Desarrollo de un algoritmo matemático de optimización convexa para el cálculo de pérdidas en las redes eléctricas de distribución.
The present investigation raises on the development of a mathematical algorithm of convex opti- mization, at this investigation is introduced essential techniques to give solutions to power flow problems (OPF), where these techniques can be linear programming, conical programming, second conical pro...
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2020
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| description | The present investigation raises on the development of a mathematical algorithm of convex opti- mization, at this investigation is introduced essential techniques to give solutions to power flow problems (OPF), where these techniques can be linear programming, conical programming, second conical programming order and semi-defined programming (SDP). The semi-defined programming technique is used that approximates to the traditional equations of power flow reaching optimal approximations that provide a global optimum. The mathematical method is compared with the formulation (non-linear / non-convex) of the optimal power flow using dif- ferent traditional solvers. In order to solve the power flow in radial networks, mathematical optimization strategies need to be used in this way by linearizing the problem, the semi-defined programming method (SDP) proposes a mathematical formulation that solves non-linear pro- blems through convex approximations of easy solution. Obtained results from the proposed method are identical to the optimal non-linear power flow complying with definition of strong duality. |
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| spelling | Desarrollo de un algoritmo matemático de optimización convexa para el cálculo de pérdidas en las redes eléctricas de distribución.Naula Naula, Michael FroilanQuinatoa Sango, César RicardoEléctricaOptimización convexaTécnicasFlujo de potenciaThe present investigation raises on the development of a mathematical algorithm of convex opti- mization, at this investigation is introduced essential techniques to give solutions to power flow problems (OPF), where these techniques can be linear programming, conical programming, second conical programming order and semi-defined programming (SDP). The semi-defined programming technique is used that approximates to the traditional equations of power flow reaching optimal approximations that provide a global optimum. The mathematical method is compared with the formulation (non-linear / non-convex) of the optimal power flow using dif- ferent traditional solvers. In order to solve the power flow in radial networks, mathematical optimization strategies need to be used in this way by linearizing the problem, the semi-defined programming method (SDP) proposes a mathematical formulation that solves non-linear pro- blems through convex approximations of easy solution. Obtained results from the proposed method are identical to the optimal non-linear power flow complying with definition of strong duality.La presente investigación parte del desarrollo de un algoritmo matemático de optimización convexa, en esta investigación se introducen técnicas esenciales para dar soluciones a problemas de flujo de potencia (OPF), donde estas técnicas pueden ser programación lineal, programación cónica, programación de segundo orden cónico. y programación semidefinida (SDP). Se utiliza la técnica de programación semidefinida que se aproxima a las ecuaciones tradicionales de flujo de potencia alcanzando aproximaciones óptimas que proporcionan un óptimo global. El método matemático se compara con la formulación (no lineal / no convexa) del flujo de potencia óptimo utilizando diferentes solucionadores tradicionales. Para resolver el flujo de potencia en redes radiales, es necesario utilizar estrategias de optimización matemática de esta forma linealizando el problema, el método de programación semidefinida (SDP) propone una formulación matemática que resuelve problemas no lineales mediante aproximaciones convexas. de fácil solución. Los resultados obtenidos del método propuesto son idénticos al flujo de potencia no lineal óptimo que cumple con la definición de dualidad fuerte.Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; Facultad de Ciencias de la Ingeniería y A plicadas.Quinatoa, Carlos, Ing.2020-11-12T17:38:16Z2020-11-12T17:38:16Z2020-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis70 páginasNaula Naula. M.F. (2020) Desarrollo de un algoritmo matemático de optimización convexa para el cálculo de pérdidas en las redes eléctricas de distribución. U.T.C. Latacunga. 70 p.T-001525http://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/6805spahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica de Cotopaxiinstname:Universidad Técnica de Cotopaxiinstacron:UTC2020-11-13T08:00:40Zoai:oai:repositorio.utc.edu.ec:27000:27000/6805Institucionalhttp://repositorio.utc.edu.ec/Universidad públicahttps://www.utc.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02025-01-26T03:44:37.129871Repositorio Universidad Técnica de Cotopaxi - Universidad Técnica de Cotopaxitrue |
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