Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Latorre Bayona, GerardoOrtiz Pimiento, Néstor RaulArteaga Medina, Henry LeonardoManrique Pérez, Cristian Leonardo2024-03-0320152024-03-0320152015https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32789Se llevará a cabo un caso de aplicación de planeación de la expansión de la generación de energía eléctrica, para las comunidades de Acandí (Choco), Leticia (Amazonas), Ciudad Mutis (Choco) y San Andrés (Archipiélago de San Andrés y Providencia), ubicadas en Zonas No Interconectadas del sistema eléctrico Colombiano. El estudio se realizará aplicando un modelo de optimización conformado por los métodos Multiobjetivo y Multicriterio, desarrollado en la maestría de Ingeniería Industrial por Mariantonieta Molina Mantilla, bajo la dirección del profesor Néstor Raúl Ortiz Pimiento; aplicando la metodología de sumas ponderadas, empleando el software de programación GAMS, utilizando el solver CPLEX y aplicando la metodología AHP en programación en Excel. En términos generales el modelo requiere de parámetros cuantitativos, los cuales son la entrada de la programación en GAMS conformada por el criterio económico y por criterio ambiental, éstos sujetos a restricciones, como resultado se obtiene 10 alternativas viables dadas por pesos de importancia, éstas son la entrada de la programación en Excel que jerarquiza por prioridad de criterios y subcriterios, para obtener como resultado una óptima solución. El modelo permite determinar el plan de inversión en generación eléctrica, la capacidad a instalar, la capacidad a generar y la cantidad de emisiones de CO2 a un horizonte de planeación de 10 años, minimizando costos de inversión y considerando el mínimo impacto ambiental; de acuerdo con el problema de optimización formulado se brinda una solución de ingeniería integral al problema de planificación de la expansión en generación en ZNI en Colombia e incluye fuentes alternativas de generación. Como complemento los parámetros cuantitativos son utilizados como entrada al software de optimización Homer el cual brinda óptimas soluciones por localidad.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Capacidad A InstalarCapacidad A GenerarFazniZniDemanda De EnergíaSinCnmProyección De La DemandaSuiPresupuesto.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coAbility To InstallCapacity To GenerateFazniZniEnergy DemandSinCnmDesigning DemandSuiBudget.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)