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Título: Impacto de la generación distribuida en la reducción de pérdidas técnicas en redes de distribución
Asesor(es): Purilla Flores, Victor Manuel
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02
Fecha de publicación: 2020
Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen: Actualmente con la topología actual del sistema eléctrico interconectado nacional (convencional), se tiene que llevar potencia eléctrica grandes distancias hasta llegar a los centros de consumo, como son las localidades rurales, que en algunos casos tienen una demanda mínima. En este proceso de transporte de energía se produce grandes pérdidas técnicas de energía eléctrica principalmente por efecto joule y por efecto corona en las redes de transmisión y distribución, que finalmente se traduce en altos costos para las empresas distribuidoras. La metodología utilizada se basa en la minimización de pérdidas técnicas aplicando el método conocido como “Optimización por Enjambre de Partículas” identificada por sus siglas en inglés: PSO (Particle Swarm Optimization), esta metodología permite seleccionar la ubicación y potencia más conveniente de una unidad generadora en una red de distribución, esto con el objetivo de minimizar las pérdidas técnicas y a su vez mejorar los perfiles de tensión; cabe precisar que la metodología propuesta puede optimizar fácilmente los problemas no lineales. Entre los aportes de la tesis tenemos la utilización de la información que disponen las empresas de distribución en un sistema georeferenciado, el cual puede ser importado a una base de datos dinámico como el DigSilent y utilizar las herramientas del mismo como el módulo DIgSILENT Programming Language (DLP) que permite la programación de la metodología propuesta para determinar la ubicación óptima y potencia máxima de la Generación Distribuida en la red de distribución mediante el empleo de sistemas fotovoltaicos. Así mismo, con la metodología propuesta se puede realizar la integración y automatización del proceso de cálculo de pérdidas técnicas en las redes de distribución y presentación de resultados.

Currently, with the current topology of the national interconnected electrical system (conventional), electric power must be carried long distances to reach the consumption centers, such as rural localities, which in some cases have a minimum demand. In this process of energy transport, large technical losses of electrical energy are produced mainly by joule effect and by corona effect in the transmission and distribution networks, which finally translates into high costs for the distribution companies. The methodology used is based on the minimization of technical losses by applying the optimization method known as “swarm of particles“ identified by its acronym in English: PSO (Particle Swarm Optimization), this methodology allows selecting the most convenient location and power of a unit generator in a distribution network, this in order to minimize technical losses and in turn improve the tension profiles; It should be noted that the proposed methodology is a computational technique that can easily optimize non-linear problems. Among the contributions of the thesis we have the use of the information available to distribution companies in a geo-referenced system, which can be imported into a dynamic database such as DigSilent and use the same tools as the DLP module that allows the programming of the proposed methodology “particle swarm“ (PSO) to determine the location and optimal power of a distributed generation to supply electricity to the network through the use of photovoltaic systems. Likewise, with the proposed methodology, the integration and automation of the process of calculation of technical losses in the distribution networks and presentation of results can be carried out
Disciplina académico-profesional: Maestría en Ciencias con Mención en Energética
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Mecánica. Unidad de Posgrado
Grado o título: Maestro en Ciencias con Mención en Energética
Jurado: Prada Vega, Solon Pedro Luis; Franco Gonzáles, Elmar Javier; Nahui Ortíz, Johnny Prudencio; Gonzáles Chávez, Salomé
Fecha de registro: 25-abr-2022



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