METODOLOGÍA DE SOLUCIÓN PARA PLANEAMIENTO DE LA TRANSMISIÓN CONSIDERANDO INCERTIDUMBRE EN LA DEMANDA Y PROPUESTAS DE DIFERENTES CONDUCTORES
RESUMENEn este artículo se presenta una metodología de solución para resolver el problema de planeamiento estático de redes de transmisión de energía eléctrica, considerando incertidumbre en la demanda y selección de conductores en las líneas de transmisión que hacen parte de los nuevos corredores....
- Autores:
-
Domínguez Castaño, Andrés Hernando
Escobar Zuluaga, Antonio Hernando
Gallego Rendón, Ramón Alfonso
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4883
https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/623
- Palabra clave:
- algoritmo genético
optimización
conductores de alta temperatura y baja dilatación
planeamiento de la transmisión
incertidumbre en la demanda.
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- openAccess
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- Revista EIA - 2014
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RESUMENEn este artículo se presenta una metodología de solución para resolver el problema de planeamiento estático de redes de transmisión de energía eléctrica, considerando incertidumbre en la demanda y selección de conductores en las líneas de transmisión que hacen parte de los nuevos corredores. Este problema de optimización se resuelve usando un algoritmo genético especializado que utiliza la lógica del algoritmo genético propuesto por Chu y Beasley, combinado con una técnica exacta. La metodología se prueba sobre el sistema eléctrico colombiano de 93 nodos y 155 líneas candidatas. Los resultados obtenidos mejoran la solución para el planeamiento estático del sistema eléctrico colombiano.ABSTRACTThis paper presents a methodology for solving the static planning problem in electrical energy transmission networks considering uncertainty in demand and conductor selection for the transmission lines that belong to the set of all new paths. The optimization problem is solved using a specialized genetic algorithm, which uses the logic of the genetic algorithm proposed by Chu and Beasley, combined with exact optimization. The testing bench for the proposed methodology was chosen to be the Colombian power system of 93 buses and 155 candidate lines. The results obtained enhance the traditional solution for the Colombian power system regarding the transmission network planning study. |
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