Algoritmos evolutivos aplicados al diseño inteligente de parques eólicos
- Autores
- Bilbao, Martín; Alba, Enrique
- Año de publicación
- 2011
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este documento se muestran dos tipos de algoritmos metaheurísticos aplicados al diseño inteligente de un parque eólico, la idea básica es utilizar CHC y algoritmos genéticos para obtener una buena configuración de molinos dentro del parque de tal manera que maximicen la energía total producida y minimicen la cantidad de molinos utilizados. En este trabajo analizaremos dos casos de estudios con una distribución real de vientos de la patagonia argentina, un terreno irregular con restricciones y aplicaremos ambos algoritmos para finalmente mostrar las configuraciones obtenidas, la energía generada, la eficiencia del parque en su conjunto y los tiempos de ejecución de cada algoritmo.
Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Algorithms
Energía Eólica
Optimization - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18572
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Algoritmos evolutivos aplicados al diseño inteligente de parques eólicosBilbao, MartínAlba, EnriqueCiencias InformáticasAlgorithmsEnergía EólicaOptimizationEn este documento se muestran dos tipos de algoritmos metaheurísticos aplicados al diseño inteligente de un parque eólico, la idea básica es utilizar CHC y algoritmos genéticos para obtener una buena configuración de molinos dentro del parque de tal manera que maximicen la energía total producida y minimicen la cantidad de molinos utilizados. En este trabajo analizaremos dos casos de estudios con una distribución real de vientos de la patagonia argentina, un terreno irregular con restricciones y aplicaremos ambos algoritmos para finalmente mostrar las configuraciones obtenidas, la energía generada, la eficiencia del parque en su conjunto y los tiempos de ejecución de cada algoritmo.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2011-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf11-20http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18572spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:53:32Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18572Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:53:32.753SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En este documento se muestran dos tipos de algoritmos metaheurísticos aplicados al diseño inteligente de un parque eólico, la idea básica es utilizar CHC y algoritmos genéticos para obtener una buena configuración de molinos dentro del parque de tal manera que maximicen la energía total producida y minimicen la cantidad de molinos utilizados. En este trabajo analizaremos dos casos de estudios con una distribución real de vientos de la patagonia argentina, un terreno irregular con restricciones y aplicaremos ambos algoritmos para finalmente mostrar las configuraciones obtenidas, la energía generada, la eficiencia del parque en su conjunto y los tiempos de ejecución de cada algoritmo. |
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