización. Esta función objetivo está relacionada con la minimización de las pérdidas energéticas diarias. Este método permite determinar las pérdidas de energía en cada período para cada entrada de generación renovable proporcionada por el DCVSA (es decir, la ubicación y el tamaño de las fuentes fotovoltaicas). Las validaciones numéricas en los sistemas IEEE 33 e IEEE 69 nodos demuestran que: (i) el DCVSA propuesto encuentra la solución global óptima para ambos alimentadores de prueba cuando se exploran la ubicación y el tamaño de los generadores fotovoltaicos, considerando el escenario de carga máxima. (ii) En el caso del escenario diario operativo, la reducción total de pérdidas de energía para ambos alimentadores de prueba es de 23,3643% y 24,3863%, respectivamente; y (iii) el DCVSA presenta un mejor desempeño numérico con respecto al valor de la función objetivo cuando se compara con el solucionador BONMIN en el software GAMS, lo que demuestra la efectividad y robustez del algoritmo de optimización maestro-esclavo propuesto. |
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