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http://hdl.handle.net/11531/41929
Título : | Evaluación de fiabilidad en sistemas con microrredes |
Autor : | Mateo Domingo, Carlos Postigo Marcos, Fernando Basanta Vázquez, Iria Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) |
Fecha de publicación : | 2020 |
Resumen : | Este estudio explora el papel de las microrredes conectadas en la mejora de la fiabilidad global de la red. El primer objetivo de este trabajo es estudiar y cuantificar el efecto sobre la continuidad del suministro de las microrredes dentro de la red principal. El segundo objetivo es proponer un método para la optimización del plan de brigadas en sistemas con microrredes. Cuantificar la aportación a la calidad del suministro de las microrredes integradas en la red principal permite evaluar propuestas de implantación de microrredes. Para la evaluación de la fiabilidad se utilizan los índices de continuidad de suministro SAIDI y SAIFI. Estos índices proporcionan una medida de la frecuencia y la duración de las interrupciones en una red. Se ha desarrollado una herramienta informática que permite calcular los índices de continuidad de suministro de una red eléctrica teniendo en cuenta la posibilidad de que existan microrredes conectadas. Para el cálculo de los índices de calidad se tiene en cuenta la planificación de brigadas de la red. Se propone una planificación de brigadas basada en árboles de decisión. En cuanto a la optimización de brigadas, se presentan y se comparan los resultados de dos métodos alternativos: los algoritmos genéticos y el generador de árboles de decisión aleatorios. Tras comparar ambos métodos se concluye que el generador de árboles aleatorios es más eficaz en computo global. A pesar de que no garantiza encontrar el óptimo y de que para redes pequeñas el algoritmo genético puede encontrar soluciones mejores, el generador de árboles funciona bien para todos los tamaños de red, tiene un tiempo de computación mucho menor y garantiza siempre que se localice la falta con la mayor precisión. Mientras, el algoritmo genético empeora su rendimiento a medida que se agranda la red y el tiempo de computación es sensiblemente mayor. This paper studies the role of on-grid microgrids in the improvement of global grid reliability. The first objective of this work is to study and quantify the effect of on-grid microgrids on the supply continuity. The second objective is to propose a method for maintenance crew management optimization. Quantifying the contribution of microgrids to supply continuity allows for microgrid implementation proposals evaluation. To evaluate the reliability two international indexes are used: SAIDI and SAIFI. These indexes provide a measurement of the frequency and duration of supply interruptions in a grid. An informatic tool has been developed that allows to calculate the supply continuity indexes of a user-defined grid where it is possible to introduce microgrids. In order to calculate the supply continuity indexes, it is necessary to account for the maintenance crew planning. This work proposes a maintenance crew planning based on decision trees. Regarding the optimization of the maintenance crew planning, two methodologies are presented and compared: genetic algorithms and a decision tree random generator. After comparison of the two methods it is concluded that the decision tree generator is the most effective one in global terms. Despite the fact that it doesn’t guarantee finding the optimum solution and that for small grids the genetic algorithm may find better solutions, the decision tree generator always finds a good solution independently of the size of the grid, has a low computational time and guarantees precise localization of the fault. Meanwhile, the genetic algorithm’s performance worsens as the grid enlarges and it has a significantly higher computational time. |
Descripción : | Máster Universitario en Ingeniería Industrial |
URI : | http://hdl.handle.net/11531/41929 |
Aparece en las colecciones: | H62-Trabajos Fin de Máster |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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PFM-BasantaVazquezIria.pdf | Trabajo Fin de Máster | 5,72 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
BasantaIriaConf_Autoria.pdf | Autorización | 5,72 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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