Viabilidad económica y planificación de sistemas eléctricos con generación distribuida

  1. LOPEZ VALDIVIA, ANDRES
Dirixida por:
  1. Manuel Gómez González Co-director
  2. Francisco Jurado Melguizo Co-director

Universidade de defensa: Universidad de Jaén

Fecha de defensa: 17 de decembro de 2010

Tribunal:
  1. José Carpio Ibáñez Presidente
  2. Blas Ogayar Fernández Secretario/a
  3. Francisco Manuel Pérez Hidalgo Vogal
  4. Luis Fernández Ramírez Vogal
  5. Pedro Gómez Vidal Vogal

Tipo: Tese

Teseo: 307796 DIALNET

Resumo

En los últimos tiempos se ha producido un fuerte impulso en el desarrollo y utilización de distintas tecnologías de generación a pequeña escala, en particular, aquellas relacionadas con fuentes renovables. Nos referimos a la Generación Distribuida (GD), la cual se define como el uso estratégico de unidades modulares de generación eléctrica, instaladas de forma aislada para proporcionar un servicio específico, o interconectadas a las redes de distribución de electricidad en la cercanía de los consumos, para reducir el coste del servicio y mejorar la calidad de la energía entregada. Los objetivos de la tesis son: Definir los sistemas de generación distribuida, el impacto y beneficios que se obtienen con su implantación de forma adecuadad y planificada; formular y desarrollar las las funciones y restricciones económicas, eléctricas y energéticas vinculadas con la optimización de sistemas de generación distribuida; aplicar algoritmos basados en nubes de particulas en la ubicación y tamaño de GD desde el punto de vista de inversor (rentabilidad económica); aplicar algoritmos basados en nubes de partículas en la optimización de sistemas GD que sirvan como herramienta de planificación para los operadores de la red de distribución; realizar la simulación de la optimización prevista mediante MATLAB y validar los resultados obtenidos tomando como datos la topología de las redes de prueba norteamericanas IEEE. El método híbrido aportaría una técnica eficaz para el emplazamiento y dimensionado de la GD dentro de la red de distribución. Con respecto a otros métodos de optimización, el que se pretende desarrollar se mostraría bastante eficiente en cuanto a tiempos de simulación y grado de robustez de las soluciones obtenidas.