Optimization model to define intrinsic subsidies in electric distribution

En el presente trabajo se desarrolla un modelo de optimización para identificar subsidios intrínsecos entre grupos de usuarios que exhiben características de consumo y distributivas diferentes, definiendo su costo de acceso a las redes de distribución eléctrica. Las características de consumo son traducidas por la elasticidad demanda-precio del servicio de acceso a redes. Las características distributivas se presentan desde un desarrollo auxiliar al modelo, que conduce a una variante de los denominados precios Ramsey, incorporando en su estructura un parámetro que traduce el impacto distributivo. La solución es tomada de forma indicativa para plantear el apartamiento ?óptimo? del vector de precios en cada segmento del mercado residencial, respecto del costo propio de distribución (CPD). Al contrario de lo adoptado en la práctica regulatoria, un CPD constante, el modelo propuesto arrojará un Vector CPD, cuyos componentes difieren en los segmentos identificados, permitiendo subsidios entre los mismos atendiendo a las características mencionadas.In this work a new optimization model to determine intrinsic subsidies to assign different network access prices in an electric distribution system (eds), to obtain access tariff for residential consumers, including distributive equity considerations, is presented. The optimization is based in an alternative approach of the Ramsey pricing, but the basic expression finally obtained is used only as indicative application in the model. Beside the demand-price elasticity, the distributive characteristics are introduced by mean of and distributive impact parameter, defined in the model construction. in the regulatory practice, for each eds the distribution cost (dc) is constant. From the model proposed, each segment of consumers that can be defined by its demand and distributive characteristics, results in a different dc. for this reason, the proposed approach has the capacity to define intrinsic subsidies between the segments of residential consumers that can be identified depending on structure of EDS in study.Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

A possibilistic model to estimate the intrinsic cost of non supply energy in electric distribution systems

En el presente trabajo se desarrolla un novedoso modelo para estimar el costo de la energía no suministrada en sistemas de distribución de energía eléctrica. Se propone un enfoque multiobjetivo y flexible, sustentado en programación dinámica posibilística, reconociendo en cada criterio de optimización identificado, la existencia de incertidumbres no estocásticas de valor. El costo resultante, por no ser fijado externamente y depender de la estructura modelorepresentación del sistema, se designa como intrínseco. El modelo se centra en la ubicación óptima de equipos de seccionamiento y protección, aspecto de mayor impacto en el diseño confiable. Se comparan, sobre un mismo sistema real, sus resultados respecto de los obtenidos por un método basado en programación dinámica determinística, en la que el costo en cuestión es fijado regulatoriamente. Se evidencian las ventajas de la optimización posibilística respecto del enfoque clásico determinístico.In the this work a new model to estimate the non supply energy costs in electric distribution systems, is presented. A multi-objective and flexible approach, based in possibilistic dynamic programming, is proposed, recognizing, for each optimization criteria, the existence of non stocastic incertainties. The resulting cost is not externally defined and depends only on the structure model-representation of system; then it's designed as intrinsic cost. The strategy proposed has been developed to defines the location and optimal number of sectionalizing devices. The proposed model is compared with a classic method supported in deterministic dynamic programming, applied on the same real system, and the advantages for the possibilistic approach are evidenced.Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Fundacion Bariloche. Instituto de Economia Energetica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Pistonesi, Héctor . Fundacion Bariloche. Instituto de Economia Energetica; Argentin

Optimización de la inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión. Desarrollos teóricos de un modelo hiperheurístico

This work presents the Theoretical developments of a hyperheuristic model to solve the Power Injection by Micro Distributed Generators in Low Voltage Electric Power Distribution Systems (LV EPDS) Optimizing Problem, focusing in Solar Photovoltaic Systems (MG FV). This is a MultiObjective Combinatorial Optimization Problem, in which the Classical Methods do not produce good solutions in the Deterministic Domain relative to their Control Variables, and they collapse in the Domain of Non-Stochastic Uncertainties associated to those. The concepts to development of a Case Based Reasoning HyperHeuristic with a domain supported on variants of MultiObjective Particle Swarm Optimization MetaHeuristic (X-FPSO) and MultiObjective Artificial Fish School (FAFS) is presented. Additionally, the parallelization of the algorithm is introduced, replacing its primitively sequential formulation, proposed by the author, using the platform called Message Passing Interface (MPI).Este artículo presenta los desarrollos teóricos  de un Modelo HiperHeurístico para Optimizar la Inyección de Potencia proveniente de Micro-Generadores Distribuidos en Sistemas Eléctricos de Distribución de Energía (SEDE) en Baja Tensión (BT), focalizándose sobre los Paneles Solares Fotovoltaicos (MG FV). Implica una Optimización Combinatoria MultiObjetivo, en el que los Métodos Clásicos no producen buenas soluciones en el Dominio Determinístico, relativo a sus Variables de Control, y colapsan en el Dominio de Incertidumbres de Carácter no Estocástico asociadas a aquellas. Aquí, son descritos los conceptos generales de una estrategia bio-inspirada referida como HiperHeurística, con un Método de Aprendizaje Sustentado en Razonamiento, y cuyo dominio se compone de un Conjunto de MetaHeurísticas MultiObjetivo del tipo PSO incorporando una forma híbrida, AFS (Artificial Fish School) que exhibe características aptas para ser integrada, y permite resolver problemas de convergencia observados por el autor en trabajos previos. Adicionalmente, se introduce la paralelización del algoritmo, reemplazando su formulación primigeniamente secuencial, utilizando la plataforma conocida como MPI (Message Passing Interface)

Modelo hiperheurístico y simulación para La optimización de la inyección de potencia desde micro generación en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión

This paper addresses the processes required to solve the problem of optimizing the injection of power from micro generators in electric power distribution system (SEDE) of low voltage (BT), focusing on photovoltaic solar panels (MG FV). For this purpose, the concepts and general developments presented in previous articles by the author are taken as a reference, and they are detailed, leading to two hyper-heuristics based on reasoning, with mastery in variant meta-heuristics of PSO, Forms (X-FPSO) and Fast Artificial Fish Swarm (FAFS) multi-objective. These hyper-heuristics were referred to as HY CBR X-FPSO and HY CBR (X-FPSO + FAFS) MPI, the latter being the one that improves the results compared to the first one, solving the two limitations observed at this point. The parallelization of the hyper-heuristic algorithm HY CBR (X-FPSO + FAFS) MPI is also described, in the two afore-mentioned variants, using the MPI platform. Finally, a simulation is presented on a SEDE with real MG FV BT, through both hyper-heuristic algorithms, comparing the results.El presente trabajo aborda los desarrollos requeridos para resolver el problema de optimizar la inyección de potencia proveniente de micro generadores en sistemas eléctricos de distribución de energía (SEDE) de baja tensión (BT), focalizándose en los paneles solares fotovoltaicos (MG FV). Para tal propósito, se toman como referencia los conceptos y desarrollos generales presentados en artículos previos del autor, y se detallan los mismos, orientándolos a dos hiperheurísticas Basadas en Razonamiento, con dominio en metaheurísticas variantes de PSO, Formas (X-FPSO) y Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) multiobjetivo. Estas hiperheurísticas fueron referidas como HY CBR X-FPSO y HY CBR (X-FPSO + FAFS) MPI, siendo la segunda la que mejora los resultados en comparación con la primera, resolviendo las dos limitaciones observadas en esta. Se describe también la paralelización del algoritmo hiperheurístico HY CBR (X-FPSO + FAFS) MPI, en las dos variantes descriptas, empleando la plataforma MPI. Finalmente, se presenta una simulación sobre un SEDE con MG FV BT real, mediante ambos algoritmos hiperheurísticos, comparando los resultados

Incentivos en cargos de acceso a redes de transmisión eléctrica

En el presente trabajo se describe un modelo para incentivar la participación de generadores cuyas fuentes primarias de energía son renovables, en un sistema de transmisión eléctrica. Se considera especialmente el recurso hidroeléctrico, sin pérdida de generalidad, que requiere del emplazamiento de las unidades de generación donde el recurso está localizado geográficamente. Para ello, se propone una función virtual de producción, cuyos insumos y productos virtuales resultan apropiados conforme el objetivo pretendido. Su tratamiento comparativo se continúa con un modelo Data Envelopment Analysis/Análisis Envolvente de Datos, que arroja eficiencias tales que permiten obtener factores de afectación aplicables a los cargos de acceso a las redes de transmisión, incentivando, con menores costos, a las unidades hidroeléctricas. Se presentan resultados desde la aplicación del modelo sobre un sistema real de transmisión

Modelos clásicos y soft-computing de economía computacional sobre problemas de optimización vinculados al control regulatorio en sistemas de distribución eléctrica

Este libro fue editado por el Comité de Energías Córdoba (CEC), en el marco del programa de investigación del Departamento de Empresas, perteneciente al Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad (CIECS), Unidad Ejecutora de doble dependencia (CONICET y UNC)En este trabajo se pretende direccionar un paradigma tecnológico que permita mejorar la capacidad predictiva de los modelos asociados al estudio de sistemas complejos. Se refieren aplicaciones en el campo de la Economía Computacional, acotando el análisis a los modelos de equilibrio parcial, como lo es el estudio de un cierto Mercado Energético. En particular, y sin pérdida de generalidad, el que se presenta predominantemente es el Segmento de Distribución de Energía Eléctrica, sumado a dos Modelos de aplicación en el Segmento de Transmisión, que pueden ser considerados sobre sistemas de Distribución Troncal (DISTRO). En el Segmento de Distribución, no sólo existen transacciones de energía con cierto grado de competencia o disputabilidad, sino de capacidad instalada, ponderadas por el uso de un sistema de redes que constituye un Monopolio Natural No Disputable, y que requiere, por tanto, de un Control Regulatorio cada vez más sofisticado. Con esta finalidad se trata el desarrollo de metodologías que se integren a la Investigación Operativa, desde los nuevos instrumentos propuestos por la Soft-Computing (Razonamiento Aproximado, Metaheurísticas, HiperHeurísticas, Redes Neuronales y Sistemas Difusos, entre otros instrumentos), considerando, además, Modelos de Programación Matemática Clásica. El libro incluye una serie de artículos del autor publicados en revistas internacionales con referato, así como algunas aportaciones en la temática no incluidas en publicaciones, que de algún modo sintetizan un trabajo de investigación de más de quince años. De manera que el índice temático se listará por capítulo y página, sin referir sus contenidos, pues se corresponden, en general, con un Modelo asociado a un trabajo previo, o a las publicaciones mencionadas

A comparison of metaheuristics algorithms for combinatorial optimization problems. application to phase balancing in electric distribution systems

Metaheuristics Algorithms are widely recognized as one of most practical approaches for Combinatorial Optimization Problems. This paper presents a comparison between two metaheuristics to solve a problem of Phase Balancing in Low Voltage Electric Distribution Systems. Among the most representative mono-objective metaheuristics, was selected Simulated Annealing, to compare with a different metaheuristic approach: Evolutionary Particle Swarm Optimization. In this work, both of them are extended to fuzzy domain to modeling a multiobjective optimization, by mean of a fuzzy fitness function. A simulation on a real system is presented, and advantages of Swarm approach are evidenced.Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Fundacion Bariloche. Instituto de Economia Energetica; Argentina. Comision Nacional de Energia Atomica. Gerencia del Area de Investigaciones y Aplicaciones no Nucleares. Gerencia de Fisica (CAB); ArgentinaFil: Miranda, V.. Universidad de Porto; PortugalFil: Wiman, G.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentin

Generación distribuida basada en fuentes primarias de energía renovable: Análisis técnico-económico y regulatorio

En los Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) se observa, conforme el estado del arte, que la Penetración de Fuentes Primarias de Energía Renovable, bajo la forma de Generación Distribuida (GD) en Media Tensión (MT) y Micro-Generación Distribuida (MGD) en Baja Tensión (BT). con posibilidad de autoconsumo e inyección de excedentes a la red, definen un nuevo Paradigma. Sin embargo, existen tres inconvenientes que pueden atentar contra el mismo, discutidos en este trabajo. El primero es el Tecnológico: se relaciona con la tecnología empleada en los Sistemas de Generación disponibles, considerando el avance en investigación y desarrollo para aumentar su eficiencia. El segundo es el Regulatorio: implica el análisis Económico/Financiero a los efectos de que el capital invertido por los Generadores pueda ser recuperado en un tiempo igual o menor a la vida útil de los Sistemas de Generación, sin que ello implique Subsidios Distorsivos ni vulnere los parámetros establecidos en el control de Calidad del Producto y Servicio Técnico. Y el tercero, es el aspecto Técnico: vinculado al impacto que producen las instalaciones de GD y MGD en los SDEE.Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Metaheurísticas Multiobjetivo Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) y Optimización Evolucionaria por Enjambre de Partículas con Topología Estocástica Global Individual (FEPSO GIST). Parte II: Aplicación

This work presents a model to Low Voltage (LV) Unbalance Degree Optimization in a Three-phase Electric Distribution Network (EDN). The combination of two new Fuzzy-MultiObjective MetaHeuristics FEPSO GIST (Fuzzy Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochastic Topology) proposed by the author and, FAFS (Fuzzy Artificial Fish Shool) extended to MultiObjective domain by the author, using Fuzzy Sets, are presented. Of multiple problems resulting from such unbalance degree, are considered the technical losses and the voltage drops. Both aspects are fundamentals in the rational use of energy, when this objective is focused from the offer side, and are observed for Regulatory Authority. In addition, a MatHeuristic approach composed for the classical approach based in Mixed-Interger Linear Programming and FEPSO GIST-FAFS Meta- Heuristics, is introduced. In this Part II of the work, the Models applications to the Unbalance Load Degree problem and its specifics developments, are presented.El presente trabajo describe un modelo para la Optimización del Grado de Desbalance de Cargas en una Red Trifásica de Distribución de Energía Eléctrica (SDEE) en Baja Tensión (BT). Se presenta la integración de dos novedosas metaheurísticas: la FEPSO GIST (Fuzzy-MultiObjective Particles Swarm Optimization with Global/Individual Stochastic Topology), desarrollada por el autor, y la FAFS (Fuzzy-MultiObjective Artificial Fish School), cuya extensión multiobjetivo es propuesta por el autor, valuando la función de aptitud mediante conjuntos difusos. El problema propuesto ya ha sido resuelto en un trabajo presentado por el autor, mediante la metaheurística FPSO, y su solución constituye una referencia para comparar resultados. Entre los inconvenientes producidos por un elevado grado de desbalance en las fases del sistema, se consideran la minimización de las pérdidas técnicas y la mejora del perfil de tensiones. Ambos aspectos, relativos al uso racional de la energía propiciado desde el lado de la oferta, son observados por la autoridad regulatoria. Se presenta, adicionalmente, un modelo matheurístico que combina el enfoque clásico del problema, empleando programación lineal enteramixta con las dos metaheurísticas introducidas, FEPSO GIST y FAFS. Se comparan resultados al aplicar los modelos sobre el mismo SDEE BT considerado en el enfoque resuelto vía FPSO. En esta Parte II, se desarrollan los modelos específicos y se presenta su aplicación al problema

Critical Contingencies Ranking for Dynamic Security Assessment Using Neural Networks

A number of contingencies simulated during dynamic security assessment do not generate unacceptable values of power system state variables, due to their small influence on system operation. Their exclusion from the set of contingencies to be simulated in the security assessment would achieve a significant reduction in computation time. This paper defines a critical contingencies selection method for on-line dynamic security assessment. The selection method results from an off-line dynamical analysis, which covers typical scenarios and also covers various related aspects like frequency, voltage, and angle analyses among others. Indexes measured over these typical scenarios are used to train neural networks, capable of performing on-line estimation of a critical contingencies list according to the system state.Fil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentina. Fundación Bariloche. Instituto de Economía Energetica; ArgentinaFil: Gimenez Alvarez, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería; Argentin