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http://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/9080| Tipo de Material: | masterThesis |
| Título : | Ubicación óptima de unidades de medición fasorial para la observabilidad de sistemas de potencia usando un algoritmo evolutivo. |
| Autor : | Tacle Mora, Leyton Fernando |
| Director de Tesis: | Quinatoa, Carlos |
| Descriptores: | PMU SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN ALGORITMO GENÉTICO UBICACIÓN ÓPTIMA |
| Fecha de publicación : | oct-2022 |
| Ciudad: Editorial: | Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC). |
| Citación : | Tacle Mora Leyton Fernando |
| metadata.dc.format.extent: | 74 páginas |
| Resumen : | La investigación se enfoca en resolver el problema de Ubicación Optima de Unidades de Medición Fasorial (PMU), tomando en cuenta que son un instrumento necesario para dar el seguimiento y administrar de manera oportuna al sistema eléctrico en tiempo real; este equipo brinda mediciones de variables eléctricas como voltajes, corrientes en nodos y ángulos de fase donde el equipo se encuentre instalado. Bajo este contexto, en este documento se propone una metodología para resolver dicho problema para que el sistema de distribución sea completamente observable bajo condiciones operativas nominales y considerando el efecto de los Nodos de Inyección Cero (NIC). Se utiliza el método de algoritmos genéticos con la ayuda del software MatLab para encontrar el número mínimo de equipos para que el sistema sea 100% observable, para ello se utilizan los estándares IEEE de 14 y 30 barras, a finalizar se logró producir resultados comparables con otras técnicas disponibles. |
| Descripción : | This research focuses on solving the problem of Optimal Location of Fasorial Measurement Units (PMU). Whereas they are devices to monitor and manage the electrical system in an appropriate manner and in real time; This equipment provides measurements of electrical variables such as voltages, currents and phase angles nodes where it be installed. This document proposes a methodology to solve this problem so that the distribution system is completely observable under nominal operating conditions and considering the effect of Zero Injection Nodes (ZINs). The genetic algorithms method is used with the help of MatLab software to find the minimum number of devices so that the system is 100% observable, the IEEE standards of 14 and 30 buses are used for this. At the end it was possible to produce comparable results to other available techniques. |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Maestría en Electricidad Mención Sistemas Eléctricos de Potencia |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| MUTC-001308.pdf | TESIS DE POSGRADO A TEXTO COMPLETO | 2,75 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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