Genetic Algorithm and Simulated Annealing in EE Transmission Expansion Planning
En el presente artículo se muestra la evaluación de dos métodos de optimización heurística, denominados algoritmos genéticos AG y temperado simulado AS (Simulated Annealing), aplicados con el fin de encontrar la mejor solución con el menor costo en la planificación de la expansión de una red de tran...
- Autores:
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Martínez Campo, Sergio Daniel
Burgos Rodríguez, Arthur José
Valdez Cervantes, Libis
Rodríguez Arias, Harold
- Tipo de recurso:
- Investigation report
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/47628
- Acceso en línea:
- http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2022.1.1.826
https://hdl.handle.net/20.500.12494/47628
- Palabra clave:
- AG genetic algorithms
Simulated Annealing AS
Heuristic Optimization
Planning
Network expansion
Electric power transmission
- Rights
- openAccess
- License
- NINGUNA
| Summary: | En el presente artículo se muestra la evaluación de dos métodos de optimización heurística, denominados algoritmos genéticos AG y temperado simulado AS (Simulated Annealing), aplicados con el fin de encontrar la mejor solución con el menor costo en la planificación de la expansión de una red de transmisión. de energía eléctrica, que además de atender la demanda esperada, considera una lista de alternativas candidatas con costo y capacidad de transporte conocidos. Con el desarrollo de los algoritmos AG y AS es posible garantizar la mejor solución de optimización, midiendo el costo computacional de los algoritmos. Se verificó que el método de optimización del Algoritmo Genético es capaz de encontrar la mejor solución óptima a un menor costo computacional, en comparación con el algoritmo de Quenching Simulado. |
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