Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Solano Martínez, Javier EnriqueSilva Rodríguez, Marlon JuliánVega Torres, Fernán Adolfo2023-04-0620232023-04-0620192019https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13408En este trabajo de grado se plantea una metodología que permite la co-simulación entre los programas Matlab y PowerFactory DigSILENT, donde se simula una red de media tensión implementada en PowerFactory DigSILENT, por otra parte se implementa un algoritmo genético hibrido en Matlab donde consta de dos partes, la primera es un método de búsqueda exhaustiva y la segunda es aplicando el criterio del elitismo puro, permitiendo encontrar la ubicación optima de las estaciones de recarga. Para lograr lo anterior se crearon tres archivos .csv que permitieron establecer dicha co-simulación, uno de estos tres archivos contiene la información del proceso realizado en Matlab, el segundo de estos tres archivos contienen los cálculos eléctricos realizados en PowerFactory DigSILENT y el faltante es el que permite el funcionamiento secuencial ya sea de Matlab o de PowerFactory DigSILENT teniendo una comunicación de unos y ceros, la red implementada cuenta con 33 nodos en media tensión. Realizar esta metodología es de gran importancia, ya que la localización de una estación de recarga para vehículos eléctricos trae consigo altas exigencias al sistema de distribución de energía eléctrica, la conexión de carga adicional en el sistema de potencia provoca caídas de tensión, sobrecarga en transformadores y aumento de las pérdidas en la red de distribución.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessVehículo eléctricoCo-SimulaciónAlgoritmo genéticoOptimizaciónUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coElectric VehicleCo-SimulationGenetic AlgorithmOptimizationhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)