Evaluación de la generación fotovoltaica de un sistema autónomo optimizando su abastecimiento ante la variación de la radiación.
| dc.contributor.advisor | Marrero, Secundino | |
| dc.contributor.author | Chancusig López, Marcelo Bernave | |
| dc.date.accessioned | 2022-01-18T21:24:01Z | |
| dc.date.available | 2022-01-18T21:24:01Z | |
| dc.date.issued | 2021-10 | |
| dc.description | This research work, the photovoltaic generation of an autonomous system is determined to optimize the supply of the loads through a genetic algorithm and minimize the consumption of the system. First, the parameters that intervene in the autonomous photovoltaic system are defined, such as: inclination of the panels, azimuth, distance between panels (racks), performance index (Performance Ratio - PR), peak solar time (PSH) and performance of photovoltaic energy. Next, the object function and restrictions are established, seeking to minimize the consumption of the system taking into account the installed loads and as a restriction the load census in the company Genim S.A. For optimization, the genetic algorithm method is used, complying with the population generation operators, selection of individuals, crossing, mutation, new population generation and the stopping criterion, finding the optimal operating hours of the loads. The algorithm was implemented within the Matlab computational tool, consequently the following optimal hours of operation of the loads are: motor 1 (M1) works 9 hours, motor 2 (M2) works 4 hours, motor 3 (M3) works 8 hours , engine 4 (M4) runs 6 hours, engine 5 (M5) runs 9 hours and engine 6 (M6) runs 7 hours. In general, the solutions found by the implemented genetic algorithm are considered good since daily consumption is minimized by 1.65 kWh. | es_ES |
| dc.description.abstract | 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. | es_ES |
| dc.format.extent | 107 páginas | es_ES |
| dc.identifier.citation | Chancusig López Marcelo Bernave (2021), Evaluación de la generación fotovoltaica de un sistema autónomo optimizando su abastecimiento ante la variación de la radiación. UTC. Latacunga. 107 p. | es_ES |
| dc.identifier.other | MUTC-001015 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/8012 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: UTC. | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | es_ES |
| dc.subject | SISTEMA FOTOVOLTAICO AUTÓNOMO | es_ES |
| dc.subject | ALGORITMO GENÉTICO | es_ES |
| dc.subject.other | ELECTRICIDAD | es_ES |
| dc.title | Evaluación de la generación fotovoltaica de un sistema autónomo optimizando su abastecimiento ante la variación de la radiación. | es_ES |
| dc.type | masterThesis | es_ES |