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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25843
Title:
Comparación de algoritmos basados en bio-geografía aplicados al planeamiento de la expansión de los sistemas eléctricos de transmisión usando el modelo AC
Energia Electrica Compensacion De Reactivos Optimizacion Transmision De Energia Sistemas Electricos
Issue Date:
2016
metadata.dc.ucuenca.paginacion:
150 páginas
metadata.dc.description.city:
Cuenca
Series/Report no.:
TE;391
metadata.dc.type:
bachelorThesis
Abstract:
The Transmission Expansion Planning (TEP) consists in determining the future adequacies of the transmission network in order to meet the requirements of increasingdemand and new generation projects, satisfying quality, safety, reliability and economycriteria. In this research work, a solution method for the TEP problem using the alternating current model (AC) of transmission network has been implemented. Applying this model to the TEP problemmakes it a non-linear programming, mixed-integer (PNLIM) quite complex problem to be solved by classical optimization techniques. Therefore, four variations of the optimization algorithm based on Bio-Geography (BBO)have been implementedin order to make possible the use of AC model in the TEP problem. The performance of the algorithms based on Bio-Geography was validated in different test scenarios on the Garver 6-nodes system and the IEEE 24-nodes system.
Description:
El Planeamiento de la Expansión del Sistema Eléctrico de Transmisión (PET) consiste en determinar las adecuaciones de la infraestructura futura de la red de transmisión, para atender los requerimientos de crecimiento de la demanda y permitir la incorporación de nuevos proyectos de generación, cumpliendo con criterios de calidad, seguridad, confiabilidad y economía. En este trabajo de investigación se implementó un método de solución al problema de PET utilizando el modelo de corriente alterna (AC)de la red de transmisión, modelo que hasta ahora ha sido poco explorado. Al aplicar este modelo, el problema de PET se vuelve un problema de programación no lineal, entero mixto (PNLEM), combinatorial, y bastante complejo para ser resuelto por técnicas de optimización clásicas.Para resolver el problema, se implementó cuatro variaciones del algoritmo de optimización basado en Bio-Geografía. El desempeño de los algoritmos basados en Bio-Geografía se validó ante distintos escenarios de prueba sobre el sistema de 6 nodos de Garver y el sistema IEEE de 24 nodos.
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