Aplicación del algoritmo de optimización por distribuciones generalizadas al problema de selección óptima de conductores en sistemas de distribución trifásicos asimétricos
Este artículo aborda el problema de la selección óptima de conductores en redes de distribución trifásicas asimétricas desde una perspectiva de optimización combinatorial, donde el problema se representa mediante un modelo de programación no lineal entero mixto (MINLP) que se resuelve utilizando una...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/35213
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/35213
- Palabra clave:
- Optimización combinatorial
Sistemas de distribución
Selección de conductor
Perdidas de energía
Flujo de potencia
Ingeniería Eléctrica --Tesis y disertaciones académicas
Modelo de programación no lineal entero mixto (MINLP)
Algoritmo de optimización de distribución normal generalizada (GNDO)
Influencia de la demanda en la planeación
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Este artículo aborda el problema de la selección óptima de conductores en redes de distribución trifásicas asimétricas desde una perspectiva de optimización combinatorial, donde el problema se representa mediante un modelo de programación no lineal entero mixto (MINLP) que se resuelve utilizando una estrategia de optimización maestro-esclavo (MS). En la etapa maestra se propone un modelo de optimización conocido como algoritmo de optimización de distribución normal generalizada (GNDO) con una etapa de mejora basada en el algoritmo de búsqueda de vórtices (VSA). Ambos algoritmos trabajan con una codificación discreta-continua que permite representar las ubicaciones y calibres de los diferentes conductores en el sistema de distribución eléctrica. Para la etapa esclava, se adopta el algoritmo de barrido hacia atrás/adelante (BFS). Los resultados numéricos obtenidos en los sistemas IEEE de 8 y 27 nodos demuestran la aplicabilidad, eficiencia y robustez de esta metodología de optimización que, en comparación con metodologías actuales como el algoritmo metaheurístico de Newton, muestra mejoras significativas en los valores de la función objetivo con respecto al escenario de demanda balanceada para los sistemas de prueba de 8 y 27 nodos (es decir, 10.30% y 1.40% respectivamente). Por otro lado, para el escenario de demanda desbalanceada se obtuvo una reducción de 1,43% en el sistema de 27 nodos, mientras que en la red de 8 nodos no se obtuvo mejora. Se analiza un escenario de simulación adicional asociado a la versión trifásica de la red IEEE de 33 nodos bajo condiciones de funcionamiento desbalanceadas considerando tres posibles perfiles de carga. El primer perfil de carga corresponde a la operación anual bajo una condición de demanda pico, el segundo caso está asociado a un perfil de demanda diario, y el tercer caso de operación discretiza el perfil de demanda en tres periodos con longitudes de 1000 h, 6760 h y 1000 h con demandas del 100%, 60% y 30% respectivamente del caso de demanda máxima. Los resultados numéricos muestran la fuerte influencia del comportamiento de la demanda en los costos totales de planeación, con variaciones superiores a los USD 260.000,00 anuales entre los distintos casos de análisis. Todas las implementaciones se desarrollaron en el entorno de programación MATLAB®. |
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Para la etapa esclava, se adopta el algoritmo de barrido hacia atrás/adelante (BFS). Los resultados numéricos obtenidos en los sistemas IEEE de 8 y 27 nodos demuestran la aplicabilidad, eficiencia y robustez de esta metodología de optimización que, en comparación con metodologías actuales como el algoritmo metaheurístico de Newton, muestra mejoras significativas en los valores de la función objetivo con respecto al escenario de demanda balanceada para los sistemas de prueba de 8 y 27 nodos (es decir, 10.30% y 1.40% respectivamente). Por otro lado, para el escenario de demanda desbalanceada se obtuvo una reducción de 1,43% en el sistema de 27 nodos, mientras que en la red de 8 nodos no se obtuvo mejora. Se analiza un escenario de simulación adicional asociado a la versión trifásica de la red IEEE de 33 nodos bajo condiciones de funcionamiento desbalanceadas considerando tres posibles perfiles de carga. El primer perfil de carga corresponde a la operación anual bajo una condición de demanda pico, el segundo caso está asociado a un perfil de demanda diario, y el tercer caso de operación discretiza el perfil de demanda en tres periodos con longitudes de 1000 h, 6760 h y 1000 h con demandas del 100%, 60% y 30% respectivamente del caso de demanda máxima. Los resultados numéricos muestran la fuerte influencia del comportamiento de la demanda en los costos totales de planeación, con variaciones superiores a los USD 260.000,00 anuales entre los distintos casos de análisis. Todas las implementaciones se desarrollaron en el entorno de programación MATLAB®.This article addresses the problem of the optimal selection of conductors in asymmetric three-phase distribution networks from a combinatorial optimization perspective, where the problem is represented by a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model that is solved using a master-slave (MS) optimization strategy. In the master stage, an optimization model known as the generalized normal distribution optimization (GNDO) algorithm is proposed with an improvement stage based on the vortex search algorithm (VSA). Both algorithms work with discrete-continuous coding that allows us to represent the locations and gauges of the different conductors in the electrical distribution system. For the slave stage, the backward/forward sweep (BFS) algorithm is adopted. The numerical results obtained in the IEEE 8- and 27-bus systems demonstrate the applicability, efficiency, and robustness of this optimization methodology, which, in comparison with current methodologies such as the Newton metaheuristic algorithm, shows significant improvements in the values of the objective function regarding the balanced demand scenario for the 8- and 27-bus test systems (i.e., 10.30% and 1.40% respectively). On the other hand, for the unbalanced demand scenario, a reduction of 1.43% was obtained in the 27-bus system, whereas no improvement was obtained in the 8-bus grid. An additional simulation scenario associated with the three-phase version of the IEEE33-bus grid under unbalanced operating conditions is analyzed considering three possible load profiles. The first load profile corresponds to the yearly operation under the peak load conduction, the second case is associated with a daily demand profile, and the third operation case discretizes the demand profile in three periods with lengths of 1000 h, 6760 h, and 1000 h with demands of 100%, 60% and 30% of the peak load case. Numerical results show the strong influence of the expected demand behavior on the plan’s total costs, with variations upper than USD/year 260,000.00 between different cases of analysis. All implementations were developed in the MATLAB® programming environment.pdfspaAttribution-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Optimización combinatorialSistemas de distribuciónSelección de conductorPerdidas de energíaFlujo de potenciaIngeniería Eléctrica --Tesis y disertaciones académicasModelo de programación no lineal entero mixto (MINLP)Algoritmo de optimización de distribución normal generalizada (GNDO)Influencia de la demanda en la planeaciónCombinatorial optimizationDistribution systemsConductor selectionEnergy lossesPower flowAplicación del algoritmo de optimización por distribuciones generalizadas al problema de selección óptima de conductores en sistemas de distribución trifásicos asimétricosApplication of the generalized normal distribution optimization algorithm to the optimal selection of conductors in three-phase asymmetric distribution 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