Guía para la Optimización de Sistemas Híbridos de Energía, Dimensionamiento, Operación y Control

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dc.contributor.advisorCano, José
dc.creatorBouhier, Ariel
dc.date.accessioned2021-09-17T19:18:57Z
dc.date.available2021-09-17T19:18:57Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractEsta tesis presenta una visión para el dimensionamiento y control de operación de Sistemas Híbridos de Generación de Energía Eléctrica con el objeto de minimización del Costo del ciclo de vida por KWh y el cumplimiento de la fiabilidad del suministro requerido. Se tomó la decisión de este trabajo sobre la base de los objetivos específicos, priorizar el alcance del modelo y la viabilidad del algorítmo de solución frente a las alternativas de comparación con modelos preexistentes. El método de optimización empleado hace uso de algoritmos genéticos, que son algoritmos de búsqueda basados en la mecánica de la selección natural y la genética natural. Combinan la supervivencia del más apto entre las estructuras de cuerdas con un intercambio de información estructurado pero aleatorio. Los algoritmos genéticos no son simples caminatas aleatorias, explotan información histórica para especular sobre nuevos puntos de búsqueda con el mejor rendimiento esperado. La selección es un proceso en el que las cadenas individuales se copian de acuerdo con su aptitud, es decir, sus valores de función objetivo. Copiar cadenas de acuerdo con sus valores de adecuación significa que las cadenas con un valor más alto tienen una mayor probabilidad de contribuir con una o más crías en la próxima generación. Los sistemas híbridos pueden ser modelados con un alto grado de exactitud teniendo en cuenta la gran complejidad de los sistemas de trabajo actuales, sin dejar de mantener el tiempo de cálculo a un nivel razonable. Los Algoritmos de optimización cambian los valores de las llamadas variables de decisión de un modelo subyacente de tal manera que se optimice el valor resultante de las funciones que son objetivo del modelado La función objetivo es una combinación de costos de ciclo de vida por Kwh y multas por KWh para la demanda insatisfecha. Además, el modelo para los sistemas híbridos se desarrolla a través de una descripción precisa de flujo de potencia de transmisión de energía en un sistema híbrido. Se abordará un análisis minucioso de Micro redes Eléctricas para la combinación de sistemas híbridos de energía, generando un abanico de posibilidades de selección de acuerdo a las diferentes necesidades que contemplen lo más óptimo. Los sistemas híbridos de energía renovable permiten reducir los costos totales de la instalación, en términos de fuentes de generación y dispositivos de almacenamiento, en vista que cubren de una manera más uniforme la demanda de energía. Una de las principales dificultades de esta Guía para optimización de Sistemas Híbridos, es la sintonización de los parámetros y pesos de la función objetivo. Los coeficientes fueron propuestos de manera experimental, quedando su procedimiento de selección a criterio de la persona que realiza la sintonización del controlador. En esta Guía para la Optimización de Sistemas Híbridos de Energía se muestra que utilizando algoritmos genéticos se puede mejorar el modelo de diseño del sistema híbrido desarrollado al minimizar los costos de su ciclo de vida y al mismo tiempo cumplir con el rendimiento requerido del sistema. Se mantuvo el desarrollo de la tesis y su posterior escritura en los tiempos establecidos para una tesis de Maestría, contando así con un trabajo posterior que incluye comparaciones y valorización de modelos preexistentes que se plasmarían en futuros proyectos de investigación.es
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/22076
dc.language.isospaes
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.holderAriel Osar Bouhieres
dc.rights.textAtribución.No Comercial.Compartir:No se permite un uso comercial de La TESIS/TESINA original ni de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.es
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/*
dc.subjectenergíaes
dc.subjectconfiabilidades
dc.subjectseteoes
dc.subjectcostoses
dc.subjectcicloes
dc.titleGuía para la Optimización de Sistemas Híbridos de Energía, Dimensionamiento, Operación y Controles
dc.typemasterThesis
dc.typeTésis de Maestría
dc.type.collectiontesis
dc.type.othermasterThesises

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