Óptima ubicación de generación distribuida en redes de distribución con el uso de redes neuronales artificiales

En el presente trabajo se desarrolla el entrenamiento de redes neuronales artificiales por medio del software MATLAB simulink, con la finalidad de encontrar la óptima ubicación de unidades de generación distribuida (potencia reactiva) en el sistema de distribución IEEE de 34 barras. Para la creación y entrenamiento de las redes neuronales artificiales de utilizará el sistema de prueba del IEEE de 33 barras. Posteriormente, a este sistema se le añade o añaden una o dos unidades de generación con valores especificados en el planteamiento del problema; se tendrá las variables de interés (voltajes en las barras) las cuales se utilizará como datos para el entrenamiento de la red. Una vez realizado el entrenamiento de la RNA se procede a valorar en el sistema de distribución IEEE de 34 barras, permitiendo identificar cual es la ubicación óptima de UGD para la mejora de perfiles de voltaje. Finalmente se presentan algunos resultados de los casos de estudios propuestos, como el tiempo que tarda en entrenarse la RNA, la mejor validación, la efectividad del entrenamiento de la red entre otros parámetros.

• Main Author: Flores Flores, Marlon Steven (author)
• Format: bachelorThesis
• Language: spa
• Published: 2021
• Subjects: INGENIERÍA ELÉCTRICA; OPTIMIZACIÓN MATEMÁTICA; REDES ELÉCTRICAS; DISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA; REDES NEURONALES (COMPUTADORES)
• Online Access: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20715