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http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23660
Título: | Ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución usando algoritmos de optimización metaheurísticos, con aplicación al sistema de 33 barras del IEEE. |
Autor: | Castro Uvidia, Johan Sebastian |
Palabras clave: | ELECTRICIDAD RECURSOS ENERGÉTICOS ALGORÍTMO GENÉTICO GENERACIÓN DISTRIBUIDA MATLAB MARPOWER DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA |
Fecha de publicación: | feb-2023 |
Editorial: | Quito : EPN, 2023. |
Citación: | Castro Uvidia, J.S. (2023). Ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución usando algoritmos de optimización metaheurísticos, con aplicación al sistema de 33 barras del IEEE. 96 páginas. Quito : EPN. |
Resumen: | This paper aims to model heuristic algorithms: Genetic Algorithm and MVMO to solve the problem of loss reduction in distribution systems, through the location and dimensioning of Distributed Generation. The results demonstrate the benefits of the methods and Distributed Generation, which in addition to reducing the percentage of losses, achieve an increase in voltage levels. The algorithms were tested in the IEEE 33 bus system, which were programmed in MATLAB, while MATPOWER was used to verify the results. |
Descripción: | El presente trabajo tiene como objetivo el modelamiento de los algoritmos heurísticos: Algoritmo Genético y MVMO para resolver el problema de reducción de pérdidas en sistemas de distribución, a través de la ubicación y dimensionamiento de Generación Distribuida. Los resultados demuestran los beneficios de los métodos y de la Generación Distribuida, que además de lograr reducir los porcentajes de pérdidas, logran el aumento en los niveles de voltaje. Los algoritmos se probaron en el sistema de 33 barras del IEEE, los cuales fueron programados en MATLAB, mientras que para la comprobación de los resultados se usó el MATPOWER. |
URI: | http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23660 |
Tipo: | bachelorThesis |
Aparece en las colecciones: | Tesis Ingeniería Eléctrica (IE) |
Ficheros en este ítem:
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