Ubicación Óptima de Reconectadores en Redes de Distribución con Generación Distribuida Utilizando Algoritmos Genéticos e Índices de Calidad de Servicio

Optimal Location of Reclosers in Distribution Networks with Distributed Generation Using Genetic Algorithms and Service Quality Indexes

Publicado 2023-07-27


https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.571
Abrir | Descargar
PDF FLIP HTML XML EPUB
Número
Vol. 20 Núm. 1 (2023): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE I
Sección
TECNOLÓGICOS E INNOVACIÓN
Cómo citar
Ubicación Óptima de Reconectadores en Redes de Distribución con Generación Distribuida Utilizando Algoritmos Genéticos e Índices de Calidad de Servicio. (2023). Revista Técnica "energía", 20(1), PP. 65-72. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.571
DOI

https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.571
Dimensions
PlumX

Cómo citar

Ubicación Óptima de Reconectadores en Redes de Distribución con Generación Distribuida Utilizando Algoritmos Genéticos e Índices de Calidad de Servicio. (2023). Revista Técnica "energía", 20(1), PP. 65-72. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.571

Descargar cita

Licencia
Creative Commons License

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

Juan Carlos Ríos
Perfil Google Scholar
https://orcid.org/0000-0002-0924-4525 ORCID
Carlos Quinatoa
Perfil Google Scholar
https://orcid.org/0000-0001-6369-7480 ORCID
Germán Casillas
Perfil Google Scholar
https://orcid.org/0000-0002-3578-7953 ORCID
Mostrar biografía de los autores

Artículos similares

21-30 de 485

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.

Artículos más leídos del mismo autor/a

Este artículo presenta un modelo matemático para la ubicación óptima de reconectadores utilizando la técnica de optimización de algoritmos genéticos en sistemas de distribución, considerando la inserción de recursos distribuidos, como los sistemas distribuidos. La metodología incluye la solución del flujo de potencia utilizando el software de código abierto OpenDSS, a través de la interfaz desarrollada por Electric Power Research Institute - EPRI. Los valores de voltajes, corrientes, potencias e indicadores SAIFI/SAIDI se transfieren al software Matlab. El algoritmo de optimización determina las posiciones adecuadas para instalar reconectadores.

Visitas del artículo 1406 | Visitas PDF 372

Descargas

Los datos de descarga todavía no están disponibles.
  1. G. Casillas, "Ubicación de equipos de regulación de voltaje en redes de Distribución considerando RD's, São Paulo." 2017.
  2. J. Smith et al, " “Momento y Ubicación,” ," IEEE Power & Energy, Vol. 15, N.º 2, pp. 34-42, 2017.
  3. R. Dugan, J. Smith and M. Rylander, "It's All in the Plans. Maximizing the Benefits and Minimizing the Impacts of DERs in an integrated Grid ," IEEE Power and Energy Magazine, Vol. 13, N. º 2, pp. 10, 2015.
  4. G. Burani and M. Morales, "O Cenário dos Recursos Energéticos Distribuídos no Estado de São Paulo,” São Paulo," 2004.
  5. R. Brown, "Electric Power Distribution Reliability," Segunda Edición Ed., New York: Taylor & Francis Group, LLC, 2009.
  6. G. Peponis, "New dynamic, branch exchange method for optimal distribution system planning ," IEE Proceedings - Generation, Transmission and Distribution, Vol. 144, N. º 3, pp. 7, 1997.
  7. K. Nara, "Algorithm for expansion planning in distribution systems taking faults into consideration ," IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 9, N. º 1, 1994.
  8. J. Cebrian and N. Kagan, "Evolutionary Algorithms for the reconfiguration of radial distribution networks considering long interruption and voltage sag disruption costs," 13th International Conference on Harmonics and Quality of Power IEEE, pp. 7, 2008.
  9. A. Mendes, "(N-1) Contingency planning in radial distribution networks using genetic algorithms ," Transmission and Distribution Conference and Exposition: Latin America (T&D-LA), IEEE/PES, pp. 7, 2010.
  10. R. Dugan, "Value of Sequential-Time Simulations in Distribution Planning ," IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 50, N. º 6, pp. 5, 2014.
  11. G. Casillas, N. Kagan and J. Cebrian, "Ubicación de Reconectadores de Voltaje em Redes de Distribución Considerando Recursos Energéticos distribuidos ," IEEE, pp. 8, 2016.
  12. EPRI, "Electrical Power Research Institute - Smart Grid Resource Center - OpenDSS - help ," 2004.
  13. A. Dubey et al, "Allanando el camino para las aplicaciones de sistemas de gestión de distribución avanzados ," IEEE Power & Energy, Vol. 18, pp. 76, 2020.
  14. M. Sadeghi, "Probabilistic Analysis of Wind Turbine planning using," Thermal Power Plants (CTPP) IEEE, pp. 6, 2014.
  15. D. Souza and N. Kagan, "Impact of Distributed Generation on the Operational Planning of Medium Voltage Distribution Networks Using Genetic Algorithms ," IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies, Europe, pp. 5, 2014.
  16. G. Casillas, N. Kagan and J. Cebrian, "Voltage Regulators Allocation in Distribution Networks System Considering Energy Resources Distributed ," IEEE International Conference - Automatic (ICA-ACCA), N.º 16525644, pp. 8, 2016.
  17. D. Goldberg, "Genetic Algoritthms in Seaech, Optimization, and Machine Learning," Addison-Wesley Publishing Company, Inc, 1989.
  18. W. Power et al, "IEEE," pp. 8, 2012.
Periodicidad

Semestral: Publicaciones en enero y julio

Miembros Comité Editorial
UPS
EPN
Ministerio de Energía
CENACE
INGE
CELEC
ARC
ESPOL

Código QR

Sistema OJS 3.4.0.9