Flujo óptimo reactivo para minimización de pérdidas : una nueva propuesta de función de adaptación y manejo de restricciones
RESUMEN: En este artículo se presenta una propuesta de función de adaptación y manejo de restricciones aplicada al problema de flujo de potencia óptimo reactivo. Este problema tiene como objetivo la reducción de pérdidas mediante el control de tensiones de generadores, bornes en transformadores (tap...
- Autores:
-
López Lezama, Jesús María
Velilla Hernández, Esteban
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/13247
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/13247
- Palabra clave:
- Algoritmos genéticos
Flujo óptimo reactivo
Generadores
Minimización de pérdidas
Sistemas de potencia
Genetic algorithms
Optimal reactive power dispatch
Power systems
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial 2.5 Colombia (CC BY-NC 2.5 CO)
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Optimal reactive power dispatch for loss minimization : a novel fitness function and constraint handling approach |
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Algoritmos genéticos Flujo óptimo reactivo Generadores Minimización de pérdidas Sistemas de potencia Genetic algorithms Optimal reactive power dispatch Power systems |
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RESUMEN: En este artículo se presenta una propuesta de función de adaptación y manejo de restricciones aplicada al problema de flujo de potencia óptimo reactivo. Este problema tiene como objetivo la reducción de pérdidas mediante el control de tensiones de generadores, bornes en transformadores (taps), y bancos desconectables de capacitores y reactores. La función de adaptación consiste en un producto de subfunciones que representa los límites de las variables del sistema e incluye una meta específica de reducción de pérdidas. La principal ventaja de la función de adaptación propuesta consiste en que se puede conocer el óptimo global del problema con antelación. La función propuesta fue implementada ycomparada con una función de adaptación tradicional mediante un algoritmo genético para tres casos de prueba IEEE: de 57, 118 y 300 barras. Se encontró que esta función presenta un mejor desempeño que la tradicional, garantizando la operación del sistema dentro de la región factible. |
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La principal ventaja de la función de adaptación propuesta consiste en que se puede conocer el óptimo global del problema con antelación. La función propuesta fue implementada ycomparada con una función de adaptación tradicional mediante un algoritmo genético para tres casos de prueba IEEE: de 57, 118 y 300 barras. Se encontró que esta función presenta un mejor desempeño que la tradicional, garantizando la operación del sistema dentro de la región factible.ABSTRACT: This work presents a fitness function and constraint handling approach applied to the problem of optimal reactive power dispatch. This problem aims at the reduction of power losses by deciding on voltage setpoints of generators, transformers taps and switchable capacitor and reactor banks. The fitness function consist of a product of sub-functions that represent permissible limits on system variables and that also includes a specific goal on power loss reduction. The main advantage of the proposed fitness function is the fact that the global optimum of the problem is known beforehand. A genetic algorithm was used to solve the ORPD with both fitness functions. This fitness function was implemented and compared with a traditional fitness function by means of a genetic algorithm for three study IEEE cases: 57, 118 and 300 bus systems. It was found that the proposed fitness function showed better performance than the traditional one, guaranteeing the system operation within the feasible region.9application/pdfspaCentro de Información Tecnológica (CIT)Grupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)Chileinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a86http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Atribución-NoComercial 2.5 Colombia (CC BY-NC 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Algoritmos genéticosFlujo óptimo reactivoGeneradoresMinimización de pérdidasSistemas de potenciaGenetic algorithmsOptimal reactive power dispatchPower systemsFlujo óptimo reactivo para minimización de pérdidas : una nueva propuesta de función de adaptación y manejo de restriccionesOptimal reactive power dispatch for loss minimization : a novel fitness function and constraint handling approachInf. Tecnol.Información Tecnológica131140272CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/13247/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/13247/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/13247/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/13247/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALLopezJesus_2016_FlujoOptimoReactivo.pdfLopezJesus_2016_FlujoOptimoReactivo.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf486401http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/13247/1/LopezJesus_2016_FlujoOptimoReactivo.pdf25801e2e75e03d4ed5b54255a8ae61b6MD5110495/13247oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/132472021-06-17 14:23:57.24Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |