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Location and generation capacity of non-conventional energy sources in Isolated networks through the use of AI

dc.contributor.advisorOliveros, Ingrid
dc.contributor.advisorSoto, José Daniel
dc.contributor.advisorZurek, Eduardo
dc.contributor.authorRincón, Miranda
dc.contributor.authorRueda, Marco
dc.date.accessioned2024-06-25T13:53:38Z
dc.date.available2024-06-25T13:53:38Z
dc.date.issued2023-11-29
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/12147
dc.description.abstractEn el contexto de ingeniería, se aborda un desafío específico que constituye el problema de ingeniería, el cual se relaciona con el diseño de una microgrid en la costa caribe colombiana, donde se busca integrar inteligencia artificial para optimizar la ubicación y capacidad de generación de energía renovable. La propuesta central radica en desarrollar un sistema eficiente y sostenible que combine la ubicación de fuentes de energía solar y eólica dentro de la red mediante la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial. El diseño del proyecto se enfoca en la implementación de tecnologías innovadoras y la consideración de factores como la viabilidad técnica, la integración de sistemas, los cambios normativos, la seguridad cibernética, las condiciones ambientales y la aceptación social. Se busca una solución integral que se adapte a las condiciones específicas de la región y promueva la aceptación de la comunidad local. La síntesis de resultados y conclusiones destaca la importancia de la implementación de la inteligencia artificial en la optimización del sistema. Se evidencia cómo la capacidad de generación de energía solar y eólica combinada y regulada por una inteligencia artificial puede conducir a una generación eficiente y a la minimización de pérdidas. Además, se abordan posibles desafíos, como cambios normativos y condiciones climáticas adversas, proponiendo estrategias de mitigación. En resumen, este proyecto de ingeniería se enfoca en el diseño de una microgrid inteligente para la costa caribe colombiana, proponiendo soluciones innovadoras y sostenibles. Los resultados y conclusiones resaltan el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en la generación de energía renovable y la importancia de considerar diversos factores para garantizar la viabilidad y aceptación del proyecto.es_ES
dc.description.abstractIn the context of engineering, a specific challenge is addressed that constitutes the engineering problem, which is related to the design of a microgrid on the Colombian Caribbean coast, where the goal is to integrate artificial intelligence to optimize the location and capacity of renewable energy generation. The central proposal lies in developing an efficient and sustainable system that combines the placement of solar and wind energy sources within the grid through the application of artificial intelligence algorithms. The project design focuses on the implementation of innovative technologies and the consideration of factors such as technical feasibility, system integration, regulatory changes, cybersecurity, environmental conditions, and social acceptance. An integral solution is sought that adapts to the specific conditions of the region and promotes the acceptance of the local community. The synthesis of results and conclusions highlights the importance of implementing artificial intelligence in system optimization. It is evident how the combined and regulated solar and wind energy generation capacity, guided by artificial intelligence, can lead to efficient generation and loss minimization. Additionally, potential challenges are addressed, such as regulatory changes and adverse weather conditions, with proposed mitigation strategies. In summary, this engineering project focuses on the design of an intelligent microgrid for the Colombian Caribbean coast, proposing innovative and sustainable solutions. The results and conclusions emphasize the potential of artificial intelligence to improve efficiency in renewable energy generation and the importance of considering various factors to ensure the project's viability and acceptance.en_US
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherBarranquilla, Universidad del Norte, 2023es_ES
dc.rightsUniversidad del Nortees_ES
dc.subjectMicrogrid, Inteligencia Artificial, Paneles solares, Generadores eólicos, Distribuición de generación, Capacidad de Generación, Ubicación de generación, Energías renovables no convencionaleses_ES
dc.subjectMicrogrid, Artificial Intelligence, Solar panels, Wind generators, Generation distribution, Generation capacity, Generation location, Non-conventional renewable energiesen_US
dc.titleUbicación y capacidad de generación de fuentes de energía no convencionales en redes aisladas mediante el uso de AIes_ES
dc.titleLocation and generation capacity of non-conventional energy sources in Isolated networks through the use of AIen_US
dc.typearticlees_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES


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