Minimización de pérdidas eléctricas en sistemas industriales utilizando algoritmo genético

Autores/as

  • Zocimo Ñauapari Huatuco Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
  • Alex Coronel Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
  • Yuri Percy Molina Rodríguez Universidade Federal da Paraíba. Paraíba, Brasil
  • Luiz Renato Braz Pontes Universidade Federal da Paraíba. Paraíba, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.21754/tecnia.v28i2.555

Palabras clave:

Algoritmos genéticos, Capacitores, Pérdidas eléctricas, Sistema eléctrico industrial

Resumen

Este articulo propone un procedimiento para minimizar las pérdidas eléctricas presentes en sistemas industriales, a través de un programa específico desarrollado para este fin, estructurado como Algoritmo Genético, y escrito usando instrucciones MATLAB®. La minimización se realiza asignando capacitores shunt conectados a las barras y la performance del programa desarrollado, considerando exactitud y velocidad, es evalaluada a través de la comparación de sus resultados con los resultados producidos por programas tradicionales. El programa evita factor de potencia capacitivo en la barra conectada con la empresa que hace la distribución de energía y el usuario puede determinar las barras donde no quiere que se instalen capacitores. La funcion objetivo que guía el proceso de optimización del Algoritmo Genético es la pérdida eléctrica activa presente en el sistema eléctrico. Como cierre, el programa se aplica en un sistema eléctrico industrial de 38 barras.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

[1] D. Das, "Reative power compensation for radial distribution networks using genetic algoritm," Electrical Power and Enegy Systems, pp. 573-581, 7 april 1999.

[2] A. R. Abul'Wafa, "Optimal capacitor allocation in radial distribution systems for loss reduction: A two stage method," Electric Power Systems Research 95 (2013) Electric Power Systems Research, pp. 168-174,, 2013.

[3] Y. M. M. A. Mohammad H. Moradi, "An efficient hybrid method for solving the optimal sitting and sizing problem of DG and shunt I capacitor banks simultaneously based," Electrical Power and Energy Systems 54 (2014) 101-111 journal homepage: www.elsevier.com/locate/ijepes, pp. 101- 111, 2014.

[4] W. M. D. . H. M. . R. A... A. H. A. B. -. I. Musirin, "Simultaneous Network Reconfiguration and DG Sizing Using Evolutionary Programming and Genetic Algorithm," RESEARCH ARTICLE ELECTRICAL ENGINEERING, p. 6328/6338, Arab J Sci Eng (2014) 39:6327-6338 DOI 10.1007/s13369-014-1299-9 2014.

[5] D. M. S. a. I. S. S. Q. A. SALIH, “Optimal Distributed Generators Location For Power Losses Improvement Using Sensitivity Based Method," em International Conference on Smart Instrumentation, Measurement and Applications (ICSIMA), Putrajaya, Malaysia, 2015.

[6] C.-S. L. Ching-Tzong Su, "Feeder reconfiguration and capacitor setting for loss reduction of distribution systems," pp. 97-102, 2000.

[7] IEEE K. R. D. P. K. K.R. Devabalaji, "Optimal location and sizing of capacitor placement in radial distribution system using Bacterial Foraging Optimization Algorithm," Electrical power & energy systems (journal), pp. 383-390, 17 March 2015.

[8] M. J. K. Z. Sayyad Nojavan, "Optimal allocation of capacitors in radial/mesh distrib. systems using mixed integer nonlinear programming," Electric Power Systems Research, pp. 129-124, 29 September 2013.

[9] A. Y. A. Attia A. El-Fergany, "Capacitor placement for net saving maximization and system stability enhancement in distrib. net, using artificial bee colony-based approach," Electrical Power Power and Energy System, pp. 235-243, 1 July 2013.

[10] J. HOLLAND, Adaptation in natural and artificial systems, 1975.

[11] M. R. H. Malik, "Genetic algorithm-based approach for fixed and switchable capacitors placement in distribution systems with uncertainty and time varying loads," in IET Gener. Transm. Distrib., 2007.

[12] D. Das, "Reactive power compensation for radial distribution networks using genetic algorithm." Electrical power & energy systems, 8 August 2001.

[13] Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures Evolution Programs, Charlotte, 1996.

Descargas

Publicado

2018-12-17

Cómo citar

[1]
Z. Ñauapari Huatuco, A. Coronel, Y. Percy Molina Rodríguez, y L. R. Braz Pontes, «Minimización de pérdidas eléctricas en sistemas industriales utilizando algoritmo genético», TEC, vol. 28, n.º 2, dic. 2018.

Número

Vol. 28 Núm. 2 (2018)

Sección

Energía renovables, ingeniería eléctrica y/o sistemas de potencia

Licencia

Derechos de autor 2018 TECNIA

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Los artículos publicados por TECNIA pueden ser compartidos a través de la licencia pública internacional Creative Commons: CC BY 4.0. Permisos lejos de este alcance pueden ser consultados a través del correo tecnia@uni.edu.pe 

Artículos más leídos del mismo autor/a