Publicación: Selección de zonas óptimas para localización de plantas fotovoltaicas como apoyo a red de alumbrado público en la Provincia de Soto a partir de un modelo de programación multiobjetivo
| dc.contributor.advisor | Lamos Díaz, Henry | |
| dc.contributor.advisor | Garavito Hernández, Edwin Alberto | |
| dc.contributor.author | Torres Quijano, Camilo Andres | |
| dc.contributor.author | Pulido Montaña, Daniel Fernando | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-04T00:02:36Z | |
| dc.date.available | 2018 | |
| dc.date.available | 2024-03-04T00:02:36Z | |
| dc.date.created | 2018 | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | El problema de localización de instalaciones durante años ha sido estudiado a partir de diferentes métodos de optimización que pueden llevar cada vez a soluciones más factibles, dependiendo de qué tan reales y precisos sean los datos seleccionados para el estudio. En el siguiente proyecto se trata un problema de optimización multiobjetivo en la localización de plantas energía fotovoltaica en la provincia de Soto Santander, teniendo en cuenta la minimización de costos e impacto ambiental, en el cual se plantea un modelo lineal de programación y por medio de un algoritmo genético, que es un método que se basa en la teoría de Darwin imitando la evolución de los seres, se obtiene una población inicial de la cual se genera un cromosoma compuesto por genes para luego reproducirlos y mutarlos donde finalmente se obtiene una generación que representa las soluciones más factibles, este es alimentado con los parámetros de costos de instalación, operación, mantenimiento y distribución; igualmente para el impacto ambiental se tiene en cuenta la evaluación de los factores de Deforestación, Emisión de CO2 y cercanía al casco urbano de cada una de los terrenos candidatos para la ubicación de las plantas. Basándose en la revisión de literatura la programación del algoritmo se realizó con el tipo NSGA-II, debido a su utilización en distintos problemas de localización, para lo cual fueron utilizadas las herramientas de optimización multiobjetivo y algoritmos genéticos disponibles en el software Matlab. 1 | |
| dc.description.abstractenglish | The problem of location of facilities for years has been studied from different optimization methods that can lead each time to more feasible solutions, depending on how real and precise the data selected for the study. The following project deals with a problem of multiobjective optimization in the location of photovoltaic power plants in the province of Soto Santander, taking into account the minimization of costs and environmental impact, in which a linear programming model is proposed and by means of a genetic algorithm, which is a method based on Darwin's theory imitating the evolution of beings, where is get an initial population of which generates a chromosome composed of genes to then reproduce and mutate where finally is get a generation that represents the most feasible solutions, this is fed with the parameters of installation, operation, maintenance and distribution costs; also for the environmental impact, the evaluation of the factors of Deforestation, CO2 emission and proximity to the urban area of each of the candidate lands for the location of the plants is taken into account. Based on the literature review, the programming of the algorithm was performed with the NSGA-II type, due to its use in different localization problems, for which the multiobjective optimization tools and genetic algorithms available in the Matlab software were used. 3 Bachelor | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero Industrial | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/38432 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería Industrial | |
| dc.publisher.school | Escuela de Estudios Industriales y Empresariales | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Programación Multiobjetivo | |
| dc.subject | Localización-Asignación | |
| dc.subject | Algoritmo Genético | |
| dc.subject.keyword | Multi-Objective Programming | |
| dc.subject.keyword | Location-Allocation | |
| dc.subject.keyword | Genetic Algorithm | |
| dc.title | Selección de zonas óptimas para localización de plantas fotovoltaicas como apoyo a red de alumbrado público en la Provincia de Soto a partir de un modelo de programación multiobjetivo | |
| dc.title.english | Selection of optimal zones for the location of photovoltaic plants as support for the public lighting network in the province of soto, based on a multi-objective programming model 3 | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
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