| Revista: | Dominio de las Ciencias |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000520211 |
| ISSN: | 2477-8818 |
| Autores: | Martínez Peralta, Alejandro Javier1 Llosas Albuerne, Yolanda Eugenia1 |
| Instituciones: | 1Universidad Técnica de Manabí, Portoviejo, Manabí. Ecuador |
| Año: | 2022 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 8 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 503-520 |
| País: | Ecuador |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | 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 |
| Resumen en inglés | Distributed generation is shown as a solution to the increase in energy consumption, and they are characterized by being small and medium power units connected to the distribution system at the points closest to the loads, for which the following points must be taken into account. optimal when connecting and the maximum generation capacity of the distribution network without affecting the operation of the system. This article presents techniques for the optimal location of distributed generation in electric power distribution networks, with the aim of achieving the correct operation and minimization of system losses, as well as better voltage profiles, reliability, stability and chargeability of the system, etc. The methodology was based on a qualitative documentary research. The technique used was documentary analysis of bibliographic sources with emphasis on content analysis and critical analysis. This paper introduces DG fundamentals and technologies, reviews classical and heuristic approaches for optimal placement of DG units in distribution networks, and studies their impacts on utilities and users. It is concluded that Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are among the most promising optimization techniques to solve the GD planning optimization problem. However, analytical techniques are still being used in recent research, giving them the advantage of explaining the physics and mechanisms behind mathematical models |
| Resumen en portugués | A geração distribuída se mostra como uma solução para o aumento do consumo de energia, e se caracteriza por serem pequenas e médias unidades de potência conectadas ao sistema de distribuição nos pontos mais próximos das cargas, para os quais devem ser considerados os seguintes pontos. na conexão e a capacidade máxima de geração da rede de distribuição sem afetar a operação do sistema. Este artigo apresenta técnicas para a localização ótima da geração distribuída em redes de distribuição de energia elétrica, com o objetivo de alcançar o correto funcionamento e minimização das perdas do sistema, bem como melhores perfis de tensão, confiabilidade, estabilidade e exigibilidade do sistema. , etc. A metodologia foi baseada em uma pesquisa documental qualitativa. A técnica utilizada foi a análise documental de fontes bibliográficas com ênfase na análise de conteúdo e análise crítica. Este artigo apresenta os fundamentos e tecnologias de GD, revisa abordagens clássicas e heurísticas para o posicionamento ideal de unidades de GD em redes de distribuição e estuda seus impactos nas concessionárias e usuários. Conclui-se que o Algoritmo Genético (AG) e a Otimização por Enxame de Partículas (PSO) estão entre as técnicas de otimização mais promissoras para resolver o problema de otimização de planejamento GD. No entanto, técnicas analíticas ainda estão sendo usadas em pesquisas recentes, dando-lhes a vantagem de explicar a física e os mecanismos por trás dos modelos matemáticos |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería eléctrica, Energía eléctrica, Generación distribuida, Pérdidas del sistema, Redes de distribución, Optimización |
| Texto completo: | https://dominiodelasciencias.com/ojs/index.php/es/article/view/2506/html |
