Asignación óptima de potencias de generación en una micro-red eléctrica con demanda distribuida variable

Autores
Loyarte, Ariel S.; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge R.
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Se presenta un método para determinar las potencias óptimas que deben ser aportadas en los diferentes nodos de una micro-red eléctrica (MRE) con el objeto de satisfacer una dada demanda distribuida variable en el tiempo, minimizando un funcional que incluye costos de generación, pérdidas eléctricas por transmisión, emisión de gases contaminantes, y calidad de energía en todos los puntos de suministro. El problema inverso asociado es complejo debido a las diversas restricciones inherentes a los recursos distribuidos de la MRE, como por ejemplo las capacidades limitadas de los centros de generación. La resolución del problema de optimización se implementa a través de un algoritmo por enjambre de partículas. Un ejemplo de simulación basado en una MRE de mediana complejidad, aislada del sistema interconectado, con generadores diesel, fotovoltaicos, eólicos y una celda de combustible, permite visualizar las potencialidades del método e identificar la complejidad del problema analizado.
Fil: Loyarte, Ariel S. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe; Argentina.
Fil: Clementi, Luis A. CONICET - UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina.
Fil: Vega, Jorge R. CONICET - UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina.; Argentina.
Materia
Micro-red eléctrica
Generación distribuida
Optimización
PSO
Problema inverso
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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Bajales, N., L. Cristina, S. Mendoza, R.A. Baragiola, E.C. Goldberg and J. Ferr on (2008). Exciton autoionization in ion-induced electron emission. Physical Review Letters.
Beck, D., H. Brand, C. Karagiannis and C. Rauth (2006). The rst approach to object oriented programming for LabVIEW real-time targets. IEEE Transactions on Nuclear Science. 53(3), 930{935.
Custodio Ruiz, A. (2006). Mejora de laboratorios tradicionales mediante el uso de instrumentaci on virtual. Virtual Educa Bilbao 2006, Bilbao (Espa~na), 20-23 de junio.
Dogaru Ulieru, V., C. Cepisca, H. Andrei, A. Husu, C. Dogaru Ulieru and M. Popa (2006). Electric measurements with LabVIEW. MMACTEE'06 Proceedings of the 8th WSEAS international conference on Mathematical methods and computational techniques in electrical engineering.
Holovaty, A. and J. Kaplan-Moss (2009). The De nitive Guide to Django: Web Development Done Right. Apress. United States.
Loyarte, A. and M. Nicolau (2012). Adquisici on y tratamiento de datos, aplicado a un espectr ometro auger. XXIII Congreso Argentino de Control Autom atico - AADECA 2012.
McGuire, G.E. (1979). Auger electron spectroscopy reference manual. Plenum Press. New York.
Meneses Benavides, G.A (2008). Aplicaciones avanzadas de transferencia de datos de medici on con software de instrumentaci on virtual. Revista Virtual Universidad Cat olica del Norte. 24, 105{122.
Zidek, J., P. Bilik and T. Wittassek (2011). Application of graphical programming and bene t of virtual instrumentation in teaching of state-of-the-art instrumentation. 2011 IEEE 6th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS). 2, 688{691.
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