Flujo de potencia óptimo multiobjetivo en un marco de generación distribuida
En este documento se trata el desarrollo de un flujo de potencia óptimo (OPF) multi-objetivo a partir de la modificación de una herramienta previamente implementada basada en el algoritmo de optimización meta-heurístico de la colonia de hormigas (Ant Colony Optimization). Lo anterior contempló un ca...
- Autores:
-
Toro Rey, Carlos Mario
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/39037
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/39037
- Palabra clave:
- Sistemas de energía eléctrica
Optimización matemática
Algoritmo hormiga
Algoritmos inspirados en la naturaleza
Ingeniería
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- openAccess
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En este documento se trata el desarrollo de un flujo de potencia óptimo (OPF) multi-objetivo a partir de la modificación de una herramienta previamente implementada basada en el algoritmo de optimización meta-heurístico de la colonia de hormigas (Ant Colony Optimization). Lo anterior contempló un cambio en el modelo de flujo de potencia con el objetivo de hacer la herramienta escalable a redes de distribución con muchos nodos. Como contribución principal, se plantearon dos funciones objetivo, de manera que fuera posible no solo 1) minimización de pérdidas de energía activa en la red por parte del operador del sistema, sino 2) maximizar la utilidad de un generador distribuido por concepto de inyección de potencia reactiva, actividad remunerada como servicio auxiliar y que tiene como objetivo realizar soporte de tensión y por consiguiente reducción de pérdidas técnicas en la red. Para este OPF multi-objetivo se propusieron precios nodales dependientes de los costos marginales de inyección de energía activa y reactiva, esto para tener en cuenta en la remuneración de los agentes que hacen compensación reactiva. Se implementó el OPF multi-objetivo para el caso de estudio tradicional 1) Kersting de 2 nodos. Adicionalmente, con el cambio propuesto al modelo de red, fue posible aplicar el flujo de potencia óptimo de objetivo único (minimización de pérdidas) para los casos de estudio 2) IEEE de 13 Nodos y 3) el IEEE de 37 Nodos, permitiendo la escalabilidad de la herramienta a partir del cargue de las matrices de admitancias. Los resultados muestran que efectivamente existen soluciones de compromiso entre la maximización de la utilidad del agente que agrupa a los generadores distribuidos por concepto de provisión de energía reactiva y la minimización de las pérdidas técnicas requeridas por el operador del sistema. En tal sentido, la gestión de potencia reactiva de forma unilateral por parte de los agentes distribuidos (mediante auto-despacho de potencia reactiva por señales de precio marginal local) puede producir un deterioro opcional del sistema eléctrico |
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Lo anterior contempló un cambio en el modelo de flujo de potencia con el objetivo de hacer la herramienta escalable a redes de distribución con muchos nodos. Como contribución principal, se plantearon dos funciones objetivo, de manera que fuera posible no solo 1) minimización de pérdidas de energía activa en la red por parte del operador del sistema, sino 2) maximizar la utilidad de un generador distribuido por concepto de inyección de potencia reactiva, actividad remunerada como servicio auxiliar y que tiene como objetivo realizar soporte de tensión y por consiguiente reducción de pérdidas técnicas en la red. Para este OPF multi-objetivo se propusieron precios nodales dependientes de los costos marginales de inyección de energía activa y reactiva, esto para tener en cuenta en la remuneración de los agentes que hacen compensación reactiva. Se implementó el OPF multi-objetivo para el caso de estudio tradicional 1) Kersting de 2 nodos. Adicionalmente, con el cambio propuesto al modelo de red, fue posible aplicar el flujo de potencia óptimo de objetivo único (minimización de pérdidas) para los casos de estudio 2) IEEE de 13 Nodos y 3) el IEEE de 37 Nodos, permitiendo la escalabilidad de la herramienta a partir del cargue de las matrices de admitancias. Los resultados muestran que efectivamente existen soluciones de compromiso entre la maximización de la utilidad del agente que agrupa a los generadores distribuidos por concepto de provisión de energía reactiva y la minimización de las pérdidas técnicas requeridas por el operador del sistema. En tal sentido, la gestión de potencia reactiva de forma unilateral por parte de los agentes distribuidos (mediante auto-despacho de potencia reactiva por señales de precio marginal local) puede producir un deterioro opcional del sistema eléctricoThis paper deals with the development of a multi-objective optimal power flow (OPF) through the modification of a previously implemented tool based on the meta-heuristic optimization algorithm of the colony of ants (Ant Colony Optimization). This contemplated a change in the power flow model with the objective of making the tool scalable to distribution networks with many nodes. As main contribution, two objective functions were proposed, so that not only would be posible to 1) minimize the loss of active energy in the network by the system operator, but 2) maximizing the utility of a distributed generator by means of reactive power injection, remunerated activity as an auxiliary service that has the objective of carrying out voltage support and, consequently, reducing technical losses in the network. For this multi-objective OPF, nodal prices were proposed, dependent on the marginal costs of active and reactive energy injection, this to be taken into account in the compensation of reactive compensation agents. The multi-objective OPF was implemented for the traditional test case 1) Kersting of 2 nodes. Additionally, with the proposed change to the network model, it was possible to apply the optimal single-objective power flow the test cases 2) IEEE of 13 Nodes and 3) the IEEE of 37 Nodes, allowing the scalability of the tool from the loading of the admittance matrices. The results show that there are indeed compromised solutions between the maximization of the utility of the agent that groups the distributed generators for the provision of reactive energy and the minimization of the technical losses required by the system operator. In this sense, unilaterally reactive power management of the distributed agents (by means of self-dissemination of reactive power by local marginal price signals) can produce an operational deterioration of the electrical systemIngeniero EléctricoPregrado47 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaFlujo de potencia óptimo multiobjetivo en un marco de generación distribuidaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSistemas de energía eléctricaOptimización matemáticaAlgoritmo hormigaAlgoritmos inspirados en la naturalezaIngenieríaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=aPmVGc4AAAAJvirtual::11036-10000-0002-3344-9555virtual::11036-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000117583virtual::11036-1db50a4e0-6344-4ada-bd82-b9004e8e6b33virtual::11036-1db50a4e0-6344-4ada-bd82-b9004e8e6b33virtual::11036-1ORIGINALu820856.pdfapplication/pdf892385https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/93183782-c0a2-4fe5-aa9d-f3b01287eefe/download13da363a330ac109597f8b5eebcb5e61MD51TEXTu820856.pdf.txtu820856.pdf.txtExtracted texttext/plain64874https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3b4d0b0e-1d0c-4f06-97d1-37f15c71d134/download65946514bb560eb50a43445da3b24f65MD54THUMBNAILu820856.pdf.jpgu820856.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7625https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/32c9634c-268c-46e2-b08f-4d07467ec3f6/download0e0f3a69dd91a96ecc56d9d44dac392cMD551992/39037oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/390372024-05-15 08:22:54.352https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |