Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.creatorLoyarte, Ariel S.
dc.creatorClementi, Luis A.
dc.creatorVega, Jorge R.
dc.date.accessioned2018-11-02T16:13:56Z
dc.date.available2018-11-02T16:13:56Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationCongreso de las Américas de Distribución Eléctrica; CLADE (3º : Córdoba : 3-5 oct. 2016)
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/3208
dc.description.abstractEste trabajo compara dos algoritmos de optimización utilizados para resolver el problema de despacho óptimo de potencia en una micro-red (MR) eléctrica con generación distribuida. La optimización apunta al cálculo de las potencias y tensiones asignadas a los generadores, a los efectos de minimizar costos de generación, contaminación ambiental, y apartamiento de tensiones en barras respecto a sus valores nominales. Los algoritmos estudiados son un método de punto interior (MPI) con gradiente descendente y la optimización por enjambre de partículas (PSO). En los casos de estudio analizados, se compara el desempeño de los algoritmos en términos de la capacidad para alcanzar el óptimo global del problema y el tiempo de convergencia requerido. En particular, se estudia un caso simulado numéricamente consistente en una MR con 14 nodos, los cuales involucran generaciones fotovoltaicas, eólicas, celdas de combustible y generadores diésel; y cargas de tipo residencial e industrial, caracterizadas por curvas de consumo típicas. Los resultados muestran que el desempeño de ambos algoritmos es altamente dependiente de los objetivos a minimizar en el problema de despacho óptimo. Para objetivos simples que involucran un problema de optimización con un mínimo global único (por ejemplo, la minimización de los costos de generación), el MPI es más adecuado debido al menor tiempo requerido para alcanzar la solución. Sin embargo, para casos más complejos que involucran funciones multi-objetivo, y que pueden exhibir mínimos locales múltiples, el algoritmo basado en PSO resulta más eficaz ya que, si bien requiere mayor tiempo de cómputo que el MPI, posee mayor chance de alcanzar una solución próxima al óptimo global del problema, evitando quedar atrapado en algún óptimo local.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherIII Congreso de las Américas de Distribución Eléctricaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectGeneración distribuidaes_ES
dc.subjectMicro-redes eléctricases_ES
dc.subjectEnergías renovableses_ES
dc.subjectOptimizaciónes_ES
dc.titleComparación de métodos de optimización utilizados para la asignación óptima de potencia en micro-redes eléctricases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.description.affiliationFil: Loyarte, Ariel S. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe.Grupo de Control y Seguridad Eléctrica (CySE); Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Clementi, Luis A. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe.Grupo de Control y Seguridad Eléctrica (CySE); Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Vega, Jorge R.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Grupo de Control y Seguridad Eléctrica (CySE); Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Clementi, Luis A. CONICET - UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC); Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Vega, Jorge R. CONICET - UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC); Argentina.es_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.type.snrdinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_ES
dc.relation.referencesT. Ackermann, G. Andersson, and L. Solder, Electric Power Syst. Res., vol. 57, pp. 195-204, 2001.es_ES
dc.relation.referencesG. Pepermans, J. Driesen, X. Haeseldonck, R. Belmans, and W. D’haeseleer, Energy Policy, vol. 33, pp. 787- 798, 2005.es_ES
dc.relation.referencesS. Chowdhury, S.P. Chowdhury, and P. Crossley, The Institution of Engineering and Technology, 2009es_ES
dc.relation.referencesA. Faisal and N. Heikki, Electrical Power and Energy Systems, vol. 42, pp. 728-735, 2012es_ES
dc.relation.referencesA. Faisal and N. Heikki, Energy Conversion and Management, vol. 64, pp. 562-568, 2012.es_ES
dc.relation.referencesW. Lin, C. Tu, and M. Tsai, Energies, vol. 9, pp. 1-16, 2016.es_ES
dc.relation.referencesW. Huang, K. Yao, and C. Wu, Energies, vol. 7, pp. 8355-8373, 2014es_ES
dc.relation.referencesL. Xu, G. Yang, Z. Xu, and Z. Bao, Q. Jiang, Y. Cao, J. Ostegaard, Transactions of the Institute of Measurement and Control, vol. 35, pp. 44-55, 2016.es_ES
dc.relation.referencesA. Loyarte, L. Clementi, J. Vega, IEEE PES Conf. Proc. on Innovative Smart Grid Technologies Latin American (ISGT-LA), Montevideo, Uruguay, pp. 726-731, October 2015.es_ES
dc.relation.referencesM. Ross, C. Abbey, F. Bouffard, and G. Joss, IEEE Trans. on Sust. Energy, vol. 6, pp. 1306-1314, 2015.es_ES
dc.rights.useLibre desde su aprobación/ aprobaciónes_ES
dc.rights.useAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*


Ficheros en el ítem

Thumbnail
Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

info:eu-repo/semantics/openAccess
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como info:eu-repo/semantics/openAccess