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

Operación económica de dispositivos almacenadores de energía para disminución de pérdidas

This paper presents an algorithm for the opti­mal operation of distributed energy storage units from perspective of active potential lost. An exact model based on Lagrange relaxation is proposed. Simulation results on the IEEE 37-bus test feed­er demonstrate that energy storage system can be used for minimizing transmission losses in a distribution system by reshaping the load curve. The main contribution of this approach is the ob­jective function and the optimization algorithm, Lagrange multipliers are used for determining optimal placement and sizing of the energy stor­age units. A discussion about the impact of energy storage units on the distribution planning is also presented.Este artículo presenta un algoritmo para la ope­ración óptima de unidades de almacenamiento de energía (UDAE), desde la perspectiva de las pérdidas de potencia activa. Se propone un mode­lo exacto basado en relajación lagrangeana. Los resultados de simulación sobre el alimentador de distribución IEEE de 37 nodos demuestran que un sistema de almacenamiento de energía puede ser utilizado para minimizar las pérdidas en un sis­tema de distribución, a través de la modificación de la curva de carga. La principal contribución de este enfoque consiste en el tratamiento de la función objetivo y el algoritmo de optimización. Los multiplicadores de Lagrange son usados para determinar la ubicación y el dimensionamiento óptimo de las unidades de almacenamiento. Se presenta además una discusión sobre el impacto de las UDAE en el planeamiento de la red de dis­tribución

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

Algoritmo multiobjetivo NSGA-II aplicado al problema de la mochila.

Este trabajo presenta la filosofía del algoritmo multiobjetivo elitista NSGA-II, explicando su esquema de funcionamiento y los mecanismos especiales que permiten la preservación y la evolución de soluciones Pareto óptimas. Este algoritmo se aplica sobre el problema de optimización clásico correspondiente al problema de la mochila adaptado para optimización multiobjetivo. También se desarrolla una propuesta alternativa para ser comparada con el esquema básico del NSGA-II

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

Planeamiento multiobjetivo de la expansión de la transmisión considerando seguridad e incertidumbre en la demanda

En este artículo se presenta una metodología de solución para el problema de planeamiento de la expansión de redes de trans- misión de energía eléctrica considerando contingencias simples (N-1). Adicionalmente, se considera incertidumbre para los pro- nósticos de la demanda futura en cada una de las barras del sistema de potencia. El problema de planeamiento es dividido en un subproblema de inversión que calcula los costos de inversión y un subproblema operativo que resuelve los flujos de carga para determinar el grado de infactibilidad (corte de carga), resultados que son presentados en forma de frentes de Pareto. Para resolver el subproblema de inversión se utiliza un algoritmo evolutivo NSGA-II (Elitist Non Dominated Sorted Genetic Algorithm) modificado, que entrega múltiples propuestas de inversión. Por otra parte, se implementa un método de puntos interiores de alto orden para resolver los problemas de flujo del problema operativo. La metodología propuesta es validada utilizando dos siste- mas de prueba de la literatura especializada: el sistema IEEE-24 barras y el sistema Garver o IEEE-6 barras, cuyos resultados, al compararse con los tradicionales, demuestran la validez de la metodología propuesta y corroboran la conveniencia de la meto- dología multiobjetivo aplicada.This paper presents a methodology for resolving the transmission expansion planning problem by considering single contingency criteria (N-1). Each bus bar in the power system considered future demand uncertainty. The planning problem was divided into an investment problem (calculating investment costs) and an operative problem (resolving power flows). A modified evolutionary elitist non-dominated sorted genetic algorithm (NSGA-II) was used for resolving the investment problem, determining several in- vestment proposals where feasibility was evaluated by solving the operative problem. On the other hand, a high order interior point (HOIP) method was proposed for solving load flow problems. The methodology was tested by using two systems found in the specialised literature: IEEE-24 bus and Garver or IEEE-6 bus systems. The results, when compared with traditional ones, sho- wed the proposed method’s power and the multi-objective technique’s convenience

Impacto de la penetración de la energía solar fotovoltaica en sistemas de distribución: estudio bajo supuestos del contexto colombiano

Context: This article presents an evaluation method for penetration of solar photovoltaic energy in distribution systems. This evaluation considers cost minimization of energy losses during the lifetime of the solar photovoltaic panels and includes calculation of total costs of energy, and investment, operation and maintenance of the panels.Method: The parameters used in this study are based on recent studies in Colombia with the purpose of proposing more realistic alternatives. The optimization problem is solved using a specialized genetic algorithm and the method is tested on the IEEE 37-bus test-system modified, to include behavior of residential and industrial loads.Results: Power losses in feeders are graphically presented as a relationship with the number of buses with photovoltaic panels. The farther buses from the power supply are more attractive for the location of photovoltaic panels in terms of investment and total cost of energy.Conclusions: Results of the evaluation presents a reduction of power losses in lines. In addition, it shows the advantages of local reactive power support. According to the scenario, it shows that it is possible to generate with photovoltaic panels obtaining an investment return from the perspective of the network operator and investor.Contexto: El presente artículo muestra un método de evaluación del impacto de la penetración de energía solar fotovoltaica sobre los sistemas de distribución. La evaluación considera la minimización del costo de pérdidas de energía para el período de vida útil de los Paneles Fotovoltaicos (PFV) e incluye el cálculo del valor presente de los costos totales por compra de energía, e inversión, operación y mantenimiento de los PFV.Método: Los parámetros para la simulación se basan en estudios recientes en Colombia, con el fin de proponer alternativas más realistas. El problema de optimización se resuelve utilizando un algoritmo genético especializado y el método se prueba sobre el sistema de prueba de 37 nodos de la IEEE, modificado para incluir comportamiento de cargas residenciales e industriales.Resultados: Se presenta gráficamente la disminución de las pérdidas en el sistema de prueba a medida que se incrementa el número de barras con PFV. Los nodos más alejados de la fuente de alimentación son más atractivos para la ubicación de PFV en términos de inversión y costo total de la energía.Conclusiones: Los resultados de la evaluación llevan a una reducción de las pérdidas técnicas en las líneas además de mostrar las ventajas del soporte local de potencia reactiva. Según el escenario se observa que es posible generar con PFV obteniendo un retorno de la inversión desde la óptica del operador como inversionista

Planeamiento de la transmisión considerando seguridad e incertidumbre en la demanda empleando programación no lineal y técnicas evolutivas

This paper proposes a methodology for solving the Transmission Expansion Planning Problem considering single contingencies (N-1) and future demand uncertainty. To solve this problem, a specialized Chu-Beasley Genetic Algorithm (CBGA) is used so that investment plans can be suggested. These plans are evaluated through a Higher Order Interior Point Method for Linear Programming or through a Predictor Corrector Method. Additionally, initialization of the CBGA is carried out using Non-linear Interior Point. The methodology is validated using three test systems from the specialized literature: 46-Bus South-Brazilian, IEEE 24-Bus, and a 6-Bus Garver system. Results demonstrate the validity of this approach to solving the transmission planning problem when contingencies are considered; which is attained by finding expansion plans of minimum cost

Transmission planning considering security and demand uncertainty through non-linear programming and evolutionary techniques

En este trabajo se presenta una metodología de solución para el problema de Planeamiento de la Expansión de Redes de Transmisión de Energía Eléctrica considerando contingencias simples (N-1) e incertidumbre en la demanda futura. Para resolver el problema se utiliza un Algoritmo Genético Especializado de Chu & Beasley (AGCH) para realizar las propuestas de inversión cuyos flujos de carga son resueltos mediante Programación Lineal con un Método de Punto Interior de Alto Orden o Método Predictor Corrector (MPC). Adicionalmente, es implementada una inicialización de la población mediante un Método de Punto Interior No Lineal. La metodología propuesta es validada utilizando tres sistemas de prueba de la literatura especializada: el sistema del Sur Brasilero de 46 barras, el sistema IEEE de 24 barras y el sistema Garver de 6 nodos.This paper proposes a methodology for solving the Transmission Expansion Planning Problem considering single contingencies (N-1) and future demand uncertainty. To solve this problem, a specialized Chu-Beasley Genetic Algorithm (CBGA) is used so that investment plans can be suggested. These plans are evaluated through a Higher Order Interior Point Method for Linear Programming or through a Predictor Corrector Method. Addition­ally, initialization of the CBGA is carried out us­ing Non-linear Interior Point. The methodology is validated using three test systems from the spe­cialized literature: 46-Bus South-Brazilian, IEEE 24-Bus, and a 6-Bus Garver system. Results dem­onstrate the validity of this approach to solving the transmission planning problem when contin­gencies are considered; which is attained by find­ing expansion plans of minimum cost

Optimal Operation of Distributed Energy Storage Units for Minimizing Energy Losses

This paper presents an algorithm for the opti­mal operation of distributed energy storage units from perspective of active potential lost. An exact model based on Lagrange relaxation is proposed. Simulation results on the IEEE 37-bus test feed­er demonstrate that energy storage system can be used for minimizing transmission losses in a distribution system by reshaping the load curve. The main contribution of this approach is the ob­jective function and the optimization algorithm, Lagrange multipliers are used for determining optimal placement and sizing of the energy stor­age units. A discussion about the impact of energy storage units on the distribution planning is also presented.Este artículo presenta un algoritmo para la ope­ración óptima de unidades de almacenamiento de energía (UDAE), desde la perspectiva de las pérdidas de potencia activa. Se propone un mode­lo exacto basado en relajación lagrangeana. Los resultados de simulación sobre el alimentador de distribución IEEE de 37 nodos demuestran que un sistema de almacenamiento de energía puede ser utilizado para minimizar las pérdidas en un sis­tema de distribución, a través de la modificación de la curva de carga. La principal contribución de este enfoque consiste en el tratamiento de la función objetivo y el algoritmo de optimización. Los multiplicadores de Lagrange son usados para determinar la ubicación y el dimensionamiento óptimo de las unidades de almacenamiento. Se presenta además una discusión sobre el impacto de las UDAE en el planeamiento de la red de dis­tribución