Diseño e implementación de sustratos en algoritmo CRO-SL para la distribución de aerogeneradores
Los algoritmos metaheurísticos se han erigido como una forma eficaz para abordar problemas complejos en distintos campos. En este trabajo se pretende encontrar la distribución de turbinas eólicas que maximice la energía generada anualmente dentro de un parque eólico. Haciendo uso del algoritmo pobla...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Alcalá (UAH) |
| Repositorio: | e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ebuah.uah.es:10017/57962 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10017/57962 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | CRO-SL Metaheuristics Optimization Wind farm Algorithms Metaheurísticas Optimización Granja eólica Algoritmos Informática Computer science |
| Resumo: | Los algoritmos metaheurísticos se han erigido como una forma eficaz para abordar problemas complejos en distintos campos. En este trabajo se pretende encontrar la distribución de turbinas eólicas que maximice la energía generada anualmente dentro de un parque eólico. Haciendo uso del algoritmo poblacional Coral Reef Optimization with Substates Layer (CRO-SL) e incorporando 3 sustratos adicionales basados en el operador 1Px y los algoritmos Particle Swarm Optimization (PSO) y Whale Optimization (WOA), se consigue una mejora en la tendencia de crecimiento de las soluciones y la calidad de los resultados obtenidos al distribuir aerogeneradores sobre un terreno discretizado de proporciones 30x30 de tipología offshore. Se han utilizado un total de 3 modelos de estela (Jensen, Larsen y Ainslie) que permiten estimar el déficit de velocidad que afecta a los aerogeneradores y calcular la energía generada a través de una curva de potencia de un aerogenerador AWEC-60. |
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