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dc.creatorNarváez,Pablo A
dc.creatorLópez-Lezama,Jesús M
dc.creatorVelilla,Esteban
dc.date2015-06-01
dc.date.accessioned2019-04-24T21:29:01Z
dc.date.available2019-04-24T21:29:01Z
dc.identifierhttps://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642015000300016
dc.identifier.urihttp://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/59258
dc.descriptionEn este artículo se presenta una metodología para la ubicación óptima de Generación Distribuida (GD) usando un algoritmo genético híbrido. En este caso la función objetivo es la reducción de pérdidas. El algoritmo propuesto incorpora una red neuronal artificial para evaluar la función de adaptación y una búsqueda local que permite al algoritmo explorar un espacio de búsqueda más amplio. La contribución principal del artículo es la combinación de técnicas metaheurísticas con técnicas de inteligencia artificial para resolver un problema de optimización multi-modal y no convexo. La metodología propuesta es probada en un sistema de 34 barras mostrando que la ubicación apropiada de las unidades de GD permite reducir las pérdidas activas y mejorar el perfil de tensiones.
dc.formattext/html
dc.languagees
dc.publisherCentro de Información Tecnológica
dc.relation10.4067/S0718-07642015000300016
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceInformación tecnológica v.26 n.3 2015
dc.subjectalgoritmos genéticos
dc.subjectgeneración distribuida
dc.subjectredes neuronales artificiales
dc.titleUbicación de Generación Distribuida para Minimización de Pérdidas Usando un Algoritmo Genético Híbrido


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