Estrategia metaheurística aplicada en la reconfiguración dinámica de un sistema eléctrico de distribución que incorpora generación distribuida

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dc.contributor.advisorBlanco Solano, Jairo
dc.contributor.authorRamos Herrera, Yessica
dc.contributor.authorPérez Sandoval, Maira Alejandra
dc.date.accessioned2024-03-04T01:16:54Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:16:54Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEn investigaciones realizadas durante la última década en el área de reconfiguración de sistemas de distribución de energía eléctrica se destacan aquellas basadas en enfoques metaheurísticos aplicados en el problema de minimización de las pérdidas de energía. En este trabajo de grado se presenta inicialmente una revisión del estado del arte destacando las estrategias metaheurísticas aplicadas en el problema de minimización de pérdidas, identificando las ventajas y desventajas que estos métodos brindan en la solución al problema de reconfiguración. Dentro del conjunto de estrategias identificadas y analizadas, el método Particle Swarm Optimization (PSO) se destaca por su aplicabilidad con éxito en los últimos años. PSO puede generar soluciones en un tiempo de cálculo reducido para problemas de optimización de escala importante como el de reconfiguración de sistemas de distribución. Adicionalmente, PSO tiene ventajas como su simplicidad matemática y su flexibilidad para convertirse en una herramienta híbrida. En este trabajo de grado se selecciona e implementa el método Binary Particle Swarm Optimization (BPSO), usando la plataforma Matlab para obtener como solución la reconfiguración óptima de un sistema de distribución de energía eléctrica. El sistema de distribución seleccionado y usado como caso de estudio es el sistema IEEE 69 nodos, siendo implementado en la plataforma de simulación OpenDSS para la solución de los flujos de potencia de la red. Mediante la interfaz COM de Matlab se extrae los resultados del flujo de potencia computados por OpenDSS, para usar esta información como entrada al método BPSO implementado en Matlab para la obtención de la reconfiguración dinámica del sistema de distribución bajo estudio.
dc.description.abstractenglishDuring the last decade, in the reconfiguration of electrical energy distribution systems area, those articles who are related with metaheuristic methods and that who helps to reduce energy losses stands out. In this degree work, we did a review of the state of the art with the metaheuristics strategies, also, we identified the main advantages and disadvantages that those methods provide in relation to other possible solution strategies to the reconfiguration problem. If we see the group of strategies identified and analyzed, the Particle Swarms Optimization (PSO) method stands out for its successful applicability in recent years. PSO can generate solutions in a short time for important optimization problems like reconfiguration. Additionally, it has fundamental advantages such as its mathematical simplicity and its flexibility to become a hybrid tool. In this degree work, the Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) method is selected and implemented, using the Matlab platform to obtain the optimal reconfiguration of an electric power distribution system as a solution. Our case of study is about the implementation of the IEEE 69 nodes system in the OpenDSS software for the solution of the power flows in the network. In turn, the Matlab COM interface extracts the results of the power flow to use that information as input in the BPSO method to obtain the dynamic reconfiguration of the distribution system *
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electricista
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/41484
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Eléctrica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectAlgoritmo metaheurístico
dc.subjectBPSO
dc.subjectGeneración distribuida
dc.subjectMinimización de pérdidas de energía
dc.subjectReconfiguración de sistemas de distribución.
dc.subject.keywordMetaheuristic algorithm
dc.subject.keywordBPSO
dc.subject.keywordDistributed generation
dc.subject.keywordEnergy loss minimization
dc.subject.keywordDistribution system reconfiguration.
dc.titleEstrategia metaheurística aplicada en la reconfiguración dinámica de un sistema eléctrico de distribución que incorpora generación distribuida
dc.title.englishMetaheuristic strategy for the dynamic reconfiguration in distribution power systems considering distributed generation*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Eléctrica