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Title: Reconfiguración optima de redes de distribución de energía eléctrica en media tensión mediante el uso del algoritmo Ant Colony
Advisor(s): Ticona Huilca, Lucy Giannina
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Abstract: La presente tesis denominada: Reconfiguración Optima de Redes de Distribución de Energía Eléctrica en Media Tensión mediante el uso del algoritmo Ant colony, está enfocado a minimizar las pérdidas técnicas y minimizar la caída de tensión en las redes de media tensión, debido a que las pérdidas de energía son traspasadas al usuario final puesto que las empresas tienen que comprar una energía adicional y somos los usuarios finales quienes pagamos las consecuencias. En el capítulo 1 se precisa el problema general, el cual es analizar cómo influye el algoritmo Ant Colony en la reconfiguración de redes de distribución de energía eléctrica en media tensión; así mismo, se explica la justificación económica de la tesis, la cual explica que mientras mayores sean las pérdidas técnicas, la empresa distribuidora tendrá elevadas pérdidas económicas. en el capítulo 2 se citan los antecedentes nacionales e internacionales relacionados con el planteamiento del problema; así mismo, se muestra la metodología de cálculo de pérdidas técnicas en sistemas eléctricos de distribución y su comparación con las pérdidas reconocidas por Osinergmin para las empresas distribuidoras. Se indica la definición del algoritmo Ant Colony y como este podría ser usado en la reconfiguración de los sistemas de distribución. en el capítulo 3 se indica la metodología y el alcance de la investigación, en la cual se usará una metodología experimental debido a que se manipula variables para medir sus efectos; es decir, se realizarán simulaciones para explicar como el algoritmo Ant Colony optimiza la reconfiguración de redes de media tensión disminuyendo las pérdidas técnicas. La técnica en esta investigación es el enfoque cuantitativo, ya que se analizarán los datos obtenidos de la reconfiguración del sistema de 33 barras y analizarán las pérdidas técnicas y caída de tensión antes y después de la reconfiguración mediante la comparación empleando el instrumento: Digsilent. En el capítulo 4 se indica los resultados obtenidos comparando la situación inicial y con la reconfiguración de redes de media tensión, concluyendo que usar el algoritmo Ant Colony optimiza la reconfiguración de redes de media tensión.
Discipline: Ingeniería Eléctrica
Grade or title grantor: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios
Grade or title: Ingeniero Electricista
Juror: Chani Ollachica, Deidamia Giovanna; Ticona Huilca, Lucy Giannina; Chavez Ortega, Gustavo Victor
Register date: 13-Feb-2023; 13-Feb-2023



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