Resumen

CANDELO-BECERRA, John E.; HERNANDEZ-RIANO, Helman E.  y  SANTANDER-MERCADO, Alcides R.. Comparación de algoritmos multiobjetivo inspirados en búsqueda armónica, búsqueda cuco y murciélagos para la ubicación de generación distribuida renovable. TecnoL. [online]. 2015, vol.18, n.35, pp.105-116. ISSN 0123-7799.

Las pérdidas eléctricas tienen un impacto significativo en los costos totales de las redes de distribución. El uso de las energías renovables es una gran alternativa para mejorar las pérdidas y los costos, aunque también otros problemas en las magnitudes de las tensiones y la congestión de la red pueden ser mejorados. Sin embargo, determinar la mejor localización y dimensionamiento de generadores eléctricos renovables puede ser a veces una tarea difícil debido al gran número de combinaciones posibles existentes en el espacio de búsqueda. Además, el uso de funciones multiobjetivo incrementa la complejidad del problema y se prefiere usar las metaheurísticas para encontrar soluciones en un tiempo relativamente corto. En este trabajo se evalúa el desempeño de los algoritmos inspirados en búsqueda cuco, búsqueda armónica y murciélagos para la localización y dimensionamiento de la generación distribuida renovable en redes de distribución radiales, usando funciones como la minimización de las pérdidas de energía y los costos de la generación distribuida renovable. Las metaheurísticas fueron programadas en Matlab y evaluadas usando la instancia denominada red de distribución radial de 33 nodos. Los tres algoritmos evaluados obtuvieron resultados similares para los dos objetivos evaluados, encontrando Frentes de Pareto cercanos a las mejores soluciones. La comparación realizada mostró que la búsqueda cuco obtiene los mejores resultados, pero los algoritmos inspirados en murciélagos y búsqueda armónica obtuvieron resultados cercanos a la mejor solución.

Palabras clave : Búsqueda cuco; búsqueda armónica; algoritmo inspirado en murciélagos; generación distribuida renovable; sistemas fotovoltaicos; sistemas eólicos.

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