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Title: Optimización multiobjetivo de la generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución reales.
Authors: Pradenas Rojas, Lorena, supervisora de grado
Castro González, Rodrigo Alberto
Keywords: Redes Eléctricas;Algoritmos Genéticos;Programación Heurística
Issue Date: 2016
Publisher: Universidad de Concepción, Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Industrial.
Abstract: Para mitigar los problemas de calidad y confiabilidad de los sistemas eléctricos, en los últimos años, la optimización de la generación distribuida se ha convertido en una solución prominente. Para este problema, la mayoría de los métodos propuestos en la literatura, resuelven el problema en sistemas de distribución de prueba del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) y considerando solo objetivos técnicos y/o económicos. El presente estudio tiene, la misión de implementar una metodología eficaz, capaz de ofrecer soluciones sustentables para los sistemas energéticos reales, y a través de esta, el objetivo de maximizar los beneficios técnicos, económicos, sociales y medioambientales. Para lograr esto, se propone un modelo de optimización multiobjetivo, basado en un algoritmo genético, para la ubicación y dimensión de las unidades de generación distribuida (GD) en redes eléctricas de distribución. Dos funciones objetivo son definidas. La primera, minimiza las pérdidas en potencia de la red eléctrica. La segunda, minimiza las emisiones totales de CO2eq en la red eléctrica. Además, la evaluación se usa para medir los beneficios económicos que ofrecen las soluciones, para las empresas de distribución eléctrica, en base a la reducción de las pérdidas energéticas y la aceptación social local. El método propuesto validó en dos redes de prueba del IEEE y se evaluó en dos redes eléctricas reales situadas en la región de Ñuble en Chile. Se resuelve en la plataforma optimtool de MATLAB, combinado con la herramienta de flujo de potencia MATPOWER, en un computador con un procesador Intel Core i7-5500U 2.4GHz y 8 GB de memoria RAM. Los resultados de las simulaciones ilustran la aplicabilidad del método propuesto en casos de estudios reales. Palabras claves: algoritmos genéticos, emplazamiento óptimo, metaheurística, generación distribuida.
Description: Tesis para optar al grado de Magister en Ingeniería Industrial.
URI: http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/7086
metadata.dc.source.uri: https://go.openathens.net/redirector/udec.cl?url=http://tesisencap.udec.cl/concepcion/castro_g_r/index.html
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