Planeamiento de la expansión de la transmisión considerando contingencias mediante el algoritmo multiobjetivo NSGA-II

Este trabajo propone un algoritmo multiobjetivo para solucionar el problema del planeamiento de la expansión de la transmisión considerando como objetivos los costos de inversión y la seguridad del sistema usando el criterio de contingencias N-1. Se implementa el algoritmo NSGA-II como técnica evolutiva de optimización multiobjetivo. El problema operativo es resuelto mediante un método de puntos interiores de alto orden. La metodología se valida con los sistemas de prueba IEEE de 6 y 24 nodo.This work proposes a multiobjective approach for transmission expansion planning considering security constraints (N-1 criterion) and minimum cost. Elitist NSGA-II multiobjective algorithm is used and the operative problem is solved trhough high order interior point method. The methodology is tested on 24 and 6 bus IEEE system

Optimización multiobjetivo de la operación en sistemas automatizados de distribución de energía eléctrica

El problema a tratar en este trabajo es la operación óptima de un sistema de distribución Automatizado con múltiples conexiones al sistema de transmisión. El tipo de sistema contemplado es una red de distribución de topología enmallada operada en forma radial, tal estudio se analiza para el perfil de carga en una hora dada y en condiciones normales de trabajo. Los objetivos a alcanzar en forma simultánea son: Minimizar las pérdidas de potencia y garantizar un perfil de tensión adecuado en los nodos del sistema. Para lograr tales objetivos es posible realizar control centralizado sobre los transformadores con control de derivaciones bajo carga en las subestaciones HV/MV, los reconectadotes en algunas ramas de la red y los bancos de capacitores shunt en las subestaciones HV/MV y en algunos nodos de la red, el estudio se realiza mediante un equivalente monofásico de red. Se tiene entonces un problema multiobjetivo de programación no lineal entera mixta (PNLEM) de optimización multiobjetivo con restricciones, en un espacio de búsqueda discreto. Solucionar este problema consiste en encontrar los puntos de operación, que satisfaciendo las necesidades de carga cumplan de forma simultánea los objetivos sin violar los límites de operación. En este trabajo se implementa el algoritmo evolutivo multiobjetivo de segunda generación NSGA II (Non dominated sorting genetic algorithm II), cuyo método de búsqueda se basa en el concepto de óptimo de pareto y que al incorporar el elitismo y una función explicita de apiñamiento encuentra soluciones de calidad

Balance De Fases Multiobjetivo En Sistemas De Distribución

Se presenta un algoritmo de balance de fases en sistemas de distribución usando un modelamiento multiobjetivo el cual permite minimizar las pérdidas de potencia activa así como el número de cambios a realizar en el sistema. La metodología de optimización combinatorial utilizada corresponde al algoritmo Non Dominated Elitist Genetic Algorithm en su segunda versión. La metodología y el modelo son testados en un sistema de prueba de la literatura internacional

Balance De Fases Multiobjetivo En Sistemas De Distribución

Se presenta un algoritmo de balance de fases en sistemas de distribución usando un modelamiento multiobjetivo el cual permite minimizar las pérdidas de potencia activa así como el número de cambios a realizar en el sistema. La metodología de optimización combinatorial utilizada corresponde al algoritmo Non Dominated Elitist Genetic Algorithm en su segunda versión. La metodología y el modelo son testados en un sistema de prueba de la literatura internacional

Planeamiento De La Expansión De La Transmisión Considerando Contingencias Mediante El Algoritmo Multiobjetivo NSGA-II

Este trabajo propone un algoritmo multiobjetivo para solucionar el problema del planeamiento de la expansión de la transmisión considerando como objetivos los costos de inversión y la seguridad del sistema usando el criterio de contingencias N-1. Se implementa el algoritmo NSGA-II como técnica evolutiva de optimización multiobjetivo. El problema operativo es resuelto mediante un método de puntos interiores de alto orden. La metodología se valida con los sistemas de prueba IEEE de 6 y 24 nodos

Metodología Multiobjetivo para el Planeamiento de la Expansión de la Transmisión considerando Incertidumbres en la Generación Eólica y la Demanda

Introduction: This paper presents a multi-objective methodology applied to the Transmission Expansion Planning problem when demand and large wind generation uncertainties are considered. Objective: Obtain robust expansion plans that minimize investment costs and maximize the use of the wind resource, considering its uncertainty and the demand influences. Method: The proposed methodology is based on Reduced Scenario Methodology to represent these uncertainties. The proposed methodology considers the DC model of the network, the obtained expansion plans that minimize the investment, the load shedding and the wind generation curtailment, in its formulation. To obtain the multi-objective algorithm, used to minimize expansion costs and wind power curtailment, an enhanced NSGA-II and a set of Pareto optimal expansion plans were implemented. Results:  The expansion plans performances were evaluated and compared with previous work, in order to demonstrate the proposed approach robustness. All tests were carried out on Garver and the IEEE 24-bus RTS systems. Conclusions: Observing the number of times that the expansion plan takes to zero the load cut and the wasted wind energy, with respect to a value established in this paper, the proposed methodology has a performance index higher than 75,16% for the Garver system and 98,97% for the IEEE system of 24 nodes.Introducción: En este documento se presenta una metodología multiobjetivo aplicada al problema del Planeamiento de la Expansión de la Transmisión (PET) cuando se consideran las incertidumbres en la demanda y la generación eólica. Objetivo: Obtener planes de expansión robustos que minimicen los costos de inversión y maximicen el uso del recurso eólico, teniendo en cuenta su incertidumbre y la introducida por la demanda. Metodología: La metodología propuesta se basa en la Metodología de Escenario Reducido para representar estas incertidumbres. En la formulación de la metodología se consideraron: el modelo de red en DC, los planes de expansión que minimizan la inversión, la reducción en la carga y la generación eólica. Para obtener el algoritmo multiobjetivo, utilizado para minimizar los costos de expansión y la reducción de la energía eólica, se implementó un NSGA-II mejorado y un conjunto de planes óptimos de expansión de Pareto. Resultados: Se presenta el desempeño de los planes de expansión, los cuales fueron evaluados y comparados con trabajos anteriores para demostrar la solidez del enfoque propuesto. Todas las pruebas se realizaron en los sistemas Garver e IEEE de 24 nodos. Conclusiones: Al observar el número de veces que el plan de expansión lleva a cero el corte de carga y la energía eólica desperdiciada, con respecto a un valor establecido en este trabajo, se tiene que la metodología propuesta presenta un índice de rendimiento superior al 75,16% para el sistema Garver y al 98,97% para el sistema IEEE de 24 nodos

Metodología para el planeamiento de sistemas de distribución de energía eléctrica considerando optimización multiobjetivo

Con el fin de solucionar el problema del planeamiento multiobjetivo de sistemas de distribución de energía eléctrica, se propone en este trabajo una metodología empleando como técnica de solución un algoritmo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II), la cual considera la ubicación y capacidad de nuevos tramos de red, ubicación y capacidad de nuevas subestaciones, ampliación de subestaciones existentes y reconductorización de tramos de red existentes. Para dar solución al problema se emplean diferentes modelos matemáticos, todos con dos funciones objetivo. Con la aplicación de estos modelos se busca tener más herramientas a la hora de tomar decisiones, con el fin de involucrar funciones objetivo que impacten directamente en la solución del problema. Las funciones objetivo consideradas son: costos de inversión, costos de operación, costos de inversión y operación, y confiabilidad de la red (energía no servida). El conjunto de restricciones está compuesto por las ecuaciones de balance nodal, capacidades máximas permitidas para los elementos del sistema, máxima caída de tensión permitida y radialidad de la red. Dichos modelos son integrados a través de la selección de tendencias, es decir, determinación de elementos comunes que se encuentran en la solución, encontrando de esta forma una topología común para todos los modelos matemáticos. La metodología propuesta es verificada con sistemas de distribución de diferentes tamaños. Los resultados obtenidos muestran la efectividad del método y que estos servirán en la identificación de elementos en el estudio de planeamiento, buscando que los mismos satisfagan en el tiempo los diferentes objetivos propuestos.In order to solve the problem of multi-objective distribution system planning, in this work a methodology using as solution technique an Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) is proposed. This methodology considers location and capacity of new substations and feeders, and capacity increased of existing feeders and substations. For solving the problem, different mathematical models with two objective functions, are used. The application of different mathematical models seeks to have more tools to make decisions, in order to involve objective functions that directly influence the solution of the problem. The objective functions considered are: fixed costs, operative costs, fixed and operative costs, and network reliability (expected energy no supply). The set of constraints consider balance nodal equations, maximum allowable capacity of the system elements, the maximum allowable voltage drop and the radiality of the network. These mathematical models are integrated through the selection of trends; in other words, determination of common elements that are in the solution, thereby finding a topology common to all mathematical models. The proposed model is verified with distribution systems of different sizes. The results show the effectiveness of the method and these serve to identify elements in the planning study, seeking to satisfy at the horizon planning different proposed objectives

Metodología Multiobjetivo para el Planeamiento de la Expansión de la Transmisión considerando Incertidumbres en la Generación Eólica y la Demanda

Introduction: This paper presents a multi-objective methodology applied to the Transmission Expansion Planning problem when demand and large wind generation uncertainties are considered. Objective: Obtain robust expansion plans that minimize investment costs and maximize the use of the wind resource, considering its uncertainty and the demand influences. Method: The proposed methodology is based on Reduced Scenario Methodology to represent these uncertainties. The proposed methodology considers the DC model of the network, the obtained expansion plans that minimize the investment, the load shedding and the wind generation curtailment, in its formulation. To obtain the multi-objective algorithm, used to minimize expansion costs and wind power curtailment, an enhanced NSGA-II and a set of Pareto optimal expansion plans were implemented. Results:  The expansion plans performances were evaluated and compared with previous work, in order to demonstrate the proposed approach robustness. All tests were carried out on Garver and the IEEE 24-bus RTS systems. Conclusions: Observing the number of times that the expansion plan takes to zero the load cut and the wasted wind energy, with respect to a value established in this paper, the proposed methodology has a performance index higher than 75,16% for the Garver system and 98,97% for the IEEE system of 24 nodes.Introducción: En este documento se presenta una metodología multiobjetivo aplicada al problema del Planeamiento de la Expansión de la Transmisión (PET) cuando se consideran las incertidumbres en la demanda y la generación eólica. Objetivo: Obtener planes de expansión robustos que minimicen los costos de inversión y maximicen el uso del recurso eólico, teniendo en cuenta su incertidumbre y la introducida por la demanda. Metodología: La metodología propuesta se basa en la Metodología de Escenario Reducido para representar estas incertidumbres. En la formulación de la metodología se consideraron: el modelo de red en DC, los planes de expansión que minimizan la inversión, la reducción en la carga y la generación eólica. Para obtener el algoritmo multiobjetivo, utilizado para minimizar los costos de expansión y la reducción de la energía eólica, se implementó un NSGA-II mejorado y un conjunto de planes óptimos de expansión de Pareto. Resultados: Se presenta el desempeño de los planes de expansión, los cuales fueron evaluados y comparados con trabajos anteriores para demostrar la solidez del enfoque propuesto. Todas las pruebas se realizaron en los sistemas Garver e IEEE de 24 nodos. Conclusiones: Al observar el número de veces que el plan de expansión lleva a cero el corte de carga y la energía eólica desperdiciada, con respecto a un valor establecido en este trabajo, se tiene que la metodología propuesta presenta un índice de rendimiento superior al 75,16% para el sistema Garver y al 98,97% para el sistema IEEE de 24 nodos

Diseño de redes de comunicaciones por cable usando optimización multiobjetivo

En esta tesis se estudió el problema de las redes de comunicación por cable y de éste surgieron dos propuestas de modelos matemáticos. En el primero se estudia el costo de inversión y la calidad de la señal. En el segundo se estudia el costo de inversión y confiabilidad del sistema. Estos modelos son resueltos usando los algoritmos Multiobjetivo VEGA (Vector Evaluated Genetic Algorithm) y NSGA II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm). Son obtenidos resultados de excelente calidad usando sistemas de prueba de la vida real. La tesis tiene la siguiente organización: En el capítulo 1 se explican las redes de comunicación, particularmente redes de banda ancha o CATV y se define la topología tipo BLASTER empleada en el estudio por su amplio uso. Se presentan los modelos matemáticos y se describe el estado del arte y evolución en el diseño de las redes y la inclusión de nuevos servicios dada la demanda de los usuarios. Finalmente, se identifican los objetivos que serán parte del problema que incluyen costo de inversión, calidad de la señal y factores que determinan la confiabilidad en la red y el modelo matemático que se va a resolver. En el capítulo 2 se describe la arquitectura empleada en el problema de redes de comunicación por cable, la cual está basada en la conformación de nodos de usuarios y en donde se aprovecha a los expertos para la ubicación de componentes y la definición de trayectorias. También se definen en este capítulo los objetivos que se van a estudiar teniendo en cuenta sus características conflictantes: costo de inversión y la calidad de la operación, costo de inversión y la confiablidad en el suministro, así como sus respectivos modelos matemáticos y restricciones. n el capítulo 3 se presentan las bases teóricas de los Algoritmos Evolutivos, en los cuales se describe el tipo de codificación, generación de la población inicial y operadores básicos 17 del Algoritmo Genético: Selección, Cruzamiento y Mutación. Los operadores Cruzamiento y Mutación se han modificado obteniendo operadores especializados que garantizan la radialidad en cada individuo de la población. En este capítulo también se plantean los modelos del problema Multiobjetivo. En el capítulo 4 se presentan aspectos teóricos relacionados con la optimización Multiobjetivo. Son descritos el concepto de convexidad y frente de Pareto, así mismo se define el concepto de dominancia y las metas que se desean alcanzar en la optimización Multiobjetivo. El frente debe ser tan cercano como sea posible al frente óptimo de Pareto y lo más diverso posible a fin de garantizar una búsqueda en un amplio espacio de solución

Diseño de redes de comunicaciones por cable usando optimización multiobjetivo

En esta tesis se estudió el problema de las redes de comunicación por cable y de éste surgieron dos propuestas de modelos matemáticos. En el primero se estudia el costo de inversión y la calidad de la señal. En el segundo se estudia el costo de inversión y confiabilidad del sistema. Estos modelos son resueltos usando los algoritmos Multiobjetivo VEGA (Vector Evaluated Genetic Algorithm) y NSGA II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm). Son obtenidos resultados de excelente calidad usando sistemas de prueba de la vida real. La tesis tiene la siguiente organización: En el capítulo 1 se explican las redes de comunicación, particularmente redes de banda ancha o CATV y se define la topología tipo BLASTER empleada en el estudio por su amplio uso. Se presentan los modelos matemáticos y se describe el estado del arte y evolución en el diseño de las redes y la inclusión de nuevos servicios dada la demanda de los usuarios. Finalmente, se identifican los objetivos que serán parte del problema que incluyen costo de inversión, calidad de la señal y factores que determinan la confiabilidad en la red y el modelo matemático que se va a resolver. En el capítulo 2 se describe la arquitectura empleada en el problema de redes de comunicación por cable, la cual está basada en la conformación de nodos de usuarios y en donde se aprovecha a los expertos para la ubicación de componentes y la definición de trayectorias. También se definen en este capítulo los objetivos que se van a estudiar teniendo en cuenta sus características conflictantes: costo de inversión y la calidad de la operación, costo de inversión y la confiablidad en el suministro, así como sus respectivos modelos matemáticos y restricciones. n el capítulo 3 se presentan las bases teóricas de los Algoritmos Evolutivos, en los cuales se describe el tipo de codificación, generación de la población inicial y operadores básicos 17 del Algoritmo Genético: Selección, Cruzamiento y Mutación. Los operadores Cruzamiento y Mutación se han modificado obteniendo operadores especializados que garantizan la radialidad en cada individuo de la población. En este capítulo también se plantean los modelos del problema Multiobjetivo. En el capítulo 4 se presentan aspectos teóricos relacionados con la optimización Multiobjetivo. Son descritos el concepto de convexidad y frente de Pareto, así mismo se define el concepto de dominancia y las metas que se desean alcanzar en la optimización Multiobjetivo. El frente debe ser tan cercano como sea posible al frente óptimo de Pareto y lo más diverso posible a fin de garantizar una búsqueda en un amplio espacio de solución