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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/25583

    Título
    Optimización mediante algoritmos genéticos de la configuración de un parque eólico
    Autor
    Parrado Hernando, Gonzalo
    Director o Tutor
    Castro Ruiz, FranciscoAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2017
    Titulación
    Grado en Ingeniería Mecánica
    Résumé
    Se pretende abordar la optimizaci on de la con guraci on de los aerogeneradores en parques e olicos o shore (en mar adentro). Para este n se ha utilizado el c odigo propio del departamento de la UPM denominado optUPMPARK, que incluye UPMPARK para evaluar del campo uido y algoritmos gen eticos para el proceso de optimizaci on. El objetivo es evaluar el potencial de optUPMPARK como c odigo de optimizaci on de parques e olicos, se~nalando aspectos positivos y negativos y ayudando a su mejora. Es por tanto un trabajo preliminar del producto nal. En la memoria, primero se expone una breve contextualizaci on de la energ a e olica. A continuaci on la teor a de los c odigos que sustentan el presente trabajo. Se prosigue con las simulaciones realizadas para el objetivo expuesto. Finalmente se han interpretado y extra do conclusiones de los resultados de las simulaciones y se citan algunas ideas y recomendaciones para el futuro de esta l nea de investigaci on en el departamento de Ingenier a Energ etica de la UPM. Al nal del documento se podr a encontrar la bibliograf a consultada y los anexos necesarios para una mejor comprensi on del trabajo, dejando solo las principales ideas en la parte central de la memoria.
    Materias (normalizadas)
    Aerogeneradores
    Algoritmos genéticos
    Departamento
    Departamento de Ingeniería Energética y Fluidomecánica
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/25583
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30977]
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    Nombre:
    TFG-I-683.pdf
    Tamaño:
    2.560Mo
    Formato:
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