Problema de Flujo de Carga

Flujo de Carga - Algoritmos Genéticos

Solución del Problema de Flujo de Carga para Sistemas Eléctricos de Potencia Mediante Algoritmos Genéticos

L. M. E. Rojas, Student Member IEEE, A. Huerta V, Student Member IEEE, E. Ramos C, Student Member IEEE y J. C. Quispe H., Student Member IEEE

Resumen—Teniendo en cuenta la complejidad de las ecuaciones que solucionan el problema de flujo de carga actuales en los sistemas eléctricos de potencias, se ha planteado un método de solución alternativo, que se enfoca en la solución por métodos del tipo heurísticos al problema dado, basándonos principalmente en los algoritmos genéticos; la estructura del programa se ha planteado de tal modo que se disminuya el tiempo de ejecución. El algoritmo implementado en MATLAB, funcionamiento, estadísticas de funcionamiento y eficacia del algoritmo han sido incluidas.[1]

Aplicación de Redes Neuronales - Pronóstico de Carga a Corto Plazo

Implementación de Método - Previsión de Carga a Corto Plazo

A. Huerta V; J.C. Quispe H; E.M. Ramos C; E. Fernández Q; Y.P. Molina R.

Resumen—En este trabajo se presenta una aplicación de las redes neuronales artificiales en el pronóstico de la demanda a corto plazo, haciendo uso de la herramienta computacional “Neural Network” del “Toolbox” de MATLAB; se analizaron varias configuraciones de red, y se escogió una red del tipo “Feedback” con el que se obtuvo los mejores resultados, la red posee 99 neuronas en la capa de entrada que representan datos que influyen en el comportamiento de la carga, 48 neuronas en la capa de salida que representa el pronóstico de la demanda eléctrica para cada media hora del día siguiente, 2 capas ocultas que interconectan las capas de entrada y salida. El método propuesto fue probado con los datos de la demanda eléctrica del área norte del sistema eléctrico peruano, alrededor de 3 años, obteniendo un error promedio de 2.99% mientras que la desviación estándar resultó en un 3,29% en el pronóstico de la demanda.

Presentación

}Adderly Huerta Valdivia Dirección: Jr. Ignacio Merino 3772 – Los Olivos Teléfono: +51-975341093 Correo electrónico: adderly.huerta@ieee.org DNI: 45769460 Sitio Web: http://adderlyhuerta.blogspot.com/

Reseña

Adderly Huerta Valdivia (S’09) nació en Lima, Perú, el 24 de Junio de 1989. Estudiante de pregrado de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica con la carrera de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI). Realiza trabajos de investigación en el Instituto de Investigación de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (IIFIEE), en el área de Sistemas Eléctricos de Potencia. Pertenece al Capítulo de Power & Energy Society (PES), como miembro de dicha sociedad, así como del Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE). Actualmente realiza proyectos de investigación así como el dictado de capacitaciones en la Rama Estudiantil IEEE de la UNI.