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 d...

Full description

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.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
id UISANTADR2_28b98217e254ba5a6e3dffec9379c7b3
oai_identifier_str oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/23380
network_acronym_str UISANTADR2
network_name_str Repositorio UIS
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión
dc.title.english.none.fl_str_mv Optimal location of sources distributed generation in mediumvoltage networks.
title Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión
spellingShingle Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión
Generación distribuida
Ubicación optima
Algoritmos genéticos
Búsqueda tabú
Templado simulado.
Distributed generation
Optimal location
Genetic algorithms
Tabu search
Simulated annealing.
title_short Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión
title_full Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión
title_fullStr Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión
title_full_unstemmed Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión
title_sort Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensión
dc.creator.fl_str_mv Samaniego Rodríguez, Edward Yesid
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Latorre Bayona, Gerardo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Samaniego Rodríguez, Edward Yesid
dc.subject.none.fl_str_mv Generación distribuida
Ubicación optima
Algoritmos genéticos
Búsqueda tabú
Templado simulado.
topic Generación distribuida
Ubicación optima
Algoritmos genéticos
Búsqueda tabú
Templado simulado.
Distributed generation
Optimal location
Genetic algorithms
Tabu search
Simulated annealing.
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Distributed generation
Optimal location
Genetic algorithms
Tabu search
Simulated annealing.
description 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.
publishDate 2010
dc.date.available.none.fl_str_mv 2010
2024-03-03T18:05:28Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2010
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2010
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-03-03T18:05:28Z
dc.type.local.none.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.hasversion.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
format http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/23380
dc.identifier.instname.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co
url https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/23380
https://noesis.uis.edu.co
identifier_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Ingeniería Eléctrica
dc.publisher.school.none.fl_str_mv Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
institution Universidad Industrial de Santander
bitstream.url.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9c83c215-8f51-4491-ad67-3034097ba416/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/234b738a-847c-4496-a651-51669141f5c0/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/2ea5de26-839f-49da-a8d7-8a8c50dd3da3/download
bitstream.checksum.fl_str_mv e7232f79fd6e57002c3f8cb251506770
40c30039d8956432da542eac9081a325
6a91bafddbd44157e7bc7a2098c1c81e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace at UIS
repository.mail.fl_str_mv noesis@uis.edu.co
_version_ 1814095223130685440
spelling Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Latorre Bayona, GerardoSamaniego Rodríguez, Edward Yesid2024-03-03T18:05:28Z20102024-03-03T18:05:28Z20102010https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/23380Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coPor 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.PregradoIngeniero ElectricistaBecause of advances in the technology of small-scale generation, the difficulties for new corridors in which to build transmission lines and due to regulatory changes in the power sector worldwide interest in the location of generators in distribution networks has increased. Also, this site distributed generators (DGs called) takes great importance due to the beneficial effects that may occur (reduced losses and improved voltage profile) if done correctly. The location of the sources in the distribution network has multiple possible solutions and for each one of them is necessary to run the load flow and carry out the assessment of losses, including technical analysis may be of interest. Of the various possibilities that have, you choose the combination that this lower losses, taking into account requirements of voltage and power factor for different loads. This document presents three optimization methodologies and implementation in a program developed using concepts widely tested in heuristic programming: Genetic algorithm and Tabu Search. The effectiveness of the developed tool is demonstrated by two numerical examples applied to systems found in the technical literature.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería EléctricaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesGeneración distribuidaUbicación optimaAlgoritmos genéticosBúsqueda tabúTemplado simulado.Distributed generationOptimal locationGenetic algorithmsTabu searchSimulated annealing.Ubicación optima de fuentes de generación distribuida en redes de media tensiónOptimal location of sources distributed generation in mediumvoltage networks.Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf80173https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9c83c215-8f51-4491-ad67-3034097ba416/downloade7232f79fd6e57002c3f8cb251506770MD51Documento.pdfapplication/pdf1252832https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/234b738a-847c-4496-a651-51669141f5c0/download40c30039d8956432da542eac9081a325MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf362477https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/2ea5de26-839f-49da-a8d7-8a8c50dd3da3/download6a91bafddbd44157e7bc7a2098c1c81eMD5320.500.14071/23380oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/233802024-03-03 13:05:28.099http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co

Publicaciones similares