Herramienta de simulación para el análisis de flujo óptimo clásico utilizando multiplicadores de Lagrange

El análisis del flujo óptimo es un problema complejo y desafiante por sus características no lineales. La inclusión de restricciones de potencia y los modelos de las líneas de transmisión hacen complejo determinar el respectivo despacho. Los multiplicadores de Lagrange son un método de optimización cl...

Full description

Autores:
Anzola, Diego
Castro, Julio
Giral, Diego
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Tecnológica de Bolívar
Repositorio:
Repositorio Institucional UTB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/10360
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12585/10360
Palabra clave:
Despacho económico
Flujo óptimo de potencia
Multiplicadores de Lagrange
Optimización no lineal
LEMB
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Description
Summary:El análisis del flujo óptimo es un problema complejo y desafiante por sus características no lineales. La inclusión de restricciones de potencia y los modelos de las líneas de transmisión hacen complejo determinar el respectivo despacho. Los multiplicadores de Lagrange son un método de optimización clásico que permite solucionar problemas de despacho económico de múltiples variables sujetas con diversas restricciones. Este articulo presenta el desarrollo de una herramienta de simulación denominada SOPF (Software Optimal Power Flow), desarrollada en Guide-Matlab y que permite analizar el problema de flujo óptimo clásico de un sistema de potencia con pérdidas y con restricciones de potencia activa, el simulador desarrollado es un herramienta académica de apoyo para los estudiantes, profesores y personas interesadas en la aplicación de algoritmos de optimización para la operación económica de sistemas eléctricos de potencia. Como métricas, el simulador determina el despacho de la potencia activa de cada generador, los costos de generación de la potencia despachada, el aporte de cada máquina, los costos incrementales y las pérdidas de acuerdo al balance de potencia. Finalmente, los resultados se presentan a través de dos casos de estudio: flujo óptimo clásico con pérdidas y sin restricciones de potencia activa y flujo óptimo clásico con pérdidas y con restricciones de potencia activa. Para ambos casos, se obtienen errores inferiores al 1 %.