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

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

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

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.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

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

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.This paper resents the basic concepts of NSGA-II elitist multiobjectie algorithm, showing its working principles and the special mechanisms that lead to preservation and evolution towards Pareto-optimum solutions. This algorithm is applied on the knapsack classical optimization problem adapted for multiobjective optimization. An alternative approach is also proposed, aiming to be compared with the basic NSGA-II procedure

Control de frecuencia y voltaje en tiempo real de un generador síncrono.

This paper shows identification and control of a system formed by a synchronous generator coupled with an induction motor. Pole placement technique is used to control two independent loops, obtaining good quality results.Este artículo aborda la identificación y control de un sistema físico que consta de un generador síncrono acoplado a un primomotor de inducción, siendo éste el que impulse la máquina síncrona. Para controlar las dos variables físicas se usa la técnica de reubicación de polos con lazos independientes, obteniéndose resultados de buena 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.A distribution systems phase balancing algorithm is presented; it uses a multiobjective model which permits minimize active power loss but the quantity changes which have been done in the system. The optimization methodology is a Non Dominated Elitist Genetic Algorithm in its second version. Methodology and model were tested in a test system of the international literature

Métodos no-lineales de puntos interiores aplicados al problema de despacho hidrotérmico.

This work presents a hydrothermal coordination model which considers the network constraints and the quadratic costs of thermal units. It shows some solution methodologies which uses interior point methods. The model and the methodologies are evaluated in a test system.Este artículo presenta un modelo de despacho hidrotérmico determinístico que tiene en cuenta las restricciones de la red y la característica cuadrática de los costos de las unidades térmicas. Se presentan varias metodologías de solución basadas en el método de puntos interiores. El modelo y las metodologías son evaluados por medio de un sistema de prueba

Métodos no lineales de puntos interiores aplicados al problema de despacho hidrotérmico

Este artículo presenta un modelo de despacho hidrotérmico determinístico que tiene en cuenta las restricciones de la red y la característica cuadrática de los costos de las unidades térmicas. Se presentan varias metodologías de solución basadas en el método de puntos interiores. El modelo y las metodologías son evaluados por medio de un sistema de pruebaThis work presents a hydrothermal coordination model which considers the network constraints and the quadratic costs of thermal units. It shows some solution methodologies which uses interior point methods. The model and the methodologies are evaluated in a test system