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dc.rights.licencehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.contributor.advisorMontoya Giraldo, Oscar Danilo
dc.contributor.advisorGrisales Noreña, Luis Fernando
dc.contributor.authorVargas Cantero, José Enrique
dc.coverage.spatialCartagena de Indias
dc.date.accessioned2022-11-22T21:30:29Z
dc.date.available2022-11-22T21:30:29Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12585/11428
dc.description.abstractEste trabajo propone una solución al problema de flujo de potencia ´optimo (OPF) en redes eléctricas de corriente continua (DC), mediante el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO), inspirado en la inteligencia de enjambres y que se basa comportamiento social de las bandadas de aves y bancos de peces. La funcionalidad de este algoritmo metaheurístico radica en como las bandadas de aves que recorren un área pueden oler una fuente oculta de comida y entrar en un proceso en el cual, el ave que está más cerca de la comida emite un sonido más fuerte y las otras aves a su vez giran en su dirección. Si alguna de las otras aves en círculos se acerca más al objetivo que la primera, emite un sonido más fuerte y las otras giran hacia ´el. Este patrón de movimiento continúa hasta que una de las aves llega a la comida. El algoritmo PSO se combina con un nuevo método de flujo de potencia basado en teoría de grafos (GBPF) para conformar la estrategia de optimización maestro-esclavo propuesta en este proyecto de grado. En la etapa maestra, se determina mediante el PSO la potencia total generada por cada generador distribuido (DG) en lo que se denomina población de partículas, cada combinación de potencia generada (posición de la partícula), es evaluada mediante el GBPF en la etapa esclava, para determinar cuál de ellas tiene menor valor de perdidas, se guarda el historial de cada partícula y el mejor global de la población, luego de esto comienza un proceso iterativo en el cual se modifica la velocidad en la que se mueve la partícula a partir de ciertos componentes y de un factor de inercia, el cual mejora la eficacia de la estrategia, se evalúa nuevamente la población y se contrasta con la mejor posición de la partícula en su historia y el mejor de la población total. El mejor global después de un número de iteraciones predefinido es la solución al problema de flujo de potencia ´optimo. Para validar la estrategia presentada, se consideran dos sistemas de distribución DC con 21 y 69 nodos. Los resultados obtenidos después de aplicar la estrategia PSO-GBPF son contrastados con el paquete de modelado algebraico -GAMS- para verificar su eficiencia y robustez. Todas las simulaciones se realizaron empleando el software MATLAB 2017a licenciado por la Universidad Tecnológica de Bolívar.
dc.format.mediumRecurso Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeng
dc.language.isospa
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.titleMétodo híbrido para flujo de potencia óptimo en redes de corriente continua : una combinación entre la optimización por enjambre de partículas y el flujo de potencia basado en grafos
datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingenierìa - Ingeniería Eléctrica
thesis.degree.levelTesis pregrado
thesis.degree.nameIngeniero Electrico
dc.identifier.urlhttps://utb.alma.exlibrisgroup.com/view/delivery/57UTB_INST/1214016830005731
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.grantorUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.keywordsElectrónica de potencia
dc.subject.keywordsCorriente continua
dc.subject.keywordsDistribución de energía eléctrica
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.identifier.instnameUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.identifier.reponameRepositorio UTB
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.description.notesIncluye referencias bibliográficas (páginas 29 - 31) y anexos
dc.type.spaTrabajos de grado de pregrado
dc.identifier.ddc621.3 V297
oaire.resourcetypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f


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