SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.25 issue69EAFD Recycling Through Selective Zinc Leaching with Citrate Solutions: Comparison with an Inorganic AcidIntelligent Rainwater Harvesting Prototype to Improve Residential Energy Efficiency in Bogota author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Tecnura

Print version ISSN 0123-921X

Abstract

HERNANDEZ, César; SANCHEZ-HUERTAS, William  and  GOMEZ, Víctor. Flujo óptimo de potencia a través de técnicas de inteligencia artificial. Tecnura [online]. 2021, vol.25, n.69, pp.150-170.  Epub Nov 15, 2021. ISSN 0123-921X.  https://doi.org/10.14483/22487638.18245.

Contexto:

La integración de métodos de optimización en los diversos procesos llevados a cabo por un sistema de energía eléctrica que busca la eficiencia energética ha llevado a resultados satisfactorios en la reducción del consumo, así como en términos de pérdidas técnicas, aumento de seguridad y confiabilidad del sistema.

Objetivo:

El propósito de este artículo es identificar un método que ofrezca el mejor resultado de optimización para el flujo de energía de un sistema de distribución de energía con 10 nodos a 13,2 kV.

Metodología:

Los resultados obtenidos de los perfiles de voltaje se presentan para un sistema de distribución de energía de 10 nodos utilizando el método de Newton-Raphson. Posteriormente, el sistema se optimizó utilizando algoritmos genéticos y de colonias de hormigas.

Resultados:

La implementación de estas técnicas determinó que la suma de las posibles diferencias de las líneas de distribución se reduce notablemente con el algoritmo genético. Sin embargo, el código de optimización de la colonia de hormigas tarda menos tiempo en ejecutarse y tiene un número menor de iteraciones.

Conclusiones:

La optimización más eficiente se logra con el algoritmo genético, dado que la evolución de la población muestra mejores niveles de optimización en comparación con el algoritmo de colonias de hormigas.

Financiamiento:

Universidad Francisco José de Caldas y Colciencias

Keywords : optimización de colonia de hormigas; inteligencia artificial; algoritmo genético; optimización; sistema eléctrico.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )