Técnicas para la ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución de energía eléctrica
La generación distribuida se muestra como una solución al incremento del consumo de energía, y se caracterizan por ser unidades de pequeña y mediana potencia conectadas al sistema de distribución en los puntos más cercanos a las cargas, para lo cual se deben tener en cuenta los puntos óptimos al con...
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Veröffentlicht in: | Dominio de las Ciencias 2022, Vol.8 (1) |
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description | La generación distribuida se muestra como una solución al incremento del consumo de energía, y se caracterizan por ser unidades de pequeña y mediana potencia conectadas al sistema de distribución en los puntos más cercanos a las cargas, para lo cual se deben tener en cuenta los puntos óptimos al conectarse y la máxima capacidad de generación de la red de distribución sin afectar el funcionamiento del sistema. El presente articulo presenta técnicas para la ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución de energía eléctrica, con el objetivo de conseguir el correcto funcionamiento y minimización de pérdidas del sistema, además de mejor los perfiles de tensión, fiabilidad, estabilidad y cargabilidad del sistema, etc. La metodología se basó en una investigación cualitativa de carácter documental. La técnica empleada fue de análisis documental de fuentes bibliográficas con énfasis en el análisis de contenido y análisis crítico. Este documento presenta los fundamentos de GD y las tecnologías, revisa los enfoques clásicos y heurísticos para la ubicación óptima de las unidades GD en las redes de distribución y estudia sus impactos en los servicios públicos y los del usuario.
Se concluye que el Algoritmo Genético (GA) y la Optimización del enjambre de partículas (PSO) se encuentran entre las técnicas de optimización más prometedoras para resolver el problema de optimización de planificación de GD. Sin embargo, las técnicas analíticas todavía se están utilizando en investigaciones recientes, lo que les da la ventaja de explicar la física y los mecanismos detrás de los modelos matemáticos. |
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Se concluye que el Algoritmo Genético (GA) y la Optimización del enjambre de partículas (PSO) se encuentran entre las técnicas de optimización más prometedoras para resolver el problema de optimización de planificación de GD. Sin embargo, las técnicas analíticas todavía se están utilizando en investigaciones recientes, lo que les da la ventaja de explicar la física y los mecanismos detrás de los modelos matemáticos.</description><identifier>ISSN: 2477-8818</identifier><identifier>EISSN: 2477-8818</identifier><language>spa</language><subject>Generación distribuida ; optimización ; pérdidas del sistema ; redes de distribución</subject><ispartof>Dominio de las Ciencias, 2022, Vol.8 (1)</ispartof><rights>LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,776,780,870,4010</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=8383518$$EView_record_in_Universidad_de_la_Rioja$$FView_record_in_$$GUniversidad_de_la_Rioja$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Llosas Albuerne, Yolanda</creatorcontrib><creatorcontrib>Martínez Peralta, Alejandro</creatorcontrib><title>Técnicas para la ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución de energía eléctrica</title><title>Dominio de las Ciencias</title><description>La generación distribuida se muestra como una solución al incremento del consumo de energía, y se caracterizan por ser unidades de pequeña y mediana potencia conectadas al sistema de distribución en los puntos más cercanos a las cargas, para lo cual se deben tener en cuenta los puntos óptimos al conectarse y la máxima capacidad de generación de la red de distribución sin afectar el funcionamiento del sistema. El presente articulo presenta técnicas para la ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución de energía eléctrica, con el objetivo de conseguir el correcto funcionamiento y minimización de pérdidas del sistema, además de mejor los perfiles de tensión, fiabilidad, estabilidad y cargabilidad del sistema, etc. La metodología se basó en una investigación cualitativa de carácter documental. La técnica empleada fue de análisis documental de fuentes bibliográficas con énfasis en el análisis de contenido y análisis crítico. Este documento presenta los fundamentos de GD y las tecnologías, revisa los enfoques clásicos y heurísticos para la ubicación óptima de las unidades GD en las redes de distribución y estudia sus impactos en los servicios públicos y los del usuario.
Se concluye que el Algoritmo Genético (GA) y la Optimización del enjambre de partículas (PSO) se encuentran entre las técnicas de optimización más prometedoras para resolver el problema de optimización de planificación de GD. Sin embargo, las técnicas analíticas todavía se están utilizando en investigaciones recientes, lo que les da la ventaja de explicar la física y los mecanismos detrás de los modelos matemáticos.</description><subject>Generación distribuida</subject><subject>optimización</subject><subject>pérdidas del sistema</subject><subject>redes de distribución</subject><issn>2477-8818</issn><issn>2477-8818</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>article</recordtype><sourceid>FKZ</sourceid><recordid>eNqlj0EKwkAMRQdRULR3yAUKndpiBTciimvpfoidKCl1WmbahUdy4coj9GKOUMG9qyQ_7_P5IzGLk9UqzDKZjX_2qQicK6MoiqVcyyydiSbvH4XhAh00aBEqhO7sz4L7l4H-1bR8Q9AEVzJkB1mzay2fO9YIZMCSJvdhvvpAEXw81_7pqcrH-F-BCzG5YOUoGOZcbA77fHcMNWNlqFWN9Yn2rmpk9dU6w5brEhU5tT3lvoBM4yRK5fJP-xvyxGTg</recordid><startdate>2022</startdate><enddate>2022</enddate><creator>Llosas Albuerne, Yolanda</creator><creator>Martínez Peralta, Alejandro</creator><scope>AGMXS</scope><scope>FKZ</scope></search><sort><creationdate>2022</creationdate><title>Técnicas para la ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución de energía eléctrica</title><author>Llosas Albuerne, Yolanda ; Martínez Peralta, Alejandro</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-dialnet_primary_oai_dialnet_unirioja_es_ART00015240513</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>spa</language><creationdate>2022</creationdate><topic>Generación distribuida</topic><topic>optimización</topic><topic>pérdidas del sistema</topic><topic>redes de distribución</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Llosas Albuerne, Yolanda</creatorcontrib><creatorcontrib>Martínez Peralta, Alejandro</creatorcontrib><collection>Dialnet (Open Access Full Text)</collection><collection>Dialnet</collection><jtitle>Dominio de las Ciencias</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>Llosas Albuerne, Yolanda</au><au>Martínez Peralta, Alejandro</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Técnicas para la ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución de energía eléctrica</atitle><jtitle>Dominio de las Ciencias</jtitle><date>2022</date><risdate>2022</risdate><volume>8</volume><issue>1</issue><issn>2477-8818</issn><eissn>2477-8818</eissn><abstract>La generación distribuida se muestra como una solución al incremento del consumo de energía, y se caracterizan por ser unidades de pequeña y mediana potencia conectadas al sistema de distribución en los puntos más cercanos a las cargas, para lo cual se deben tener en cuenta los puntos óptimos al conectarse y la máxima capacidad de generación de la red de distribución sin afectar el funcionamiento del sistema. El presente articulo presenta técnicas para la ubicación óptima de generación distribuida en redes de distribución de energía eléctrica, con el objetivo de conseguir el correcto funcionamiento y minimización de pérdidas del sistema, además de mejor los perfiles de tensión, fiabilidad, estabilidad y cargabilidad del sistema, etc. La metodología se basó en una investigación cualitativa de carácter documental. La técnica empleada fue de análisis documental de fuentes bibliográficas con énfasis en el análisis de contenido y análisis crítico. Este documento presenta los fundamentos de GD y las tecnologías, revisa los enfoques clásicos y heurísticos para la ubicación óptima de las unidades GD en las redes de distribución y estudia sus impactos en los servicios públicos y los del usuario.
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