Optimización binivel aplicada al problema de la planeación de redes eléctricas de media y baja tensión

Este documento presenta un modelo binivel para la planeación de redes de distribución de media y baja tensión, con penetración de generación distribuida (GD) en la red de baja tensión. El modelo binivel propuesto tiene en cuenta en los niveles superior e inferior, el planeamiento de las redes de media y baja tensión, respectivamente. Esta metodología considera como conflicto entre estos dos agentes (niveles superior e inferior) el tamaño y la localización de los transformadores de distribución (TD), es decir, la incidencia que tiene el flujo de potencia que circula de la red primaria a la secundaria. El principal objetivo de este enfoque es encontrar una solución global conjunta que permita obtener un equilibrio que beneficie el planeamiento de ambas redes. Los dos niveles involucran los costos de instalación y repotenciación de elementos nuevos y existentes (tramos de red, TD, subestaciones y GD) y el costo de las pérdidas de energía. Este problema binivel es formulado como un modelo no lineal entero mixto y es solucionado usando un algoritmo de búsqueda tabú (ABT). Para verificar la eficiencia de la metodología propuesta se emplean tres casos de estudio: i ) planeamiento integrado tradicional, ii ) planeamiento integrado binivel y iii ) planeamiento integrado binivel con GD en la red de baja tensión. Los resultados obtenidos muestran la importancia de considerar en los estudios de planeación de redes de distribución, la red primaria y secundaria de forma simultánea, lo cual permite encontrar respuestas con costos globales más bajos

Optimización binivel aplicada al problema de la planeación de redes eléctricas de media y baja tensión

Este documento presenta un modelo binivel para la planeación de redes de distribución de media y baja tensión, con penetración de generación distribuida (GD) en la red de baja tensión. El modelo binivel propuesto tiene en cuenta en los niveles superior e inferior, el planeamiento de las redes de media y baja tensión, respectivamente. Esta metodología considera como conflicto entre estos dos agentes (niveles superior e inferior) el tamaño y la localización de los transformadores de distribución (TD), es decir, la incidencia que tiene el flujo de potencia que circula de la red primaria a la secundaria. El principal objetivo de este enfoque es encontrar una solución global conjunta que permita obtener un equilibrio que beneficie el planeamiento de ambas redes. Los dos niveles involucran los costos de instalación y repotenciación de elementos nuevos y existentes (tramos de red, TD, subestaciones y GD) y el costo de las pérdidas de energía. Este problema binivel es formulado como un modelo no lineal entero mixto y es solucionado usando un algoritmo de búsqueda tabú (ABT). Para verificar la eficiencia de la metodología propuesta se emplean tres casos de estudio: i ) planeamiento integrado tradicional, ii ) planeamiento integrado binivel y iii ) planeamiento integrado binivel con GD en la red de baja tensión. Los resultados obtenidos muestran la importancia de considerar en los estudios de planeación de redes de distribución, la red primaria y secundaria de forma simultánea, lo cual permite encontrar respuestas con costos globales más bajos

Aplicación de redes neuronales artificiales en la protección de distancia en líneas de transmisión

En este trabajo se pretende usar los sistemas inteligentes en la protección de distancia con un concepto de ajuste adaptivo con lo cual se logra una región ideal de operación en la zona 1, que garantice el correcto funcionamiento de un relé neuronal de distancia frente a los inconvenientes que presentan los relés digitales, electromagnéticos o de estado sólido

Optimal location of battery swap stations for electric vehicles

In this paper, a methodology that allows to determine the location and optimal sizing of battery swap stations for electric vehicles in distribution networks is proposed, which objective is to minimize investment costs and technical losses of the network. The set of constraints is associated with technical and operational characteristics of the system. To solve the mathematical model, an evolutionary algorithm is used. To verify the efficiency of the methodology, a Colombian distribution system is used, where the obtained results validate what is proposed in this work

Restauración de sistemas eléctricos de distribución usando un algoritmo heurístico constructivo

En este artículo se presenta una metodología para resolver el problema de la restauración del servicio en sistemas de distribución de energía eléctrica, el cual es planteado como un modelo de optimización no lineal entero mixto, donde la función objetivo a  maximizar es la carga que está por fuera del servicio, sujeto a un conjunto de restricciones técnicas y operativas. El problema es solucionado empleando técnicas heurísticas, a través de indicadores de sensibilidad que guían el proceso de restauración. La metodología es validada en sistemas de distribución, encontrando resultados de buena calidad

Reubicación óptima de transformadores de distribución usando el algoritmo multiobjetivo de optimización NSGA II

This paper presents a methodology for optimal relocation of transformers in distribution systems. The problem is formulated as an optimization model of multiobjective linear integer type, which considers investment and operating costs, and the benet of thEste artículo presenta una metodología para la reubicación óptima de transformadores en sistemas de distribución. El problema se formula como un modelo de optimización de tipo entero lineal multiobjetivo, que considera los costos de inversión y operación

Optimal Location and Sizing of DGs in DC Networks Using a Hybrid Methodology Based on the PPBIL Algorithm and the VSA

In this paper, we propose a master–slave methodology to address the problem of optimal integration (location and sizing) of Distributed Generators (DGs) in Direct Current (DC) networks. This proposed methodology employs a parallel version of the Population-Based Incremental Learning (PPBIL) optimization method in the master stage to solve the location problem and the Vortex Search Algorithm (VSA) in the slave stage to solve the sizing problem. In addition, it uses the reduction of power losses as the objective function, considering all the constraints associated with the technical conditions specific to DGs and DC networks. To validate its effectiveness and robustness, we use as comparison methods, different solution methodologies that have been reported in the specialized literature, as well as two test systems (the 21 and 69-bus test systems). All simulations were performed in MATLAB. According to the results, the proposed hybrid (PPBIL–VSA) methodology provides the best trade-off between quality of the solution and processing times and exhibits an adequate repeatability every time it is executed

Improved genetic algorithm for phase-balancing in three-phase distribution networks: A master-slave optimization approach

This paper addresses the phase-balancing problem in three-phase power grids with the radial configuration from the perspective of master–slave optimization. The master stage corresponds to an improved version of the Chu and Beasley genetic algorithm, which is based on the multi-point mutation operator and the generation of solutions using a Gaussian normal distribution based on the exploration and exploitation schemes of the vortex search algorithm. The master stage is entrusted with determining the configuration of the phases by using an integer codification. In the slave stage, a power flow for imbalanced distribution grids based on the three-phase version of the successive approximation method was used to determine the costs of daily energy losses. The objective of the optimization model is to minimize the annual operative costs of the network by considering the daily active and reactive power curves. Numerical results from a modified version of the IEEE 37-node test feeder demonstrate that it is possible to reduce the annual operative costs of the network by approximately 20% by using optimal load balancing. In addition, numerical results demonstrated that the improved version of the CBGA is at least three times faster than the classical CBGA, this was obtained in the peak load case for a test feeder composed of 15 nodes; also, the improved version of the CBGA was nineteen times faster than the vortex search algorithm. Other comparisons with the sine–cosine algorithm and the black hole optimizer confirmed the efficiency of the proposed optimization method regarding running time and objective function value