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Ubicación y dimensionamiento óptimos de las DG en redes de CC utilizando una metodología híbrida basada en el algoritmo PPBIL y el VSA

Autores: Grisales-Noreña, Luis Fernando; Montoya, Oscar Danilo; Hincapié-Isaza, Ricardo Alberto; Granada Echeverri, Mauricio; Perea-Moreno, Alberto-Jesus

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Ubicación y dimensionamiento óptimos de las DG en redes de CC utilizando una metodología híbrida basada en el algoritmo PPBIL y el VSA


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Metodología propuesta
Generadores Distribuidos
Redes de Corriente Continua
Método de optimización
Algoritmo de Búsqueda de Vórtices
Pérdidas de potencia

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, proponemos una metodología maestro-esclavo para abordar el problema de integración óptima (ubicación y dimensionamiento) de Generadores Distribuidos (DGs) en redes de Corriente Continua (CC). Esta metodología propuesta emplea una versión paralela del método de optimización de Aprendizaje Incremental Basado en Población (PPBIL) en la etapa maestra para resolver el problema de ubicación y el Algoritmo de Búsqueda de Vórtices (VSA) en la etapa esclava para resolver el problema de dimensionamiento. Además, utiliza la reducción de pérdidas de potencia como función objetivo, considerando todas las restricciones asociadas con las condiciones técnicas específicas de los DGs y las redes de CC. Para validar su efectividad y robustez, utilizamos como métodos de comparación diferentes metodologías de solución que se han reportado en la literatura especializada, así como dos sistemas de prueba (los sistemas de prueba de 21 y 69 buses). Todas las simulaciones se realizaron en MATLAB. Según los resultados, la metodología híbrida propuesta (PPBIL-VSA) proporciona el mejor equilibrio entre la calidad de la solución y los tiempos de procesamiento y exhibe una repetibilidad adecuada cada vez que se ejecuta.

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