Estudio metodológico para la generación de proyectos factibles a ser considerados en la planeación óptima de las redes de distribución de energía eléctrica del nivel II del sistema eléctrico de la CHEC
La reconfiguración permanente de circuitos primarios de distribución de energía eléctrica abordada en este trabajo, presenta una metodología de solución que busca la reducción de pérdidas, la variación de longitudes entre circuitos reconfigurados y el mejoramiento de los perfiles de tensión. La reco...
- Autores:
-
Rivera Zuluaga, Andrés Felipe
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/54154
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/54154
http://bdigital.unal.edu.co/48999/
- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Planeación
Sistema de distribución
Optimización
Reconfiguración
Algoritmo Genético de Chu and Beasley AGCB
Planning
Distribution networks
Optimization
Reconfiguration
Genetic Algorithm of Chu and Beasley GACB
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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0 Generalidades / Computer science, information and general works 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering Planeación Sistema de distribución Optimización Reconfiguración Algoritmo Genético de Chu and Beasley AGCB Planning Distribution networks Optimization Reconfiguration Genetic Algorithm of Chu and Beasley GACB |
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Planeación Sistema de distribución Optimización Reconfiguración Algoritmo Genético de Chu and Beasley AGCB Planning Distribution networks Optimization Reconfiguration Genetic Algorithm of Chu and Beasley GACB |
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La reconfiguración permanente de circuitos primarios de distribución de energía eléctrica abordada en este trabajo, presenta una metodología de solución que busca la reducción de pérdidas, la variación de longitudes entre circuitos reconfigurados y el mejoramiento de los perfiles de tensión. La reconfiguración modifica la topología de los circuitos la cual permanecerá en el tiempo considerando los parámetros, la configuración de la red y las características propias del área bajo estudio; es decir, las redes de distribución de energía eléctrica del nivel de tensión II del sistema eléctrico de la CHEC, buscando así una prestación del servicio con mayor calidad y que la cobertura brindada se apalanque bajo las mejores condiciones para todos los usuarios partiendo del análisis y la valoración del estado actual del sistema. Para estructurar la metodología se exploraron técnicas de optimización enmarcadas en los algoritmos genéticos (AG), los cuales hacen parte del conjunto de los algoritmos evolutivos inspirados en la evolución natural de Darwin. La técnica de solución empleada en este trabajo es el algoritmo genético de Chu and Beasley (AGCB), técnica que surge en 1997 partiendo de una versión modificada del algoritmo genético (AG) que lo mejora en alto grado en cuanto a la orientación de la búsqueda hacia un óptimo global del problema y, por lo tanto, es considerada como una técnica metaheurística y como un algoritmo muy competitivo para evaluar sistemas de gran tamaño. Aplicando la metodología planteada se obtienen los resultados sobre circuitos primarios del nivel de tensión II del sistema eléctrico de la CHEC, observando un excelente desempeño acorde con los planteamientos esperados en la reducción de pérdidas, el equilibrio de longitudes y el mejoramiento de los perfiles de tensión |
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Rivera Zuluaga, Andrés Felipe (2015) Estudio metodológico para la generación de proyectos factibles a ser considerados en la planeación óptima de las redes de distribución de energía eléctrica del nivel II del sistema eléctrico de la CHEC. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales. |
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La reconfiguración modifica la topología de los circuitos la cual permanecerá en el tiempo considerando los parámetros, la configuración de la red y las características propias del área bajo estudio; es decir, las redes de distribución de energía eléctrica del nivel de tensión II del sistema eléctrico de la CHEC, buscando así una prestación del servicio con mayor calidad y que la cobertura brindada se apalanque bajo las mejores condiciones para todos los usuarios partiendo del análisis y la valoración del estado actual del sistema. Para estructurar la metodología se exploraron técnicas de optimización enmarcadas en los algoritmos genéticos (AG), los cuales hacen parte del conjunto de los algoritmos evolutivos inspirados en la evolución natural de Darwin. La técnica de solución empleada en este trabajo es el algoritmo genético de Chu and Beasley (AGCB), técnica que surge en 1997 partiendo de una versión modificada del algoritmo genético (AG) que lo mejora en alto grado en cuanto a la orientación de la búsqueda hacia un óptimo global del problema y, por lo tanto, es considerada como una técnica metaheurística y como un algoritmo muy competitivo para evaluar sistemas de gran tamaño. Aplicando la metodología planteada se obtienen los resultados sobre circuitos primarios del nivel de tensión II del sistema eléctrico de la CHEC, observando un excelente desempeño acorde con los planteamientos esperados en la reducción de pérdidas, el equilibrio de longitudes y el mejoramiento de los perfiles de tensiónAbstract : The permanent reconfiguration of electric power feeders developed in this work, presents a solving methodology that seeks the reduction of losses, lengths variation between reconfigured circuits and the improvement of voltage profiles. The reconfiguration modifies the circuit’s topology which will last in time taking into account the parameters, network configuration and the own characteristics of the study area; i.e. energy distribution networks level II of the electrical system from CHEC, aiming a higher quality at providing service so the coverage is supported under the best conditions for all users starting from the analysis and the current system status assessment. Optimization techniques framed on genetic algorithms (GA) were explored to build the methodology which are part of the evolutionary algorithms set inspired by the natural evolution theory of Darwin. The solution technique used on this work is the genetic algorithm developed by Chu and Beasley (GACB); this technique emerges in 1997 based on a modified version of the genetic algorithm (GA) that is improved ostensibly in regard to the orientation of the searching toward the problem global optimum and, therefore, it is considered a metaheuristic technique and as a competitive algorithm to evaluate large systems. Applying the proposed methodology results are obtained on primary circuit voltage level II of the electrical system from CHEC, observing an excellent performance according to the proposals expected in loss reduction, balance of lengths and voltage profiles improvementMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ingeniería y Arquitectura Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación Ingeniería ElectrónicaIngeniería ElectrónicaRivera Zuluaga, Andrés Felipe (2015) Estudio metodológico para la generación de proyectos factibles a ser considerados en la planeación óptima de las redes de distribución de energía eléctrica del nivel II del sistema eléctrico de la CHEC. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.0 Generalidades / Computer science, information and general works62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringPlaneaciónSistema de distribuciónOptimizaciónReconfiguraciónAlgoritmo Genético de Chu and Beasley AGCBPlanningDistribution networksOptimizationReconfigurationGenetic Algorithm of Chu and Beasley GACBEstudio metodológico para la generación de proyectos factibles a ser considerados en la planeación óptima de las redes de distribución de energía eléctrica del nivel II del sistema eléctrico de la CHECTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL75098661.2015.pdfapplication/pdf5297642https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/54154/1/75098661.2015.pdfca414010c914069df19904f65d1f9953MD51THUMBNAIL75098661.2015.pdf.jpg75098661.2015.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5903https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/54154/2/75098661.2015.pdf.jpg8d01ebe42e6c8abc28b56e73f51f3b5eMD52unal/54154oai:repositorio.unal.edu.co:unal/541542024-03-11 23:08:02.104Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |