Comparación de modelos matemáticos para encontrar la operación optima de microredes
En este proyecto de grado se presenta la comparación de cinco modelos matemáticos empleados para encontrar la operación óptima de microredes de distribución de energía eléctrica. Los primeros cuatro modelos están basados en algunas formulaciones matemáticas encontradas en la literatura especializada...
- Autores:
-
Duque Giraldo , Javier Andrés
Lourido Quintero, Yesid
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/14292
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- Palabra clave:
- 510 - Matemáticas::515 - Análisis
Análisis de intervalos (matemáticas)
Análisis de circuitos electricos
Redes (Matemáticas)
Microredes
Operación óptima
Sistemas de distribución
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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En este proyecto de grado se presenta la comparación de cinco modelos matemáticos empleados para encontrar la operación óptima de microredes de distribución de energía eléctrica. Los primeros cuatro modelos están basados en algunas formulaciones matemáticas encontradas en la literatura especializada, las cuales fueron modificadas para tener como función objetivo la minimización del costo de compra de energía. Además de los aspectos considerados en un problema de operación tradicional de un sistema eléctrico (ecuaciones de balance nodal, capacidades de elementos y límites operativos), también se considera la penetración de generación distribuida y elementos almacenadores de energía. Adicionalmente, se propone un nuevo modelo del tipo lineal entero mixto, el cual garantiza encontrar la operación óptima de una red con estas características. Para efectos prácticos se considera el mismo sistema de prueba y la comparación se realiza tanto en el valor de la función objetivo como en aspectos relacionados con el modelo matemático (número de variables y restricciones) y tiempo computacional. Para su solución se emplea el software de optimización comercial GAMS. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessHincapié Isaza, Ricardo AlbertoDuque Giraldo , Javier AndrésLourido Quintero, Yesid2022-09-27T19:15:19Z2022-09-27T19:15:19Z2022https://hdl.handle.net/11059/14292Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeEn este proyecto de grado se presenta la comparación de cinco modelos matemáticos empleados para encontrar la operación óptima de microredes de distribución de energía eléctrica. Los primeros cuatro modelos están basados en algunas formulaciones matemáticas encontradas en la literatura especializada, las cuales fueron modificadas para tener como función objetivo la minimización del costo de compra de energía. Además de los aspectos considerados en un problema de operación tradicional de un sistema eléctrico (ecuaciones de balance nodal, capacidades de elementos y límites operativos), también se considera la penetración de generación distribuida y elementos almacenadores de energía. Adicionalmente, se propone un nuevo modelo del tipo lineal entero mixto, el cual garantiza encontrar la operación óptima de una red con estas características. Para efectos prácticos se considera el mismo sistema de prueba y la comparación se realiza tanto en el valor de la función objetivo como en aspectos relacionados con el modelo matemático (número de variables y restricciones) y tiempo computacional. Para su solución se emplea el software de optimización comercial GAMS.This project presents the comparison of five mathematical models used to find the optimal operation of electric power distribution microgrids. The first four models are based on some mathematical formulations found in the specialized literature, which were modified to have as objective function the minimization of the energy purchase cost. In addition to the aspects considered in a traditional electrical system operation problem (nodal balance equations, element capacities and operating limits), the penetration of distributed generation and energy storage elements is also considered. Additionally, a new model of the mixed integer linear type is proposed, which guarantees to find the optimal operation of a network with these characteristics.For practical purposes, the same test system is considered and the comparison is made both in the value of the objective function and in aspects related to the mathematical model (number of variables and restrictions) and computational time. For its solution, the commercial optimization software GAMS is used.Indice general Indice general I Indice de figuras III Índice de tablas IV 1. Introduccion 6 2. Operacion eficiente de microredes 8 2.1. Operacion eficiente de un sistema el´ectrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2. Operacion eficiente de una microred . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3. Modelos matematicos ...................................................................................11 3.1. Modelo matematico 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.2. Modelo matematico 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.3. Modelo matematico 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.4. Modelo matematico 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.5. Modelo matematico 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4. Comparación de los modelos matemáticos .......................................25 4.1. Sistema de prueba . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.2. Resultados obtenidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5. Conclusiones y Recomendaciones 31 5.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.2. Recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 BibliografíaPregradoIngeniero(a) Electricista43 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríasPereira510 - Matemáticas::515 - AnálisisAnálisis de intervalos (matemáticas)Análisis de circuitos electricosRedes (Matemáticas)MicroredesOperación óptimaSistemas de distribuciónComparación de modelos matemáticos para encontrar la operación optima de microredesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis[1] J. Grainger and W. Stevenson, “An´alisis de sistemas de potencia,” Editorial Mc Graw Hill, 1998[2] C. Cheng and D. Shirmohammadi, “A three-phase power flow method for real-time distribution system analysis,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 10, no. 2, pp. 671–679, 1995.[3] R. Cespedes, “New method for the analysis of distribution networks,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 5, no. 1, pp. 391–396, 1990.[4] E. Castillo, A. J. Conejo, P. Pedregal, R. Garc´ıa, and N. Alguacil, “Formulaci´on y resoluci´on de modelos de programaci´on matem´atica en ingenier´ıa y ciencia,” Universidad de Castilla-La Mncha, 2002.[5] F. A. Zuloaga, “Modelos de optimizaci´on para la operaci´on eficiente de sistemas el´ectricos de potencia bajo criterios probabil´ısticos y determin´ısticos de seguridad de suministro,” Proyecto de Grado de Ingenier´ıa El´ectrica, Universidad de Chile, 2015.[6] R. C. Vilcahuam´an, “An´alisis interactivo gr´afico de sistemas el´ectricos,” Tesis de Maestr´ıa en Ciencias de la Ingenier´ıa, Pontifica Universidad Cat´olica de Chile, 1993.[7] R. A. Gallego, A. H. Escobar, and M. Granada, “Flujo de carga en sistemas de transmisi´on,” Editorial UTP, 2016.[8] B. Dey, S. K. Roy, and B. Bhattacharyya, “Neighborhood based differential evolution technique to perform dynamic economic load dispatch on microgrid with renewables,” 4th International Conference on Recent Advances in Information Technology (RAIT), pp. 1–6, 2018.[9] M. A. Ramli, H. Bouchekara, and A. S. Alghamdi, “Efficient energy management in a microgrid with intermittent renewable energy and storage sources,” Sustainability, vol. 11, pp. 1–28, 2019.[10] G. C. Cho, I. D. Vitlinsky, V. A. Menshov, D. Z. Isaev, A. A. Konstantinova, Y. Bubnov, and A. Poluektov, “Dynamic economic dispatch in isolated microgrids incorporating the energy storage system,” in 2021 3rd International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE), 2021, pp. 1–5.[11] S. Rezaeeian, N. Bayat, A. Rabiee, S. Nikkhah, and A. Soroudi, “Optimal scheduling of reconfigurable microgrids in both grid-connected and isolated modes considering the uncertainty of ders,” Energies, vol. 15, no. 15, 2022.[12] M. Faisal, M. A. Hannan, P. J. Ker, A. Hussain, M. B. Mansor, and F. Blaabjerg, “Review of energy storage system technologies in microgrid applications: Issues and challenges,” IEEE Access, vol. 6, pp. 35 143–35 164, 2018.[13] A. Luna, N. Diaz, F. Andrade, M. Graells, J. Guerrero, and J. Vasquez, “Economic power dispatch of distributed generators in a grid-connected microgrid,” 9th International Conference on Power Electronics and ECCE Asia, pp. 1161–1168, 2015[14] M. Alramlawi, A. Femi Timothy, A. Gabash, E. Mohagheghi, and P. Li, “Optimal operation of pv-diesel microgrid with multiple diesel generators under grid blackouts,” in 2018 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2018 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / ICPS Europe), 2018, pp. 1–6.[15] L. A. Rojas-Martinez, O. Montoya, J. A. Martinez-Trespalacios, C. Rojas, C. Pacheco, and john R. Castro-Suarez, “Radial distribution systems solving in GAMS - practice implementation,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 1154, no. 1, p. 012046, jun 2021.[16] O. D. Montoya, F. M. Serra, and C. H. De Angelo, “On the efficiency in electrical networks with ac and dc operation technologies: A comparative study at the distribution stage,” Electronics, vol. 9, no. 9, pp. 1–23, 2020.[17] A. C. Rueda-Medina, J. F. Franco, M. J. Rider, A. Padilha-Feltrin, and R. Romero, “A mixed-integer linear programming approach for optimal type, size and allocation of distributed 34 generation in radial distribution systems,” Electric Power Systems Research, vol. 97, pp. 133–143, 2013[18] S. Goodarzi, M. Gitizadeh, and A. R. Abbasi, “Efficient linear network model for tep based on piecewise mccormick relaxation,” IET Generation, Transmission Distribution, vol. 13, no. 23, pp. 5404–5412, 2019.[19] G. McCormick, “Computability of global solutions to factorable nonconvex programs: Part i ˆa€” convex underestimating problems,” Mathematical Programming, vol. 10, pp. 147–175, 1976[20] J. A. Cardona, “Ubicaci´on y dimensionamiento de generadores distribuidos en redes dc,” Proyecto de Grado de Ingenier´ıa El´ectrica, Universidad Tecnol´ogica de Pereira, 2022.[21] N. Alguacil, A. Motto, and A. Conejo, “Transmission expansion planning: a mixed-integer lp approach,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, no. 3, pp. 1070–1077, 2003.[22] O. D. Montoya, W. Gil-Gonz´alez, and L. Grisales-Nore˜na, “Relaxed convex model for optimal location and sizing of dgs in dc grids using sequential quadratic programming and random hyperplane approaches,” International Journal of Electrical Power Energy Systems, vol. 115, p. 105442, 2020.PublicationORIGINALTRABAJO DE GRADO.pdfTRABAJO DE GRADO.pdfapplication/pdf296872https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/a48dd9a4-1378-47ae-bd9f-009ce8f15eeb/download1b7ad64314fa24487b1475b9c47842e2MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/0e8a3bcd-cff3-4b54-937d-7ef926f13a2d/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXTTRABAJO DE GRADO.pdf.txtTRABAJO DE GRADO.pdf.txtExtracted texttext/plain54769https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/61873482-184f-4e3c-af1f-81c7e1d398ab/downloadacd95df75b9d72e323334c1a73ffb401MD53THUMBNAILTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgGenerated 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