Localización óptima de reconectadores basado en criterios de confiabilidad
| Autor: | Pulgarín Flórez, Carlos Andrés |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2011 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Repositorio Institucional UTP Universidad Tecnológica de Pereira instacron:Universidad Tecnológica de Pereira |
| Popis: | En esta tesis se desarrolló una metodología para la ubicación óptima de reconectadores en circuitos primarios de distribución la cual combina las técnicas de algoritmo genético Chu-Beasley (AGCB), para la búsqueda de ubicación óptima, y de simulación de Montecarlo para la valoración de confiabilidad. La función objetivo a minimizar en el proceso de optimización es la energía no servida, para lo cual se realizó un detallado modelamiento de la demanda en su composición de usuarios residenciales, comerciales e industriales. Esta metodología busca la ubicación óptima de un número de reconectadores dado por el analista, ya que: i. una solución global al número óptimo de reconectadores requeriría recursos computacionales muy altos, esto es, en capacidad de memoria y tiempo de simulación. ii. Dados los limitados recursos económicos de muchas electrificadoras, aunque se tenga un número óptimo de reconectadores requeridos, no hay recursos disponibles ni capacidad de acceso a créditos para comprarlos todos, pero si para comprar un número menor de estos. iii. La metodología debe servir para los casos en que se dispone de un número dado de reconectadores para poner en servicio o para verificar la ubicación de reconectadores existentes en algunos circuitos primarios de distribución. El analista debe seleccionar cuidadosamente el coeficiente de variación, ya que si es muy bajo el tiempo computacional puede ser muy alto y si es alto no se encuentra una solución óptima. In this thesis, a methodology for the optimal allocation of reclosers in distribution feeders was developed combining the techniques of Chu-Beasley genetic algorithm, for the search of optimal allocation, and Monte Carlo simulation for the reliability assessment. The objective function to be minimized is the non served energy, for what a detailed modeling of the load composition by residential commercial and industrial customers was developed. This methodology seeks the optimal allocation for a number of reclosers given by the analyst because: i. A global solution for the number of reclosers would require huge computational resources, i. e. computer memory capacity and computational time. ii. Due to the limited resources of many utilities, although an optimal number of reclosers is known, there is no the resources neither the capacity to go into loans to buy all them but for some of them. iii. The methodology has to be useful for the case that some reclosers are available to be installed or for checking if the location of existing reclosers is optimal. The analyst has to carefully select the coefficient of variation because, if it is very low the computational time will be very high and if it is very low the optimal solution will be not found. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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