Planeamiento multiobjetivo de sistemas de distribución usando un algoritmo evolutivo NSGA-II
En este artículo se presenta una metodología para solucionar el problema del planeamiento de sistemas de distribución empleando una técnica de optimización multiobjetivo. En el modelo propuesto se consideran la ubicación y dimensionamiento de nuevos elementos y la repotenciación de elementos existen...
- Autores:
-
López, L. (Libardo)
Hincapié, R. A. (Ricardo Alberto)
Gallego, Ramón Alfonso
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/164
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/164
- Palabra clave:
- REI00156
ENERGÍA
ENERGY
SUMINISTRO DE ENERGÍA ELÉCTRICA
ELECTRICITY SUPPLY
PLANEAMIENTO DE SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓN
OPTIMIZACIÓN COMBINATORIAL
NSGA-II
OPTIMIZACIÓN MULTIOBJETIVO
DISTRIBUTION SYSTEM PLANNING
COMBINATORIAL OPTIMIZATION
MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020
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Multiobjective distribution system planning using an NSGA-II evolutionary algorithm Planejamento multiobjetivo de sistemas de distribuição usando um algoritmo evolutivo NSGA-II |
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En este artículo se presenta una metodología para solucionar el problema del planeamiento de sistemas de distribución empleando una técnica de optimización multiobjetivo. En el modelo propuesto se consideran la ubicación y dimensionamiento de nuevos elementos y la repotenciación de elementos existentes. En el planteamiento del problema se incluyen en la función objetivo los costos de inversión y de operación y la confiabilidad de la red. Este tema de investigación es de relevancia para las empresas distribuidoras de energía eléctrica, ya que permite contar con nuevas herramientas que acercan el problema a situaciones reales, tales como considerar varios objetivos, lo cual incide favorablemente en las finanzas y en la operación del sistema. En la solución del modelo se emplea un algoritmo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II), y para verificar su eficiencia se recurre a un caso de la literatura especializada, que corresponde a una red de distribución de un sistema eléctrico. |
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En el planteamiento del problema se incluyen en la función objetivo los costos de inversión y de operación y la confiabilidad de la red. Este tema de investigación es de relevancia para las empresas distribuidoras de energía eléctrica, ya que permite contar con nuevas herramientas que acercan el problema a situaciones reales, tales como considerar varios objetivos, lo cual incide favorablemente en las finanzas y en la operación del sistema. En la solución del modelo se emplea un algoritmo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II), y para verificar su eficiencia se recurre a un caso de la literatura especializada, que corresponde a una red de distribución de un sistema eléctrico.This paper presents a methodology to solve the problem of distribution system planning, using a multiobjective optimization technique. In the proposed model the location and design of new elements and the upgrading of existing elements are considered. In the problem approach, investment and operation costs and network reliability are included in the objective function. This research topic is relevant to the electricity distribution companies, as it allows for new tools that bring the problem to real situations, such as considering multiple objectives, which has a positive impact on the finances and on operation of the system. In the model solution, an elitist non-dominated sorting algorithm (NSGA-II) is used, and to verify its efficiency a case of specialized literature is used, which corresponds to a distribution network of an electrical system.11 p.application/pdfspaRevista EIACarrano, Eduardo; Soares, Luiz; Takahashi, Ricardo; Saldanha, Rodney and Neto, Oriane (2006). “Electric distribution network multiobjective design using a problem-specific genetic algorithm”. IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 21, No. 2 (April), pp. 995-1005.Deb, Kalyanmoy; Pratap, Amrit; Agarwal, Sameer and Meyarivan, T. (2002). “A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II”. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 6, No. 2 (April), pp. 182-197.Gallego, Ramón; Escobar, Antonio y Toro, Eliana. Técnicas metaheurísticas de optimización. 2 ed. Pereira: Universidad Tecnológica de Pereira, 2008.Granada, Mauricio; Gallego, Ramón Alfonso e Hincapié, Ricardo Alberto (2005). “Planeamiento de sistemas de distribución de energía eléctrica usando branch and bound”. Ingeniería [Universidad Distrital], vol. 10, No. 2 (agosto), pp. 44-50.Hincapié, Ricardo; Granada, Mauricio y Gallego, Ramón (2008). “Planeación óptima del sistema eléctrico de la ciudad de Pereira usando una metodología matemática exacta”. Revista de Ingeniería [Universidad de los Andes], vol. 28 (noviembre), pp. 51-58.Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2REI00156ENERGÍAENERGYSUMINISTRO DE ENERGÍA ELÉCTRICAELECTRICITY SUPPLYPLANEAMIENTO DE SISTEMAS DE DISTRIBUCIÓNOPTIMIZACIÓN COMBINATORIALNSGA-IIOPTIMIZACIÓN MULTIOBJETIVODISTRIBUTION SYSTEM PLANNINGCOMBINATORIAL OPTIMIZATIONMULTIOBJECTIVE OPTIMIZATIONPlaneamiento multiobjetivo de sistemas de distribución usando un algoritmo evolutivo NSGA-IIMultiobjective distribution system planning using an NSGA-II evolutionary algorithmPlanejamento multiobjetivo de sistemas de distribuição usando um algoritmo evolutivo NSGA-IIArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Fondo Editorial EIAPublicationTHUMBNAILREI00156.pdf.jpgREI00156.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10685https://repository.eia.edu.co/bitstreams/4d13ecf8-dceb-4ab5-9331-5e8ad9d0829f/downloadc0bd494d8605460194f2abbfc021c55dMD54ORIGINALREI00156.pdfREI00156.pdfapplication/pdf1307093https://repository.eia.edu.co/bitstreams/99cc9595-a3d3-4293-aa00-40f04f2c4448/downloadcafadb526361eef52d8f67f20925e2ecMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81494https://repository.eia.edu.co/bitstreams/28395f79-b341-4d59-9650-7076dfcd417d/download66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8MD52TEXTREI00156.pdf.txtREI00156.pdf.txtExtracted texttext/plain30510https://repository.eia.edu.co/bitstreams/4a33fe0f-bfa1-41f1-bdc8-0bbc4873afc6/downloadd7f07acbb46bf8d62b98346ed1504d3dMD5311190/164oai:repository.eia.edu.co:11190/1642023-07-25 17:26:09.182https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |