Aplicación del algoritmo de optimización aritmética al problema de balance de fases en sistemas de distribución asimétricos

Abstract

Objective: This article presents the application of the arithmetic optimization algorithm (AOA) to the phase balancing problem in three-phase asymmetric distribution systems. The algorithm is implemented in MATLAB and its performance is compared with the losses from the results of the networks presented in specialized literature using other optimization algorithms. The objective is to determine the optimal load connections at each node to reduce the active power losses (the objective function).Methodology: Based on the specialized literature, the IEEE standard test networks with 25 and 37 nodes are selected. A master-slave strategy is proposed, where the iterative swept power flow is programmed in its three-phase version (slave stage). Power losses are characterized under a standard phase connection condition on the load side. The arithmetic optimization algorithm (AOA) (master stage) is then programmed and the most optimal connections to be implemented are defined. These are subsequently compared and analyzed with other methodologies and with the base case.Results: Using the selected IEEE test systems of 25 and 37 nodes from the specialized literature, the proposed master-slave methodology, incorporating AOA and the iterative sweep power flow in its three-phase version, effectively identifies an optimal solution. It determines the connections for the phases that balance the load in the nodes, reducing the losses of these systems by 4.155% and 19.249%, respectively.Conclusions: The study found that the AOA is effective in minimizing power losses in asymmetrical distribution systems, sligthly outperforming the CSA and CBGA optimization methods. The algorithm demonstrated robustness in solution accuracy and proved useful in validating results using standardized IEEE test systems. The findings highlight the importance of implementing efficient optimization techniques. Future work is suggested to explore the application of AOA to other electrical problems and to develop variants that enhance its parameters and reduce processing times.Objetivo: Este artículo presenta la aplicación del algoritmo de optimización aritmética (AOA) al problema de balance de fases observado en los sistemas de distribución. Se utiliza para su implementación el software MATLAB. Los resultados se comparan con las pérdidas reportadas en las redes presentadas en la literatura especializada sobre estudios que aplicaron otros algoritmos de optimización. El objetivo es encontrar la conexión óptima de las cargas en cada nodo para reducir las pérdidas de potencia activa (Función objetivo).Metodología: Con base en la literatura especializada, se seleccionan las redes de prueba estándar IEEE de 25 y 37 nodos. Se propone seguir una estrategia maestro-esclavo, en la cual se programa el flujo de potencia barrido iterativo en su versión trifásica (etapa esclavo). Se caracterizan las pérdidas de potencia para una condición estándar de conexiones de fases en la carga y posteriormente se programa el algoritmo de optimización aritmética (AOA) (etapa maestro). Producto de ello, se definen las conexiones más óptimas a implementar, las cuales son luego comparadas y analizadas con otras metodologíasy con el caso base.Resultados: usando los sistemas IEEE de prueba seleccionados de 25 y 37 nodos a partir de la literatura especializada, se comprueba que la metodología propuesta maestro-esclavo, la cual emplea el algoritmo de optimización aritmética (AOA) y el flujo de potencia de barrido iterativo en su versión trifásica, logra encontrar una solución óptima. Asimismo, logra definir conexiones para las fases que balancean la carga en los nodos, reduciendo así las pérdidas de dichos sistemas en un 4.155% y 19.249% respectivamente.Conclusiones: el estudio encontró que el AOA es eficaz para minimizar la pérdida de potencia en sistemas de distribución de energía asimétricos, con un rendimiento ligeramente mejor que los métodos de optimización CSA y CBGA comparados. El algoritmo resultó ser robusto en cuanto a la precisión de la solución y útil para validar los resultados utilizando sistemas de prueba IEEE estandarizados. El estudio destaca la importancia de aplicar técnicas de optimización eficientes y proponetrabajos futuros sobre la aplicación del AOA a otros problemas eléctricos, así como el desarrollo de variantes para mejorar sus parámetros y reducir los tiempos de procesamiento