Reconfiguración del sistema de distribución para mejora del perfil de voltaje utilizando la optimización mejorada de enjambre de partículas

El sistema de distribución es la etapa donde se presentan la mayor cantidad de problemas con la red eléctrica debido a que la carga se encuentra en constante crecimiento y a la interacción directa con el consumidor final. Es común la presencia de anomalías en los niveles de voltaje de los alimentadores y las excesivas pérdidas de potencia en los distintos tramos, por lo que se ha propuesto mediante este trabajo la solución a estos problemas realizando una DNR (distribution network reconfiguration), buscando la minimización de pérdidas en el sistema como función objetivo principal y a la vez la mejora del perfil de voltaje de la red. Como herramienta para la resolución del problema de reconfiguración se ha utilizado MPSO (modified particle swarm optimization) buscando cumplir la minimización de la función objetivo, así como distintas restricciones de voltaje y cargabilidad para mejorar la calidad de energía. La DNR se realizará en modelos de prueba modificados con la implementación de la herramienta MATPOWER en MATLAB.The distribution system is the stage where most problems occur with the electrical network due to the constantly growing load and the direct interaction with the final consumer. It is common the presence of anomalies in the voltage levels of the feeders and excessive power losses in the different sections, so it has been proposed through this work the solution to these problems by performing a DNR (distribution network reconfiguration), seeking the minimization of losses in the system as the main objective function and at the same time the improvement of the voltage profile of the network. As a tool for solving the reconfiguration problem, MPSO (modified particle swarm optimization) has been used, aiming at the minimization of the objective function as well as different voltage and loadability constraints to improve power quality. DNR will be implemented in modified test models with the help of MATLAB's MATPOWER tool