Flujo de potencia óptimo para redes de distribución DC empleando el algoritmo metaheurístico de búsqueda de vórtices

Este documento está orientado al problema de flujo de potencia óptimo (OPF porsus siglas en inglés) en redes de corriente continua (DC) considerando cargas de potencia constante y generadores distribuidos (DG's) dentro de la red eléctrica. El problema de OPF es formulado como un problema de opt...

Full description

Autores:
Escobar Santoya, Andrés Felipe
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Tecnológica de Bolívar
Repositorio:
Repositorio Institucional UTB
Idioma:
eng
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/11417
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12585/11417
https://utb.alma.exlibrisgroup.com/view/delivery/57UTB_INST/1214846200005731
Palabra clave:
Corriente continua
Distribución de energía eléctrica
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:Este documento está orientado al problema de flujo de potencia óptimo (OPF porsus siglas en inglés) en redes de corriente continua (DC) considerando cargas de potencia constante y generadores distribuidos (DG's) dentro de la red eléctrica. El problema de OPF es formulado como un problema de optimización no lineal y resuelto utilizando un algoritmo maestro-esclavo. La parte maestra es responsable del despacho de todos los DG's empleando el algoritmo de búsqueda por medio de vórtices (VSA). En la etapa esclava, un método de flujo de potencia eficiente basado en series de Taylor llamado método por linealización extendida es utilizado para calcular todos los voltajes de los nodos y para evaluar la función objetivo del problema, la cual corresponde a la minimización de pérdidas de potencia. Dos redes de distribución compuestas por 21 y 69 nodos son empleadas como casos de prueba para comparar los resultados numéricos del método propuesto con elpaquete de optimización no lineal GAMS y cuatro métodos metaheurístico optimización por agujeros negros, algoritmo genético continuo, optimización por enjambre de partículas y algoritmo de búsqueda de agua por manadas de elefantes. Todas las simulaciones fueron desarrolladas en el ambiente de MATLAB 2017a licenciado por la Universidad Tecnológica de Bolívar.