Ubicación de Generación Distribuida para Minimización de Pérdidas Usando un Algoritmo Genético Híbrido
En este artículo se presenta una metodología para la ubicación óptima de Generación Distribuida (GD) usando un algoritmo genético híbrido. En este caso la función objetivo es la reducción de pérdidas. El algoritmo propuesto incorpora una red neuronal artificial para evaluar la función de adaptación...
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| Autores principales: | , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642015000300016 |
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| Sumario: | En este artículo se presenta una metodología para la ubicación óptima de Generación Distribuida (GD) usando un algoritmo genético híbrido. En este caso la función objetivo es la reducción de pérdidas. El algoritmo propuesto incorpora una red neuronal artificial para evaluar la función de adaptación y una búsqueda local que permite al algoritmo explorar un espacio de búsqueda más amplio. La contribución principal del artículo es la combinación de técnicas metaheurísticas con técnicas de inteligencia artificial para resolver un problema de optimización multi-modal y no convexo. La metodología propuesta es probada en un sistema de 34 barras mostrando que la ubicación apropiada de las unidades de GD permite reducir las pérdidas activas y mejorar el perfil de tensiones. |
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