La instalación de equipamiento de automatización de distribución (DA) permite la
implementación de la aplicación avanzada FLISR (Fault Location, Isolation and
Service Restoration). Esta implementación proporciona a la red la capacidad de
autorreparación para mejorar su resiliencia.
La restauración del servicio (SR) es un componente esencial de la aplicación FLISR.
Permite que luego de detectada y aislada una falla permanente en un área del
sistema, se genere y ejecute automáticamente un plan para restaurar el servicio en
las áreas no afectadas, empleando el menor número de maniobras. Existen algunas
investigaciones que se enfocan en una solución de SR con diferentes arquitecturas
de automatización y técnicas de optimización. Sin embargo, los algoritmos son
limitados y requieren de más estudios para tener en cuenta escenarios como
clientes prioritarios, integración de reconfiguración de red y operación de
microrredes, incertidumbres de recursos energéticos distribuidos (DER) y cargas;
con el propósito de lograr una red inteligente capaz de autorrepararse de eventos
extremos.
El presente trabajo de titulación propone un algoritmo de optimización centralizado
basado en la combinación de técnicas metaheurísticas de Evolución Diferencial
(DE) y Aprendizaje Incremental Basado en Población Continúa (PBILc) para
resolver el problema de la restauración del servicio en Sistemas de Distribución.
Este algoritmo considera los clientes prioritarios y el despacho de generación
distribuida (DG) para soporte de la red principal, o alimentación local de las cargas,
formándose microrredes. De esta forma, se provee al sistema de capacidad de
autorreparación para atender a más escenarios de restauración.The distribution automation (DA) allows the implementation of the advanced
application FLISR (Fault Location, Insolation, and Service Restoration). This
implementation provides the network the self-healing capability to improve its
resilience.
Service Restoration (SR) is an essential component of the FLISR application. It
allows generating and executing automatically a plan to restore the service in healthy
areas using the least number of maneuvers after detecting and isolating a permanent
fault in the system area. There is some research that focuses on a solution based
on SR with different architectures of automatization and optimization techniques.
However, the algorithms are limited and require more work to consider scenarios
such as priority clients, network reconfiguration and operation of microgrids,
uncertainties of distributed energy resources (DER) and loads, to achieve a smart
grid capable of self-healing itself from extreme events.
The present research proposes an optimization centralized algorithm based on the
combination of metaheuristic techniques of Differential Evolution (DE) and
Continuous Population-Based Incremental Learning (PBILc) to solve the service
restoration problem in Distribution Systems. This algorithm considers priority clients
and distributed generation (DG) dispatch to support the main network, or local power
supply of the loads by micro-grids. In this way, the system is provided with a selfhealing capacity to meet more restoration scenariosMagíster en Electricidad mención Redes Eléctricas InteligentesCuenc
