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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRuiz, Raúl (dir)-
dc.contributor.authorHidalgo Olaya, Andrea Carolina-
dc.date.accessioned2016-04-07T13:46:14Z-
dc.date.available2016-04-07T13:46:14Z-
dc.date.issued2015-11-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Eléctrico), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2015es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/4939-
dc.descriptionDuring the last years one of the main problem that people is worried about is the electric generation with a low environmental impact, effective and with low cost. One of the answers for this problem has been the hybrid electric generation using renewables resources. In this document a PID controller for a hybrid system is implemented, which is formed by hydraulic and photovoltaic energy. The PID controller has de aim of make an optimal control in the whole plant through evolutionary and adaptive algorithms. There are many types of evolutionary algorithms but this document is focused on “Particle Swarm Optimization” for its acronym PSO. The models of the hybrid power generation plant with a PID controller and optimization algorithms PSO and adaptive are implemented in Matlab and Simulink. In order to test the feasibility of the controller, there are two simulations in open and closed loop.es_ES
dc.description.abstractDurante las últimas décadas unos de los principales problemas que han preocupado al ser humano es que la generación eléctrica tenga un bajo impacto al medio ambiente, sea efectiva y de bajo costo. Una de las soluciones planteadas ha sido la generación eléctrica híbrida utilizando recursos renovables. En este documento se presenta un controlador para un sistema híbrido conformado por energía hidráulica y energía fotovoltaica. Dicho controlador es uno del tipo PID (Proporcional Integral Derivativo) pero lo que busca es lograr un control óptimo y mejorado, para lo cual se emplean algoritmos evolutivos y adaptativos. Existen varios tipos de Algoritmos Evolutivos (EA), sin embargo, en el presente trabajo se va a comprobar la optimización del controlador PID por medio de “Particle Swarm Optimization” por sus siglas en ingles PSO, el mismo que es un algoritmo derivado de EA, además de emplear la teoría de los controladores adaptativos. Los modelos de la planta de generación eléctrica híbrida con el controlador PID y el algoritmo de optimización PSO y adaptativo son implementados en Matlab y Simulink. Para poder comprobar la factibilidad del controlador diseñado se realizarán las simulaciones en lazo abierto y cerrado.es_ES
dc.format.extent63 h. : il. + 1 CD-ROMes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito: USFQ, 2015.es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectAparatos e instrumentos electrónicos - Diseño y construcciónes_ES
dc.subjectControl automático - Generadores de energía fotovoltáicaes_ES
dc.subjectControl automático - Centrales hidroeléctricases_ES
dc.subject.otherTecnologíaes_ES
dc.subject.otherIngeniería mecánicaes_ES
dc.titleLa tecnología del 50/50: cómo diseñar un controlador óptimo para un sistema híbrido hidráulico fotovoltaico de generación eléctricaes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería Eléctrica y Electrónica

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