Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión

Por causa del avance en la tecnología de generación a pequeña escala, de las dificultades para obtener nuevos corredores en los cuales construir líneas de transmisión y debido a los cambios regulatorios en el sector eléctrico a nivel mundial, el interés por la ubicación de generadores en las redes de distribución ha aumentado. Asimismo, este emplazamiento de generadores distribuidos (denominados DGs) toma gran importancia debido a los efectos benéficos que se pueden dar (disminución de pérdidas y el mejoramiento del perfil de tensión) si se hace correctamente. La ubicación de las fuentes en la red de distribución tiene múltiples posibilidades de solución y para cada una de ellas es necesario correr el flujo de cargas y llevar a cabo la evaluación de las pérdidas, entre otros análisis técnicos que pueden ser de interés. De las diferentes posibilidades que se tienen, se escoge la combinación que presente menores pérdidas, teniendo en cuenta requerimientos de tensión y de factor de potencia para diferentes cargas. Este documento presenta tres metodologías de optimización, así como la implementación en un programa desarrollado utilizando conceptos ampliamente probados en programación heurística: Algoritmo genético y Búsqueda Tabú. La eficacia de la herramienta desarrollada se demuestra mediante dos ejemplos numéricos, aplicados a sistemas encontrados en la literatura técnica.

• Autores: Samaniego Rodríguez, Edward Yesid
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/23380
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/23380; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Generación distribuida; Ubicación optima; Algoritmos genéticos; Búsqueda tabú; Templado simulado.; Distributed generation; Optimal location; Genetic algorithms; Tabu search; Simulated annealing.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)