Un modelo posibilístico para estimar el costo intrínseco de la energía no suministrada en sistemas de distribución eléctrica

• Autores: Schweickardt, Gustavo Alejandro; Pistonesi, Héctor
• Año de publicación: 2010
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA; ENERGÍA NO SUMINISTRADA; OPTIMIZACIÓN; CONJUNTOS DIFUSOS
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

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; Argentina
Fil: Pistonesi, Héctor . Fundacion Bariloche. Instituto de Economia Energetica; Argentina