Metodología para generar planes de restablecimiento de un sistema de distribución de energía eléctrica considerando la variación de la demanda y eventos aleatorios que afectan la capacidad de servicio
En este documento se evalúa la hipótesis: “Es posible aumentar la carga restablecida en un restablecimiento parcial o total de un sistema de distribución de energía eléctrica, si se usa una metodología para generar el plan de restablecimiento que considere la estimación de la demanda de las zonas de...
- Autores:
-
Ocampo Ordoñez, Esteban
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/56435
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56435
http://bdigital.unal.edu.co/52198/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Restablecimiento
Estimación de la demanda
Sistemas de distribución
Redes neuronales artificiales
Algoritmos genéticos
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Demand estimation
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Artificial neural networks
Genetic algorithms
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- openAccess
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Zapata Madrigal, Germán DaríoOcampo Ordoñez, Esteban9a941601-b2d8-49ff-865c-5781cc8b4afc3002019-07-02T11:51:05Z2019-07-02T11:51:05Z2015https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56435http://bdigital.unal.edu.co/52198/En este documento se evalúa la hipótesis: “Es posible aumentar la carga restablecida en un restablecimiento parcial o total de un sistema de distribución de energía eléctrica, si se usa una metodología para generar el plan de restablecimiento que considere la estimación de la demanda de las zonas de carga y los eventos aleatorios que afectan la disponibilidad de los equipos de seccionamiento.”La metodología usa modelos de estimación de demanda obtenidos con redes neuronales artificiales y, con algoritmos genéticos optimiza la búsqueda de una lista de reconfiguraciones posibles en la cual se evalúan la cantidad de usuarios restablecidos, el número de operaciones, las pérdidas de potencia eléctrica, y un indicador de desempeño de la reconfiguración en una ventana temporal. Las pruebas se realizaron en un entorno de simulación desarrollado en Matlab. Esta metodología permite entregar un plan de restablecimiento que garantiza la operación eléctrica, minimiza la cantidad de usuarios desatendidos y puede llegar a disminuir los tiempos de reconfiguración.Abstract: this paper evaluates the hypothesis:"It is possible to increase the load restored in a partial or complete restoration of a system of power distribution, if a method is used to generate the recovery plan that considers the estimated demand loading areas and random events that affect the availability of switching equipment". The methodology used to estimate demand models obtained with artificial neural networks and genetic algorithms to optimize the search for a list of possible reconfigurations which are evaluated the amount of restored, the number of operations, the loss of electrical power, and a performance indicator reconfiguration users in a time window. The tests were conducted in a simulation environment in Matlab developed. This methodology allows to deliver a recovery plan that ensures electric operation, minimizes the amount of unattended users and can decrease the time of reconfiguration.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Escuela de Ingeniería Eléctrica y MecánicaEscuela de Ingeniería Eléctrica y MecánicaOcampo Ordoñez, Esteban (2015) Metodología para generar planes de restablecimiento de un sistema de distribución de energía eléctrica considerando la variación de la demanda y eventos aleatorios que afectan la capacidad de servicio. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín.62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringRestablecimientoEstimación de la demandaSistemas de distribuciónRedes neuronales artificialesAlgoritmos genéticosRestorationDemand estimationDistribution systemsArtificial neural networksGenetic algorithmsMetodología para generar planes de restablecimiento de un sistema de distribución de energía eléctrica considerando la variación de la demanda y eventos aleatorios que afectan la capacidad de servicioTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL1036929269.2015.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Ingeniería Eléctricaapplication/pdf3193804https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/56435/1/1036929269.2015.pdf7476ff35b72fda6f8bdd33c7bd235654MD51THUMBNAIL1036929269.2015.pdf.jpg1036929269.2015.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5798https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/56435/2/1036929269.2015.pdf.jpg1b07ee91de664baf6c4b091b64109972MD52unal/56435oai:repositorio.unal.edu.co:unal/564352023-08-03 10:12:40.867Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
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En este documento se evalúa la hipótesis: “Es posible aumentar la carga restablecida en un restablecimiento parcial o total de un sistema de distribución de energía eléctrica, si se usa una metodología para generar el plan de restablecimiento que considere la estimación de la demanda de las zonas de carga y los eventos aleatorios que afectan la disponibilidad de los equipos de seccionamiento.”La metodología usa modelos de estimación de demanda obtenidos con redes neuronales artificiales y, con algoritmos genéticos optimiza la búsqueda de una lista de reconfiguraciones posibles en la cual se evalúan la cantidad de usuarios restablecidos, el número de operaciones, las pérdidas de potencia eléctrica, y un indicador de desempeño de la reconfiguración en una ventana temporal. Las pruebas se realizaron en un entorno de simulación desarrollado en Matlab. Esta metodología permite entregar un plan de restablecimiento que garantiza la operación eléctrica, minimiza la cantidad de usuarios desatendidos y puede llegar a disminuir los tiempos de reconfiguración. |
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