Ubicación óptima de generación distribuida con reconfiguración óptima de redes de distribución, usando el algoritmo Ant Colony

• Autor: Parker Castro, Frank Arnold
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/20782
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/20782
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ant Colony; Reconfiguración de redes de media tensión; Generación distribuida; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El presente trabajo, titulado Ubicación óptima de generación distribuida con reconfiguración óptima de redes de distribución utilizando el algoritmo Ant Colony, tiene como objetivo principal reducir las pérdidas técnicas y mejorar la caída de tensión en redes de media tensión. Este enfoque es relevante dado que las pérdidas de energía son transferidas al usuario final, ya que las empresas distribuidoras deben adquirir energía adicional para compensar estas pérdidas, lo que incrementa los costos que finalmente asumen los consumidores. En el Capítulo 1, se plantea el problema general, que consiste en analizar cómo el algoritmo Ant Colony influye en la ubicación óptima de generación distribuida y en la reconfiguración de redes de distribución de energía eléctrica en media tensión. Como justificación económica, se destaca que mayores pérdidas técnicas implican mayores pérdidas económicas para las empresas distribuidoras, lo que repercute en los costos para los usuarios finales. En el Capítulo 2, se revisan los antecedentes nacionales e internacionales relacionados con el problema planteado. Además, se describe la metodología para el cálculo de pérdidas técnicas en sistemas eléctricos de distribución y se mencionan las pérdidas reconocidas por Osinergmin para las empresas distribuidoras. Asimismo, se define el algoritmo Ant Colony y se explica su potencial aplicación en la reconfiguración de sistemas de distribución. En el Capítulo 3, se detalla la metodología y el alcance de la investigación. Se emplea una metodología experimental, ya que se manipulan variables para medir sus efectos. En este sentido, se realizan simulaciones para demostrar cómo el algoritmo Ant Colony optimiza la ubicación de generación distribuida y la reconfiguración de redes de media tensión, minimizando las pérdidas técnicas. La técnica utilizada es la observación cuantitativa, ya que se analizan los datos obtenidos de la reconfiguración del sistema de 33 barras, evaluando las pérdidas técnicas y la caída de tensión. En el Capítulo 4, se presentan los resultados obtenidos al comparar la situación inicial con la reconfiguración de redes de media tensión y la ubicación óptima de generación distribuida. Se concluye que el algoritmo Ant Colony tiene un impacto significativo en la reconfiguración óptima de redes de media tensión y en la ubicación eficiente de generación distribuida, demostrando su efectividad para reducir pérdidas y mejorar la eficiencia del sistema. Este trabajo contribuye a la optimización de redes de distribución, ofreciendo una solución técnica y económicamente viable para minimizar las pérdidas y mejorar la calidad del servicio eléctrico.