Optimización de microrredes con generación distribuida utilizando GWO (Grey Wolf Optimizer) para mejorar la
estabilidad de voltaje del sistema de prueba IEEE de 34 nodos. pp. 396 - 413 / Volumen 6, número 3 /
DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v6i3.343
Fecha de recepción: 20 / 05 / 2025
Fecha de aceptación: 10 / 07 / 2025
Fecha de publicación: 18 / 07 / 2025
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Optimización de microrredes con generación distribuida utilizando GWO (Grey
Wolf Optimizer) para mejorar la estabilidad de voltaje del sistema de prueba
IEEE de 34 nodos
Microgrid optimization with distributed generation using GWO (Grey Wolf Optimizer) to
improve voltage stability of the 34-node IEEE test system
RESUMEN
Palabras clave:
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Citas
-
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estabilidad de voltaje del
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Artículo Cientíco
Optimización de microrredes con generación distribuida utilizando GWO (Grey Wolf Optimizer) para mejorar la
estabilidad de voltaje del sistema de prueba IEEE de 34 nodos. pp. 396 - 413 / Volumen 6, número 3 /
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1. INTRODUCCIÓN
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2. MATERIALES Y MÉTODOS
Sistema de Prueba IEEE de 34 Nodos
Tabla 1.
Característica Valor
Nodos
32
Radial no balanceada
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Integración de OpenDSS y MATLAB
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Figura. 1
Fuente: Owuor et al., 2011
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Figura 2.
Fuente: Propia
Algoritmo del Lobo Gris (GWO)
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Figura. 3
Fuente: Propia
Tabla 2.
Parámetro Valor asignado Descripción
30 lobos
iteraciones
alternativo
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Formulación Matemática
Cálculo de Coecientes
Actualización de la Posición
La posición nal del agente se actualiza como el promedio de las posiciones sugeridas por los
tres lobos dominantes:
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Función Objetivo
Visualización de Resultados en MATLAB
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3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Figura. 4
0 5 10 15 20 25 30 35 40
NODOS
0.9
0.95
1
1.05
Voltage mag pu
Sistema sin carga
FASE A
FASE B
FASE C
Fuente: Propia
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Figura. 5
0 5 10 15 20 25 30 35 40
NODOS
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
Voltage mag pu
Efecto de carga adicional
FASE A
FASE B
FASE C
Fuente: Propia
Mejor Conguración de Taps
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Figura. 6
0 5 10 15 20 25 30 35 40
NODOS
0.85
0.9
0.95
1
1.05
Voltage mag pu
Algoritmo GWO
FASE A
FASE B
FASE C
Fuente: Propia
Valor de la Función Objetivo
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Simulación con Conguración Optima (Simulación con la conguración óptima de taps
obtenida mediante el algoritmo GWO)
Figura. 7
0 5 10 15 20 25 30 35 40
NODOS
0.94
0.96
0.98
1
1.02
1.04
1.06
Voltage mag pu
Sistema PV
FASE A
FASE B
FASE C
Fuente: Propia
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Limitaciones del estudio
• Escalamiento del sistema:
• Modelo estático:
• Suposiciones idealizadas:
• Conguración del GWO estática:
• Fuera de un análisis económico:
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4. CONCLUSIONES
REFERENCIAS
International
Journal of Electrical Power & Energy System
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Electric Power Systems Research
Renewable and Sustainable Energy
Reviews
IEEE Transactions on Power Systems
Electric Power Components
and Systems,
Sustainable Computing: Informatics and Systems
Renewable Energy
Energy Reports
Renewable and Sustainable
Energy Reviews
Renewable and Sustainable Energy Reviews
Renewable Energy
