En esta tesis se desarrolló una metodología para la ubicación óptima de
reconectadores en circuitos primarios de distribución la cual combina las técnicas de
algoritmo genético Chu-Beasley (AGCB), para la búsqueda de ubicación óptima, y
de simulación de Montecarlo para la valoración de confiabilidad. La función objetivo
a minimizar en el proceso de optimización es la energía no servida, para lo cual se
realizó un detallado modelamiento de la demanda en su composición de usuarios
residenciales, comerciales e industriales. Esta metodología busca la ubicación
óptima de un número de reconectadores dado por el analista, ya que: i. una
solución global al número óptimo de reconectadores requeriría recursos
computacionales muy altos, esto es, en capacidad de memoria y tiempo de
simulación. ii. Dados los limitados recursos económicos de muchas electrificadoras,
aunque se tenga un número óptimo de reconectadores requeridos, no hay recursos
disponibles ni capacidad de acceso a créditos para comprarlos todos, pero si para
comprar un número menor de estos. iii. La metodología debe servir para los casos
en que se dispone de un número dado de reconectadores para poner en servicio o
para verificar la ubicación de reconectadores existentes en algunos circuitos
primarios de distribución. El analista debe seleccionar cuidadosamente el coeficiente
de variación, ya que si es muy bajo el tiempo computacional puede ser muy alto y
si es alto no se encuentra una solución óptima.In this thesis, a methodology for the optimal allocation of reclosers in distribution
feeders was developed combining the techniques of Chu-Beasley genetic algorithm,
for the search of optimal allocation, and Monte Carlo simulation for the reliability
assessment. The objective function to be minimized is the non served energy, for
what a detailed modeling of the load composition by residential commercial and
industrial customers was developed. This methodology seeks the optimal allocation
for a number of reclosers given by the analyst because: i. A global solution for the
number of reclosers would require huge computational resources, i. e. computer
memory capacity and computational time. ii. Due to the limited resources of many
utilities, although an optimal number of reclosers is known, there is no the
resources neither the capacity to go into loans to buy all them but for some of
them. iii. The methodology has to be useful for the case that some reclosers are
available to be installed or for checking if the location of existing reclosers is
optimal. The analyst has to carefully select the coefficient of variation because, if it
is very low the computational time will be very high and if it is very low the optimal
solution will be not found
