Maximización del beneficio económico anual en redes de distribución a través de la minimización de pérdidas de potencia

Este trabajo de grado presenta la formulación e implementación de un algoritmo de Programación No Lineal Entero Mixto (MINLP) que optimiza la ubicación y tamaño de STATCOMs en sistemas de distribución de energía eléctrica, minimizando las pérdidas de potencia de la red y maximizando su TCS anual. En...

Full description

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:11349/28784
Acceso en línea:
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Palabra clave:
FACTS
STATCOMs
Optimización
MINLP
Minimización de pérdidas
Ingeniería Eléctrica - Tesis y disertaciones académicas
Redes de distribución de energía
Distribución de energía eléctrica
Perdidas eléctricas
Programación no-lineal
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description Este trabajo de grado presenta la formulación e implementación de un algoritmo de Programación No Lineal Entero Mixto (MINLP) que optimiza la ubicación y tamaño de STATCOMs en sistemas de distribución de energía eléctrica, minimizando las pérdidas de potencia de la red y maximizando su TCS anual. En primera instancia se presenta una aproximación teórica sobre la inclusión óptima de diferentes tecnologías (BESS, GDs y FACTS) en sistemas de transmisión y distribución de energía eléctrica, con el fin de obtener un panorama referente a los diferentes modelos de optimización implementados y los resultados obtenidos en cada línea de investigación. Además, se exponen los beneficios que se obtienen al incluir STATCOMs en redes de distribución y se plantean las bases teóricas que dieron cabida al desarrollo del proyecto. Posteriormente se expuso la formulación matemática y estrategia de solución del modelo de optimización incluyendo sus restricciones y los dos escenarios planteados para la obtención de los resultados. Además, se definieron las redes de distribución radial IEEE-33 e IEEE-69 como sistemas de prueba y se exhibieron sus características. Finalmente, el algoritmo de optimización fue implementado a los sistemas de prueba mediante el software de optimización GAMS. Se definieron dos casos base para la red IEEE-33 (A y B) y dos escenarios solución para ambos sistemas de prueba, con el fin de realizar una comparación veraz con15los algoritmos IA y GHS propuestos en [18] y [19] respectivamente. La comparación se hizo a través de los resultados obtenidos referentes a la disminución de pérdidas de potencia, maximización del beneficio económico y corrección del perfil de tensión.
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Posteriormente se expuso la formulación matemática y estrategia de solución del modelo de optimización incluyendo sus restricciones y los dos escenarios planteados para la obtención de los resultados. Además, se definieron las redes de distribución radial IEEE-33 e IEEE-69 como sistemas de prueba y se exhibieron sus características. Finalmente, el algoritmo de optimización fue implementado a los sistemas de prueba mediante el software de optimización GAMS. Se definieron dos casos base para la red IEEE-33 (A y B) y dos escenarios solución para ambos sistemas de prueba, con el fin de realizar una comparación veraz con15los algoritmos IA y GHS propuestos en [18] y [19] respectivamente. La comparación se hizo a través de los resultados obtenidos referentes a la disminución de pérdidas de potencia, maximización del beneficio económico y corrección del perfil de tensión.This degree project presents the formulation and implementation of a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) algorithm that optimizes the location and size of STATCOMs in electrical power distribution systems, minimizing power losses from the grid and maximizing their annual TCS. Firstly, a theoretical approach is presented about the optimal inclusion of different technologies (BESS, GDs and FACTS) in electrical energy transmission and distribution systems, in order to obtain an overview of the different optimization models implemented and the results obtained in each line of research. In addition, the benefits obtained by including STATCOMs in distribution networks are exposed and the theoretical bases that gave place to the development of the project are raised. Subsequently, the mathematical formulation and solution strategy of the optimization model was presented, including its restrictions and the two scenarios proposed for obtaining the results. In addition, the IEEE-33 and IEEE-69 radio distribution networks were defined as trial systems and their characteristics were exposed. Finally, the optimization algorithm was implemented to the trial systems using the GAMS optimization software. Two base cases were defined for the IEEE-33 network (A and B) and two solution scenarios for both trial systems, to make an accurate comparison with the IA and GHS algorithms proposed in [1] and [2] respectively. The comparison was made through the results obtained regarding the reduction of power losses, maximization of the economic benefit and correction of the tension profile.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2FACTSSTATCOMsOptimizaciónMINLPMinimización de pérdidasIngeniería Eléctrica - Tesis y disertaciones académicasRedes de distribución de energíaDistribución de energía eléctricaPerdidas eléctricasProgramación no-linealAlgoritmosFACTSSTATCOMsOptimizationMINLPMinimization of lossesMaximización del beneficio económico anual en redes de distribución a través de la minimización de pérdidas de potenciaAnnual economic profit maximization in distribution networks though the minimization of power lossesMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALMolinaCelisCristhianEduardoRamirezVidalJohnCamilo2021.pdfMolinaCelisCristhianEduardoRamirezVidalJohnCamilo2021.pdfapplication/pdf1568531http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/28784/1/MolinaCelisCristhianEduardoRamirezVidalJohnCamilo2021.pdf5a3a6ed9676cc9574274eb8b5d0ad999MD51open accessLicencia y autorización de los autores para publicar.pdfLicencia y autorización de los autores para publicar.pdfLICENCIA DE USO Y AUTORIZACIÓN PARA PUBLICARapplication/pdf235625http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/28784/5/Licencia%20y%20autorizaci%c3%b3n%20de%20los%20autores%20para%20publicar.pdf4f7a9d5eeac885185450182b062393f4MD55metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/28784/6/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD56open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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