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Título : Planeamiento de la expansión de sistemas de transmisión usando el modelo AC y algoritmos de estimación de distribución
Autor: Morquecho Salto, Edgar Gonzalo
Director(es): Torres Contreras, Santiago Patricio
Palabras clave : Sistema De Transmision
Algoritmos De Estimacion
Optimizacion
Fecha de publicación : 2017
Paginación: 171 páginas
Ciudad: 
Cuenca
Código Interno : TE;412
Tipo: bachelorThesis
Abstract: 
The Transmission Network Expansion Planning (TNEP) problem consists of determine the transmission network to be built to meet the future demand requirements for a long-term scenario, minimizing the cost of investment and meeting the technical criteria of the network. This research work thesis presents a methodology and a mathematical model to solve the long-term static Transmission Network Expansion Planning. The AC model with non-linear load flow equations is used to represent the transmission network, which represent a non-linear, mixed-integer problem (MINLP), combinatorial and non-convex problem to solve the TNEP. The objective function to be minimized allows to include both the cost per investment and the cost associated per active power losses. The Estimation of Distribution Algorithms (EDAs) are used as optimization technique to solve the TNEP. These algorithms are meta-heuristic techniques that base its search on generate a probabilistic model of the promising solutions to generate the next population. The proposed algorithms are tested on Garver 6-node systems and on the IEEE 24-node system.
Resumen : 
El problema del planeamiento de la expansión del sistema de transmisión (PET) consiste en determinar la red de transmisión a construir para satisfacer los requerimientos de la demanda futura para un escenario de largo plazo, minimizando el costo de inversión y cumpliendo las restricciones de la red. Esta tesis presenta una metodología y un modelo matemático para resolver el problema del planeamiento de la expansión del sistema de transmisión estático de largo plazo. El modelo matemático utilizado para representar a la red es el modelo AC con ecuaciones de flujo de carga no lineales, este modelo representa un problema de programación no lineal, entero mixto (PNLEM), combinatorial y no convexo. La función objetivo a minimizar permite incluir tanto el costo por inversión como el costo asociado por pérdidas de potencia activa. Los algoritmos de estimación de distribuciones (EDAs) como técnica de optimización para resolver el PET. En este trabajo se utilizan los algoritmos son técnicas meta-heurísticas que basan su búsqueda en generar un modelo probabilístico de las soluciones prometedoras para generar la siguiente población. Los algoritmos propuestos se prueban sobre los sistemas de Garver de seis nodos y el sistema IEEE de veinte y cuatro nodos.
Grado Académico: 
Ingeniero Eléctrico
URI : http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/28585
Aparece en las colecciones: Tesis de Pregrado

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