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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/31492
Title:
Comparación de técnicas de creación de soluciones iniciales usando el modelo AC y el algoritmo meta-heurístico Firefly para resolver el problema de planeamiento óptimo de la expansión del sistema de transmisión
Expansion Transmision Algoritmo Firefly Soluciones Iniciales Meta-Heuristicas Modelo Ac
Issue Date:
2018
metadata.dc.ucuenca.paginacion:
18 páginas
metadata.dc.description.city:
Cuenca
Series/Report no.:
TE;443
metadata.dc.type:
bachelorThesis
Abstract:
The Planning of the Expansion of the Transmission System (PET) has the purpose of determining a future infrastructure for the transmission network, which is capable of meeting the requirements of the growth of the demand, fulfilling the criteria of quality, safety, reliability and economy. In this research work it is proposed to implement and compare different methods of initial solution creation techniques (random, pseudo-random, Sobol sequence, based on opposites) implemented in the Firefly optimization technique to solve the (PET) problem using the model AC. The algorithms were validated in the Garver and IEEE test systems of 6 and 24 nodes respectively. In addition, the performance of these techniques is also compared using the particle swarm optimization algorithm.
Description:
El Planeamiento de la Expansión del Sistema de Transmisión (PET) tiene como finalidad determinar una infraestructura futura para la red de transmisión, que sea capaz de atender los requerimientos del crecimiento de la demanda, cumpliendo los criterios de calidad, seguridad, confiabilidad y economía. En este trabajo de investigación se propone implementar y comparar diferentes métodos de técnicas de creación de soluciones iniciales (aleatoria, pseudoaleatoria, secuencia de Sobol, basados en opuestos) implementados en la técnica de optimización Firefly para resolver el problema del (PET) usando el modelo AC. Los algoritmos se validaron en los sistemas de prueba de Garver e IEEE de 6 y 24 nodos respectivamente. Además, el desempeño de estas técnicas se compara también usando el algoritmo de optimización Enjambre de Partículas.
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