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Sandoval Rodríguez, Alberto
Farfán Lira, José Enrique
Farfán Lira, José Enrique
2024-04-25T18:52:13Z
2024-04-25T18:52:13Z
2023
http://hdl.handle.net/20.500.14076/27045
La puesta a tierra es un aspecto fundamental en la protección de las personas y equipos eléctricos en instalaciones de energía eléctrica, especialmente en subestaciones de alta tensión. La configuración adecuada de la red de puesta a tierra es esencial para disipar las corrientes de falla a tierra y minimizar el riesgo de choques eléctricos. En este sentido, la optimización de la red de puesta a tierra es un desafío importante que requiere el desarrollo de algoritmos eficientes y efectivos. En este contexto, el algoritmo “Evolutive Simulated Annealing“ (ESA) se presenta como una solución innovadora para la optimización de redes de puesta a tierra. “ESA“ es un algoritmo que incluye operaciones de mutación y entrecruzamiento en la búsqueda de soluciones vecinas dentro del algoritmo de recocido simulado, este último inspirado en el enfriamiento lento de materiales cristalinos. En esta tesis se implementa el algoritmo ESA para la optimización de redes de puesta a tierra y se cuantifica su efecto al aplicarse sobre tres casos de estudio. El enfoque se centra en la reducción del costo de los materiales empleados para su construcción, pero se analizan también los cambios en las tensiones de toque y paso, la resistencia de puesta a tierra y las variables que definen su configuración. Se espera que esta investigación contribuya al desarrollo de soluciones innovadoras y efectivas para la optimización de redes de puesta a tierra en instalaciones eléctricas, con la finalidad de mejorar la seguridad y eficiencia en el uso de la energía eléctrica. (es)
Grounding is a fundamental aspect in the protection of people and electrical equipment in electrical power installations, especially in high voltage substations. Proper configuration of the grounding network is essential to dissipate or conduct fault currents to ground and minimize the risk of electrical shock. In this sense, the optimization of the grounding network is an important challenge that requires the development of efficient and effective algorithms. In this context, the “Evolutive Simulated Annealing“ (ESA) algorithm is presented as an innovative solution for the optimization of grounding networks. ESA is an algorithm that includes mutation and crossover operations in the search for neighboring solutions within the simulated annealing algorithm, which is inspired by the slow cooling of crystalline materials. The objective of this thesis is the design and implementation of the ESA algorithm for the optimization of grounding networks. The focus is on reducing the cost of the materials used for their construction, but also analyzing changes in touch and step voltages, grounding resistance, and variables defining its configuration. It is expected that this research will contribute to the development of innovative and effective solutions for the optimization of grounding networks in electrical installations, with the aim of improving safety and efficiency in the use of electrical energy. (en)
Tesis (es)
application/pdf (es)
spa (es)
Universidad Nacional de Ingeniería (es)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es)
Universidad Nacional de Ingeniería (es)
Repositorio Institucional - UNI (es)
Algoritmos genéticos (es)
Red de puesta a tierra (es)
Diseño e implementación (es)
Diseño e implementación del algoritmo “evolutive simulated annealing“ para la optimización de redes de puesta a tierra (es)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es)
Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (es)
Ingeniería Eléctrica (es)
Título Profesional (es)
Ingeniero Electricista (es)
PE (es)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 (es)
Ingeniería (es)
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional (es)
08553011
https://orcid.org/0000-0003-0947-0917 (es)
45609584
711046
Flores Tinoco, Moisés Ariste
Betetta Gómez, Judith Luz
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es)
Pública



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