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Reducción de pérdidas y costa de operación en redes de distribución mediante algoritmo genético y optimización matemática

Reduction of Losses and Operating Coast in Distribution networks using a genetic algorithm and mathematical optimization

dc.contributorMontoya Giraldo, Oscar Danilo
dc.creatorRiaño Giraldo, Fabio Edison
dc.creatorCruz Tovar, Jonathan Felipe
dc.creatorMontoya Giraldo, Oscar Danilo
dc.date2022-02-24T19:09:34Z
dc.date2022-02-24T19:09:34Z
dc.date2021-03-26
dc.date.accessioned2025-04-29T21:38:30Z
dc.date.available2025-04-29T21:38:30Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11349/28425
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/95121
dc.descriptionEste estudio trata de la minimización del coste operativo y de inversión en la distribución y operación del flujo de potencia considerando la instalación de capacitor de paso fijo bancos. Este problema está representado por un modelo matemático de programación entera mixta no lineal el cual se resuelve aplicando el algoritmo genético de Chu y Beasley (CBGA). Si bien este algoritmo es un método clásico para resolver este tipo de problema de optimización, las soluciones encontradas usando este enfoque son mejores que los reportados en la literatura usando técnicas metaheurísticas y el Sistema General de Modelado Algebraico (GAMS). Además, el tiempo requerido para que el CBGA obtener resultados se redujo a unos pocos segundos para que sea una herramienta más robusta, eficiente y capaz para análisis del sistema de distribución. Finalmente, las fuentes computacionales utilizadas en este estudio fueron desarrolladas en el entorno de programación MATLAB mediante la implementación de alimentadores de prueba compuestos por 10, 33 y 69 nodos con configuraciones radiales y malladas.
dc.descriptionThis study deals with the minimization of the operational and investment cost in the distribution and operation of the power flow considering the installation of fixed-step capacitor banks. This issue is represented by a nonlinear mixed-integer programming mathematical model which is solved by applying the Chu and Beasley genetic algorithm (CBGA). While this algorithm is a classical method for resolving this type of optimization problem, the solutions found using this approach are better than those reported in the literature using metaheuristic techniques and the General Algebraic Modeling System (GAMS). In addition, the time required for the CBGA to get results was reduced to a few seconds to make it a more robust, efficient, and capable tool for distribution system analysis. Finally, the computational sources used in this study were developed in the MATLAB programming environment by implementing test feeders composed of 10, 33, and 69 nodes with radial and meshed configurations.
dc.descriptionUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.descriptionRoyal Institute of Technology
dc.descriptionUniversidad Loyola Andalucía
dc.descriptionMinisterio de Economía y Competividad de España
dc.formatpdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.rightsCC0 1.0 Universal
dc.rightshttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.subjectOptimización combinatoria
dc.subjectAlgoritmo genético Chi y Beasley
dc.subjectBancos de capacitores de paso fijo
dc.subjectCodificación discreta
dc.subjectMinimización de Costos Operativos
dc.subjectIngeniería Eléctrica - Tesis y Disertaciones Académicas
dc.subjectOptimización combinatoria.
dc.subjectAlgoritmos genéticos.
dc.subjectalgoritmo genético de Chu y Beasley
dc.subjectChu and Beasley genetic algorithm
dc.subjectFixed-step capacitor banks
dc.subjectDiscrete codification
dc.subjectOperative costs minimization
dc.subjectCombinatorial optimization
dc.titleReducción de pérdidas y costa de operación en redes de distribución mediante algoritmo genético y optimización matemática
dc.titleReduction of Losses and Operating Coast in Distribution networks using a genetic algorithm and mathematical optimization
dc.typeProducción Académica
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f


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