Optimal management of reactive power sources in far-offshore wind power plants

This paper introduces a new approach for the optimal management of reactive power sources, which follows a predictive optimization scheme (i.e. day-ahead, intraday application). Predictive optimization is based to the principle of minimizing the real power losses, as well the number of On-load Tap Changer (OLTC) operations for 24 time steps ahead. The mixed-integer nature of the problem and the restricted computing budget is tackled by using an emerging metaheuristic algorithm called Mean-Variance Mapping Optimization (MVMO). The evolutionary mechanism of MVMO is enhanced by introducing a new mapping function, which improves its global search capability. The effectiveness of MVMO (i.e. fast convergence and robustness against randomness in initialization and factors used in evolutionary operations) and the achievement of optimal grid code compliance are demonstrated by investigating the case of a far-offshore wind power plant, interconnected with HVDC link

Algoritmo de Optimización de Mapeo de Media Varianza Aplicado al Despacho Óptimo de Potencia Reactiva

Introduction: The optimal reactive power dispatch (ORPD) problem consists on finding the optimal settings of several reactive power resources in order to minimize system power losses. The ORPD is a complex combinatorial optimization problem that involves discrete and continuous variables as well as a nonlinear objective function and nonlinear constraints. Objective: This article seeks to compare the performance of the mean-variance mapping optimization (MVMO) algorithm with other techniques reported in the specialized literature applied to the ORPD solution. Methodology: Two different constraint handling approaches are implemented within the MVMO algorithm: a conventional penalization of deviations from feasible solutions and a penalization  by means of  a product of subfunctions that serves to identify both when a solution is optimal and feasible. Several tests are carried out in IEEE benchmark power systems of 30 and 57 buses. Conclusions: The MVMO algorithm is effective in solving the ORPD problem. Results evidence that the MVMO algorithm outperforms or matches the quality of solutions reported by several solution techniques reported in the technical literature. The alternative handling constraint proposed for the MVMO reduces the computation time and guarantees both feasibility and optimality of the solutions found.  Introducción: El problema del despacho óptimo de potencia reactiva (DOPR) consiste en encontrar la configuración óptima de diferentes recursos de potencia reactiva para minimizar las pérdidas de potencia del sistema. El DOPR es un problema complejo de optimización combinatorial que involucra variables discretas y continuas, así como una función objetivo no lineal y restricciones no lineales.   Objetivo: En este artículo se busca comparar el desempeño del algoritmo de optimización de mapeo de media varianza (MVMO, por sus siglas en inglés) con otras técnicas reportadas en la literatura especializada aplicadas a la solución del DOPR. Metodología: En el algoritmo MVMO se aplican dos enfoques diferentes de manejo de restricciones: penalización convencional de las desviaciones de las soluciones factibles y penalización por medio del producto de subfunciones que sirve para identificar cuándo una solución es óptima y factible. Se realizan simulaciones en sistemas de prueba IEEE de 30 y  57 barras. Conclusiones: El algoritmo MVMO es efectivo para solucionar el DOPR. Los resultados evidencian que el algoritmo MVMO supera o iguala a varias técnicas reportadas en la literatura técnica en la calidad de soluciones. El manejo alternativo de restricciones propuesto para el  MVMO  reduce el tiempo de cálculo y garantiza tanto factibilidad como optimalidad de las soluciones encontradas.   &nbsp

Modelado y solución del despacho óptimo reactivo multiperiodo mediante una técnica de optimización metaheurística

RESUMEN: El despacho óptimo de potencia reactiva (DOPR) es un problema clásico de los sistemas de potencia que consiste en la gestión óptima de reactivos, normalmente con el objetivo de reducir pérdidas. Si bien el DOPR ha sido ampliamente estudiado, existen relativamente pocos trabajos que han abordado este problema desde la perspectiva multiperiodo; siendo uno de los principales desafíos el modelado para limitar el número de maniobras de los taps de transformadores y elementos de compensación de potencia reactiva. En este estudio se realiza una revisión exhaustiva de las estrategias empleadas en la literatura técnica para modelar el despacho óptimo de potencia reactiva multiperiodo (DOPRM). Se presenta un modelo matemático con un nuevo manejo alternativo de restricciones, y se realiza una aplicación de una técnica metaheurística conocida como MVMO (Mean Variance Mapping Optimization Algorithm) en los sistemas IEEE 30-bus y IEEE 57-bus. Los resultados muestran la efectividad del modelo matemático en encontrar soluciones de alta calidad, que cumplen las metas planteadas horarias y diarias de maniobras para equipos de compensación reactiva, reducción de pérdidas de potencia activa, límites de tensión en nodos de generación y nodos de carga y límites máximos de los flujos por las líneas de transmisión