Optimal placement and sizing of D-STATCOMs in radial and meshed distribution networks using a discrete-continuous version of the genetic algorithm
En este artículo, proponemos una nueva codificación discreta-continua del algoritmo genético Chu-Beasley para abordar el problema de la ubicación y dimensionamiento optimo de los compensadores estáticos de distribución (D-STATCOM) en las redes de distribución eléctrica. La parte discreta de la codif...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/28447
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/28447
- Palabra clave:
- Redes de distribución
Compensadores estáticos de distribución
Algoritmo genético discreto-continuo
Configuraciones radial y enmallada
Computación evolutiva
Ingeniería Eléctrica - Tesis y disertaciones académicas
Algoritmos genéticos
Compensadores estáticos
Redes eléctricas
Distribución de energía eléctrica
Distribution networks
Distribution static compensators
Discrete-continuous genetic algorithm
Radial and meshed configurations
Evolutive computation
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | En este artículo, proponemos una nueva codificación discreta-continua del algoritmo genético Chu-Beasley para abordar el problema de la ubicación y dimensionamiento optimo de los compensadores estáticos de distribución (D-STATCOM) en las redes de distribución eléctrica. La parte discreta de la codificación determina los nodos donde se instalará D-STATCOM. La parte continua de la codificación regula sus tamaños. La función objetivo considerada en este estudio es la minimización de los costos operativos anuales en cuanto a pérdidas de energía e inversiones de instalación en D-STATCOM. Esta función objetivo está sujeta a las limitaciones clásicas de balance de potencia y las capacidades de los dispositivos. La versión discreta-continua propuesta del algoritmo genético resuelve el modelo de programación no lineal de enteros mixtos que genera el balance de potencia clásico. Las validaciones numéricas en el sistema de prueba de 33 nodos con configuraciones radial y de malla muestran que el enfoque propuesto minimiza efectivamente los costos operativos anuales de la red. Además, el software GAMS compara los resultados del método de optimización propuesto, lo que permite demostrar su eficiencia y robustez. |
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