Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/1582
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseAl consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.spa
dc.contributor.advisorZuluaga Ríos, Carlos David-
dc.contributor.advisorVelásquez Gómez, Juan David-
dc.contributor.authorPetro Angulo, Carlos Alberto-
dc.date.accessioned2022-07-08T15:26:20Z-
dc.date.available2022-07-08T15:26:20Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/1582-
dc.description.abstractCon el presente estudio, se brinda una revisión exhaustiva de las metodologías que obran como insumo para proporcionar solución al control y operación de los sistemas eléctricos de potencia bajo incertidumbre y también sirve para analizar de manera estocástica los sistemas eléctricos de potencia de generación de energía renovable. Entre los diferentes estudios relacionados al análisis del flujo de carga probabilístico (FCP) en microrredes, se exponen las metodologías que resuelven estos problemas, los cuales pueden ser clasificados en tres grandes grupos: 1) los métodos basado en simulación, 2) los métodos basados en datos, y 3) los métodos usando linealización. En este trabajo se implementaron métodos de análisis como la simulación de Montecarlo, simuladores bayesianos libre de verosimilitud y un método basado en datos como la red neuronal, para obtener el comportamiento de la variabilidad de tensiones en microrredes DC considerando generación eólica, generación solar. Particularmente se implementaron todas estas tres metodologías usando microrredes de 21 y 33 nodos. Todo esto soportado por el software Matlab.en_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_ES
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherInstitución Universitaria Pascual Bravoen_ES
dc.relation.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/en_ES
dc.sourceInstitución Universitaria Pascual Bravoen_ES
dc.sourceRI-IUPBen_ES
dc.subjectFlujo de carga probabilisticoen_ES
dc.subjectSimulación de Montecarloen_ES
dc.subjectVariables aleatoriasen_ES
dc.subjectMicrorredesen_ES
dc.subjectRedes neuronalesen_ES
dc.subjectSistemas eléctricos de potenciaen_ES
dc.subjectEnergías renovablesen_ES
dc.titleFlujo de carga probabilístico en microrredes : una revisión histórica estrictaen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2en_ES
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaen_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaen_ES
dc.type.contentTextspa
dc.thesis.degreePregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fen_ES
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPen_ES
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoen_ES
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/en_ES
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaen_ES
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaen_ES
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Ingeniería Eléctricaen_ES
thesis.degree.grantorInstitución Universitaria Pascual Bravoen_ES
thesis.degree.levelPregardoen_ES
thesis.degree.nameIngeniero (a) Eléctricoen_ES
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2en_ES
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/monographen_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniería Eléctrica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Rep_IUPB_Ing_Elec_Flujo_Carga.pdf978,18 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons