Optimización mediante algoritmos genéticos del proceso de deslastre y reposición de cargas en sistemas eléctricos de potencia aislados ante un subfrecuencia por pérdida de generación usando el despacho de telecontrol
- Autores: Bernardino Martín del Toro
- Directores de la Tesis: Miguel Joaquín Martínez Melgarejo (dir. tes.)
, Gabriel Winter Althaus (dir. tes.) - Lectura: En la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ( España ) en 2001
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Angel Matías Alonso Rodríguez (presid.) , Blas Galván González (secret.) , José Fernando Medina Padrón (voc.) , Luis Álvarez Álvarez (voc.) , Anastasio Pedro Santos Yanguas (voc.)
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- Resumen
La satisfacción de los consumidores de electricidad está muy correlacionada con las frecuencias de las interrupciones del suministro y la duración de las mismas, El desarrollo de procedimientos efectivos de deslastre y restauración del servicios, mejora la fiabilidad del mismo y consecuentemente aumenta la satisfacción de los clientes.
En la elaboración de esta Tesis, se desarrollan técnicas de mejora de los procedimientos actualmente utilizados por las compañías eléctricas para abordar los problemas de deslastre y reposición, y con especial aplicabilidad a los sistemas eléctricos aislados. Las técnicas empleadas, combinando elementos y avances científicos en el contexto del estado del arte de la temática, utilizan técnicas computacionales avanzadas de optimización global, como son los Algoritmos Genéticos de búsqueda y optimización. Basándonos en los resultados que se obtienen con el uso de las mencionadas técnicas, se elaboran pautas prácticas actualizadas que posibilitan actuar en tiempo real o muy próximo al mismo.
En esta Tesis se propone elaborar una base de datos conectada a una rápida emisión de órdenes directas de mando y control del Telemando, que minimice el total de cargas fuera de servicio ante un fallo de suministro eléctrico y por otra parte la óptima reposición del servicio. Dicha base será generada por simulaciones realizadas con los Algoritmos Genéticos adaptados a los problemas que se abordan.
