Algoritmo de Optimización de Mapeo de Media Varianza Aplicado al Despacho Óptimo de Potencia Reactiva

Introducción: El problema del despacho óptimo de potencia reactiva (DOPR) consiste en encontrar la configuración óptima de diferentes recursos de potencia reactiva para minimizar las pérdidas de potencia del sistema. El DOPR es un problema complejo de optimización combinatorial que involucra variabl...

Full description

Autores:
Londoño Tamayo, Daniel Camilo
López Lezama, Jesús María
Villa Acevedo, Walter Mauricio
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:11323/12286
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/12286
https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.1.2021.19
Palabra clave:
metaheuristic techniques
power loss minimization
constraint handling
mean-variance mapping optimization
reactive power
potencia reactiva
optimización de mapeo de media-varianza
técnicas metaheurísticas
minimización de pérdidas
manejo de restricciones
Rights
openAccess
License
INGE CUC - 2021
Description
Summary:Introducción: El problema del despacho óptimo de potencia reactiva (DOPR) consiste en encontrar la configuración óptima de diferentes recursos de potencia reactiva para minimizar las pérdidas de potencia del sistema. El DOPR es un problema complejo de optimización combinatorial que involucra variables discretas y continuas, así como una función objetivo no lineal y restricciones no lineales.   Objetivo: En este artículo se busca comparar el desempeño del algoritmo de optimización de mapeo de media varianza (MVMO, por sus siglas en inglés) con otras técnicas reportadas en la literatura especializada aplicadas a la solución del DOPR. Metodología: En el algoritmo MVMO se aplican dos enfoques diferentes de manejo de restricciones: penalización convencional de las desviaciones de las soluciones factibles y penalización por medio del producto de subfunciones que sirve para identificar cuándo una solución es óptima y factible. Se realizan simulaciones en sistemas de prueba IEEE de 30 y  57 barras. Conclusiones: El algoritmo MVMO es efectivo para solucionar el DOPR. Los resultados evidencian que el algoritmo MVMO supera o iguala a varias técnicas reportadas en la literatura técnica en la calidad de soluciones. El manejo alternativo de restricciones propuesto para el  MVMO  reduce el tiempo de cálculo y garantiza tanto factibilidad como optimalidad de las soluciones encontradas.