1. Repositorio Institucional Universidad de Cuenca
2. Acceso a Tesis Pregrado, Posgrado y Doctoral
3. Facultad de Ingeniería
4. Ingeniería Eléctrica
5. Tesis de Pregrado

Title:	Implementación de algoritmos genéticos para la realización del despacho económico en unidades térmicas
Authors:	Arias Reyes, Pablo Danilo Castillo Jaramillo, Paúl Hernán
metadata.dc.contributor.advisor:	León Piedra, Raúl
Keywords:	Algoritmos Despacho Economico Ingenieria Electrica Inteligencia Artificial
Issue Date:	2002
metadata.dc.ucuenca.paginacion:	133 páginas
metadata.dc.description.city:	Cuenca
Series/Report no.:	TE-245
metadata.dc.type:	bachelorThesis
Description:	Las metodologías para resolver el problema del Despacho Económico en los sistemas de generación eléctrica se desarrollaron hace más de 60 años, estas herramientas se basaron en técnicas de búsqueda y optimización con investigación operativa con modelos matemáticos determinísticos. En la actualidad se han desarrollado metodologías de búsqueda del óptimo basadas en enfoques novedosos; uno de ellos es el proceso genético de la evolución de los organismos vivos, denominada: Algoritmos Genéticos (AGs) o Programación Evolutiva. Los Algoritmos Genéticos (AG), son métodos de búsquedas probabilísticos enfocados sobre todo a espacios de búsqueda grandes y complejos, que tienen un buen comportamiento para aquellos espacios en donde no se puede obtener un óptimo global. El presente trabajo hace referencia a la implementación de esta nueva metodología para la solución del problema del Despacho Económico en unidades térmicas del Sistema Nacional Interconectado de Ecuador (S.N.I.). El poder de los AG’s brinda una técnica robusta que trata con éxito aquellos problemas en los cuales los métodos convencionales de programación del Despacho Económico encuentran dificultades (convergencia, entre otras) cuando el número de unidades térmicas a analizar es grande. Se ha realizado un programa computacional para el Despacho Económico de unidades térmicas que utiliza en los datos históricos del S.N.I. y aplica la metodología de búsqueda del óptimo mediante los Algoritmos Genéticos; la Función Objetivo, trata de optimizar el Factor de nodo mediante los AGs, iniciando así la introducción de nuevas herramientas matemáticas y de software para la resolución del problema del D.E. en el Ecuador.
metadata.dc.description.degree:	Ingeniero Eléctrico
URI:	http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/6585
Appears in Collections:	Tesis de Pregrado

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