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    HERRAMIENTA INFORMÁTICA PARA DIMENSIONAR Y LOCALIZAR NODOS PARA GENERACIÓN DISTRIBUIDA CON FUENTES NO CONVENCIONALES

    COMPUTER TOOL FOR DIMENSIONING AND LOCATING NODES FOR GENERATION DISTRIBUTED WITH NON-CONVENTIONAL SOURCES

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    URI
    http://hdl.handle.net/10584/8264
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    Autor
    Correa Pereira, kennent
    Fecha
    2018-11-21
    Resumen
    Los sobreesfuerzos de los flujos de carga, en ciertos ramales de la red, son causantes de pérdidas eléctricas y daños en el sistema. Se busca mejorar la operación del sistema la cual puede reflejarse en la reducción de pérdidas de línea, reducción del impacto ambiental, mayor eficiencia general, soporte de tensión, congestión mejorada de la transmisión y distribución de energía eléctrica. El objetivo de este proyecto se basa en crear una herramienta que permita localizar y dimensionar nodos en los cuales se pueda agregar generación distribuida para mejorar la operación de un sistema dado validándolo en sistemas IEEE. Los resultados son validados en Digsilent. Se realizan tres casos de prueba para analizar el comportamiento de la interfaz y realizar respectivos resultados de esta. En estos casos se estudian dos sistemas de IEEE y para un sistema se realiza variación de iteraciones. Se encuentra que existe garantía en los resultados obtenidos por parte de la interfaz. Lo anterior, se justifica con los resultados obtenidos en la validación del flujo de carga, obteniendo resultados de errores menores al 7%. Se observa que para la validación de la localización y dimensionamiento de generación distribuida para minimizar perdidas los datos obtenidos entre el software Digsilent y la interfaz desarrollada, similares a tal punto que los errores oscilan entre el 2% y el 7%. En conclusión, la metodología utilizada, se logra gracias a la implementación de métodos de optimización. Los cuales, entregan la información del nodo optimo al cual se le hayan minimizado las pérdidas o se mejore el perfil de tensión en las fases de los nodos. La herramienta arroja una optimización de pérdidas del 70%, aproximadamente, con respecto al caso base. Esta herramienta encuentra una probabilidad del 75% de optimizar el sistema si, el número de iteraciones máximas del método de optimización es de 5 con respecto a aplicar el método con muchas iteraciones, arrojando errores del 5%
     
    The overexertion of the load flows, in certain branches of the network, are the cause of electrical losses and damage to the system. It seeks to improve the operation of the system which can be reflected in the reduction of line losses, reduction of environmental impact, greater overall efficiency, voltage support, improved congestion of the transmission and distribution of electrical energy. The objective of this project is based on creating a tool that allows locating and sizing nodes in which distributed generation can be added to improve the operation of a given system by validating it in IEEE systems. The results are validated in Digsilent. Three test cases are performed to analyze the behavior of the interface and perform respective results of it. In these cases, two IEEE systems are studied and a variation of iterations is performed for a system. It is found that there is a guarantee in the results obtained by the interface. The above is justified with the results obtained in the validation of the load flow, obtaining results of errors lower than 7%. It is observed that for the validation of the location and dimensioning of distributed generation to minimize losses the data obtained between the Digsilent software and the developed interface, similar to such point that the errors oscillate between 2% and 7%. In conclusion, the methodology used is achieved thanks to the implementation of optimization methods. They deliver the information of the optimal node to which the losses have been minimized or the voltage profile in the node phases is improved. The tool yields a loss optimization of approximately 70% with respect to the base case. This tool finds a 75% probability of optimizing the system if, the number of maximum iterations of the optimization method is 5 with respect to applying the method with many iterations, yielding errors of 5%
     
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    • Proyectos finales Pregrado en Ingeniería Eléctrica [149]
    Metodología del proyecto (63.89Kb)
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    Generación Distribuida (55.62Kb)

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