Tesis - Maestría en Electricidad Mención Sistemas Eléctricos de Potencia

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https://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/5676

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Browsing Tesis - Maestría en Electricidad Mención Sistemas Eléctricos de Potencia by Subject "ALGORITMO GENÉTICO"

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    Evaluación de la generación fotovoltaica de un sistema autónomo optimizando su abastecimiento ante la variación de la radiación.
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: UTC., 2021-10) Chancusig López, Marcelo Bernave; Marrero, Secundino
    En el presente trabajo, se determina la generación fotovoltaica de un sistema autónomo para optimizar el abastecimiento de las cargas mediante un algoritmo genético y minimizar el consumo del sistema. En primer lugar, se definen los parámetros que intervienen en el sistema fotovoltaico autónomo como son: inclinación de los paneles, acimut, distancia entre paneles (bastidores), índice de rendimiento (Performance Ratio - PR), hora solar pico (PSH) y rendimiento de energía fotovoltaica. A continuación, se establecen la función objeto y las restricciones, buscando minimizar el consumo del sistema tomando en cuenta las cargas instaladas y como restricción el censo de carga en la empresa Genim S.A. Para la optimización se utiliza el método del algoritmo genético, cumpliendo con los operadores de generación de la población, selección de individuos, cruzamiento, mutación, generación nueva población y el criterio de parada, encontrando los horas de funcionamiento óptimo de las cargas. Se implemento el algoritmo dentro de la herramienta computacional Matlab, en consecuencia las siguientes horas optimas de funcionamiento de las cargas son: motor 1 (M1) funciona 9 horas, motor 2 (M2) funciona 4 horas, motor 3 (M3) funciona 8 horas, motor 4 (M4) funciona 6 horas, motor 5 (M5) funciona 9 horas y motor 6 (M6) funciona 7 horas. En general las soluciones encontradas por el algoritmo genético implementado se consideran buenas ya que se minimiza el consumo diario en 1,65 kWh.
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    Ubicación óptima de unidades de medición fasorial para la observabilidad de sistemas de potencia usando un algoritmo evolutivo.
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)., 2022-10) Tacle Mora, Leyton Fernando; Quinatoa, Carlos
    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.