| dc.creator | Muela Velásco, Édgar Rubén | |
| dc.creator | Latorre Balaguera, Clauco Andrés | |
| dc.creator | León Valencia, Diego Armando | |
| dc.date | 21 de octubre de 2010 | |
| dc.date | 12 de diciembre de 2010 | |
| dc.date | 2011-06-01T07:00:00Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-13T14:58:29Z | |
| dc.date.available | 2022-10-13T14:58:29Z | |
| dc.identifier | https://ciencia.lasalle.edu.co/ep/vol1/iss16/4 | |
| dc.identifier | https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1151&context=ep | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4177657 | |
| dc.description | Los algoritmos genéticos se han aplicado con éxito a una gran variedad de problemas de ingeniería. Este trabajo propone un algoritmo genético para resolver el problema del flujo óptimo de potencia teniendo en cuenta solamente la potencia activa del sistema eléctrico de potencia. A diferencia de las tradicionales técnicas de programación matemática, el algoritmo genético puede usar funciones objetivo sin tener conocimiento del problema que va a resolver, esta característica hace que el algoritmo sea sencillo de aplicar, además permite la inclusión de restricciones no lineales sin necesidad de obtener un equivalente lineal de ellas, lo cual acerca más la solución obtenida a la realidad del problema por resolver. Este método se probará utilizando el sistema de prueba IEEE 30 y 118 buses | |
| dc.description | Genetic algorithms have been successfully applied to a variety of engineering problems. This paper proposes using a genetic algorithm to solve the problem of optimal power flow, only taking the active power of the power system into account. Unlike traditional mathematical programming techniques, GA can use objective functions without any knowledge of the problem to be solved. This makes the algorithm easy to implement and also allows the inclusion of nonlinear constraints without the need of a linear equivalent, which brings the obtained solution much closer to the reality of the problem to be solved. This method will be tested with the IEEE 30 test system and 118 buses | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | 47 - 63 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad de La Salle. Ediciones Unisalle | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | Acceso abierto | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.subject | flujo óptimo de potencia (FOP) | |
| dc.subject | algoritmos genéticos (AG) | |
| dc.subject | software Matlab | |
| dc.subject | despacho económico | |
| dc.subject | optimal power flow, genetic algorithm, Matlab, economic dispatch | |
| dc.title | Solución del flujo óptimo de potencia vía algoritmos genéticos | |
| dc.type | Artículos de investigación | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | |
| dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/ART | |
| dc.type.content | Text | |
| dc.type.coarversion | Versión publicada | |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
| dc.relation.citationstartpage | 47 | |
| dc.relation.citationendpage | 63 | |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad de La Salle | |
| dc.identifier.reponame | reponame:Ciencia Unisalle | |
| dc.identifier.repo.url | repourl:https://ciencia.lasalle.edu.co/ | |
| dc.relation.ispartofcitationissue | 16 | |
| dc.relation.ispartofjournal | Épsilon | |
| dc.title.translated | Optimal Power Flow Solution through Genetic Algorithms | |
