Metodología Multiobjetivo para el Planeamiento de la Expansión de la Transmisión considerando Incertidumbres en la Generación Eólica y la Demanda

Introducción: En este documento se presenta una metodología multiobjetivo aplicada al problema del Planeamiento de la Expansión de la Transmisión (PET) cuando se consideran las incertidumbres en la demanda y la generación eólica. Objetivo: Obtener planes de expansión robustos que minimicen los costo...

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Autores:
Correa Flórez, Carlos Adrián
Sánchez Salcedo, Alejandro
Panesso Hernández, Andrés
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12268
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/12268
https://doi.org/10.17981/ingecuc.16.1.2020.20
Palabra clave:
multi-objective optimization
robust expansion plans
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wind generation
incertidumbre
generación eólica
optimización multiobjetivo
planeamiento de la expansión de la transmisión
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openAccess
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description Introducción: En este documento se presenta una metodología multiobjetivo aplicada al problema del Planeamiento de la Expansión de la Transmisión (PET) cuando se consideran las incertidumbres en la demanda y la generación eólica. Objetivo: Obtener planes de expansión robustos que minimicen los costos de inversión y maximicen el uso del recurso eólico, teniendo en cuenta su incertidumbre y la introducida por la demanda. Metodología: La metodología propuesta se basa en la Metodología de Escenario Reducido para representar estas incertidumbres. En la formulación de la metodología se consideraron: el modelo de red en DC, los planes de expansión que minimizan la inversión, la reducción en la carga y la generación eólica. Para obtener el algoritmo multiobjetivo, utilizado para minimizar los costos de expansión y la reducción de la energía eólica, se implementó un NSGA-II mejorado y un conjunto de planes óptimos de expansión de Pareto. Resultados: Se presenta el desempeño de los planes de expansión, los cuales fueron evaluados y comparados con trabajos anteriores para demostrar la solidez del enfoque propuesto. Todas las pruebas se realizaron en los sistemas Garver e IEEE de 24 nodos. Conclusiones: Al observar el número de veces que el plan de expansión lleva a cero el corte de carga y la energía eólica desperdiciada, con respecto a un valor establecido en este trabajo, se tiene que la metodología propuesta presenta un índice de rendimiento superior al 75,16% para el sistema Garver y al 98,97% para el sistema IEEE de 24 nodos.
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spelling Correa Flórez, Carlos AdriánSánchez Salcedo, AlejandroPanesso Hernández, Andrés2020-01-27 00:00:002024-04-09T20:17:48Z2020-01-27 00:00:002024-04-09T20:17:48Z2020-01-270122-6517https://hdl.handle.net/11323/12268https://doi.org/10.17981/ingecuc.16.1.2020.2010.17981/ingecuc.16.1.2020.202382-4700Introducción: En este documento se presenta una metodología multiobjetivo aplicada al problema del Planeamiento de la Expansión de la Transmisión (PET) cuando se consideran las incertidumbres en la demanda y la generación eólica. Objetivo: Obtener planes de expansión robustos que minimicen los costos de inversión y maximicen el uso del recurso eólico, teniendo en cuenta su incertidumbre y la introducida por la demanda. Metodología: La metodología propuesta se basa en la Metodología de Escenario Reducido para representar estas incertidumbres. En la formulación de la metodología se consideraron: el modelo de red en DC, los planes de expansión que minimizan la inversión, la reducción en la carga y la generación eólica. Para obtener el algoritmo multiobjetivo, utilizado para minimizar los costos de expansión y la reducción de la energía eólica, se implementó un NSGA-II mejorado y un conjunto de planes óptimos de expansión de Pareto. Resultados: Se presenta el desempeño de los planes de expansión, los cuales fueron evaluados y comparados con trabajos anteriores para demostrar la solidez del enfoque propuesto. Todas las pruebas se realizaron en los sistemas Garver e IEEE de 24 nodos. Conclusiones: Al observar el número de veces que el plan de expansión lleva a cero el corte de carga y la energía eólica desperdiciada, con respecto a un valor establecido en este trabajo, se tiene que la metodología propuesta presenta un índice de rendimiento superior al 75,16% para el sistema Garver y al 98,97% para el sistema IEEE de 24 nodos.Introduction: This paper presents a multi-objective methodology applied to the Transmission Expansion Planning problem when demand and large wind generation uncertainties are considered. Objective: Obtain robust expansion plans that minimize investment costs and maximize the use of the wind resource, considering its uncertainty and the demand influences. Method: The proposed methodology is based on Reduced Scenario Methodology to represent these uncertainties. The proposed methodology considers the DC model of the network, the obtained expansion plans that minimize the investment, the load shedding and the wind generation curtailment, in its formulation. To obtain the multi-objective algorithm, used to minimize expansion costs and wind power curtailment, an enhanced NSGA-II and a set of Pareto optimal expansion plans were implemented. Results:  The expansion plans performances were evaluated and compared with previous work, in order to demonstrate the proposed approach robustness. All tests were carried out on Garver and the IEEE 24-bus RTS systems. Conclusions: Observing the number of times that the expansion plan takes to zero the load cut and the wasted wind energy, with respect to a value established in this paper, the proposed methodology has a performance index higher than 75,16% for the Garver system and 98,97% for the IEEE system of 24 nodes.application/pdftext/htmlapplication/xmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2020http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2793multi-objective optimizationrobust expansion planstransmission expansion planninguncertaintywind generationincertidumbregeneración eólicaoptimización multiobjetivoplaneamiento de la expansión de la transmisiónMetodología Multiobjetivo para el Planeamiento de la Expansión de la Transmisión considerando Incertidumbres en la Generación Eólica y la DemandaA Multi-Objective Methodology applied to the Transmission Expansion Planning Considering Wind Power and Demand UncertaintiesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc R. Villasana, L. Garver & S. Salon, “Transmission network planning using linear programming,” IEEE Trans. Power Appar. Syst., vol. PAS-104, no. 2, pp. 349–356, Feb. 1985. https://doi.org/10.1109/TPAS.1985.319049 R. Hemmati, R. Hooshmand & A. Khodabakhshian, “State of the art of transmission expansion planning: Comprehensive review,” Renew. Sust. Energ. Rev., vol. 23, no. 0, pp. 312–319, Jul. 2013. https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.03.015 H. Zhang, V. Vittal, G. Heydt & J. Quintero, “A mixed-integer linear programming approach for multi-stage security-constrained transmission expansion planning,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 27, no. 2, pp. 1125–1133, May. 2012. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2011.2178000 M. Da Rocha & J. Saraiva, “A discrete evolutionary PSO based approach to the multiyear transmission expansion planning problem considering demand uncertainties,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 45, no. 1, pp. 427–442, Feb. 2013. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2012.09.009 A. 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