Ubicación y dimensionamiento óptimo de generación distribuida (GD) en redes de distribución radial. Edgar Fabian Llango Guamushig y Nancy Elizabeth Velva Ortega. 2020

Incluye CD-Rom y Anexos

Proyecto (Ingeniería Eléctrica en Sistemas Eléctricos de Potencia); Quinatoa, Carlos Dir.

1. Generación distribuida. 2. Tipos de generación distribuida. 3. Generación convencional. 4. Generación no convencional. 5. Flujos de potencia. 6. Límite t;ermico. 7. Pérdidas.

LOS PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN DE GRADO SON DE USO EXCLUSIVO PARA LA SALA DE LECTURA.

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La presente investigación basa su contenido en la Generación Distribuida (GD) que, frente a un sistema de distribución eléctrica proporciona una energía limpia y fiable gracias a una óptima localización y dimensionamiento de los mismos; se sabe que, los GDs suministran potencia activa a la red, esto hace que disminuya en parte las pérdidas de dicha naturaleza al igual que las pérdidas de potencia reactiva, mejorando el perfil de tensión de manera uniforme y reduciendo las corrientes que fluyen por las líneas, esto a su vez contribuye con la reducción de las pérdidas por efecto Joule. El objetivo de esta investigación es realizar una óptima localización y dimensionamiento de la generación distribuida en redes de distribución tipo radial, con el fin de minimizar las pérdidas de potencia activa en la red y conocer los valores de potencia activa y reactiva con las que puede inyectar GD. Esto se hizo posible al aplicar el modelo matemático de optimización no lineal entera mixta (MINLP), el mismo que cumple con las características de no linealidad que compete a nuestro estudio y, en basado al paquete de optimización de GAMS y DIgSILENT se encontró una solución óptima en cuanto a la minimización de las pérdidas de potencia activa. De la misma manera este estudio rige sus resultados comparando un artículo evaluado por el IEEE y la Universidad de Ain Shams, en el que trabajan con un modelo de optimización idéntico, a diferencia que, su enfoque consiste en inyectar capacidad ilimitada a través del GD para minimizar las pérdidas de potencia activa. Por último, se ha tomado los esquemas del IEEE Test Feeder de 13 y 34 barras para aplicar el modelo matemático MINLP y, mediante un análisis de variación al inyectar de 1 a 3 GDs con 30%, 60% y 70% de penetración con respecto a la demanda total del sistema, se exponen resultados muy satisfactorios en cuanto a la ubicación y dimensionamiento de la GD y la reducción de pérdidas técnicas.