Comparación de métodos de optimización utilizados para la asignación óptima de potencia en micro-redes eléctricas

Autores
Loyarte, Ariel S.; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge R.
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo compara dos algoritmos de optimización utilizados para resolver el problema de despacho óptimo de potencia en una micro-red (MR) eléctrica con generación distribuida. La optimización apunta al cálculo de las potencias y tensiones asignadas a los generadores, a los efectos de minimizar costos de generación, contaminación ambiental, y apartamiento de tensiones en barras respecto a sus valores nominales. Los algoritmos estudiados son un método de punto interior (MPI) con gradiente descendente y la optimización por enjambre de partículas (PSO). En los casos de estudio analizados, se compara el desempeño de los algoritmos en términos de la capacidad para alcanzar el óptimo global del problema y el tiempo de convergencia requerido. En particular, se estudia un caso simulado numéricamente consistente en una MR con 14 nodos, los cuales involucran generaciones fotovoltaicas, eólicas, celdas de combustible y generadores diésel; y cargas de tipo residencial e industrial, caracterizadas por curvas de consumo típicas. Los resultados muestran que el desempeño de ambos algoritmos es altamente dependiente de los objetivos a minimizar en el problema de despacho óptimo. Para objetivos simples que involucran un problema de optimización con un mínimo global único (por ejemplo, la minimización de los costos de generación), el MPI es más adecuado debido al menor tiempo requerido para alcanzar la solución. Sin embargo, para casos más complejos que involucran funciones multi-objetivo, y que pueden exhibir mínimos locales múltiples, el algoritmo basado en PSO resulta más eficaz ya que, si bien requiere mayor tiempo de cómputo que el MPI, posee mayor chance de alcanzar una solución próxima al óptimo global del problema, evitando quedar atrapado en algún óptimo local.
Fil: Loyarte, Ariel S. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe.Grupo de Control y Seguridad Eléctrica (CySE); Argentina.
Fil: Clementi, Luis A. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe.Grupo de Control y Seguridad Eléctrica (CySE); Argentina.
Fil: Vega, Jorge R.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Grupo de Control y Seguridad Eléctrica (CySE); Argentina.
Fil: Clementi, Luis A. CONICET - UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC); Argentina.
Fil: Vega, Jorge R. CONICET - UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC); Argentina.
Materia
Generación distribuida
Micro-redes eléctricas
Energías renovables
Optimización
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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Fil: Loyarte, Ariel S. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe.Grupo de Control y Seguridad Eléctrica (CySE); Argentina.
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G. Pepermans, J. Driesen, X. Haeseldonck, R. Belmans, and W. D’haeseleer, Energy Policy, vol. 33, pp. 787- 798, 2005.
S. Chowdhury, S.P. Chowdhury, and P. Crossley, The Institution of Engineering and Technology, 2009
A. Faisal and N. Heikki, Electrical Power and Energy Systems, vol. 42, pp. 728-735, 2012
A. Faisal and N. Heikki, Energy Conversion and Management, vol. 64, pp. 562-568, 2012.
W. Lin, C. Tu, and M. Tsai, Energies, vol. 9, pp. 1-16, 2016.
W. Huang, K. Yao, and C. Wu, Energies, vol. 7, pp. 8355-8373, 2014
L. Xu, G. Yang, Z. Xu, and Z. Bao, Q. Jiang, Y. Cao, J. Ostegaard, Transactions of the Institute of Measurement and Control, vol. 35, pp. 44-55, 2016.
A. Loyarte, L. Clementi, J. Vega, IEEE PES Conf. Proc. on Innovative Smart Grid Technologies Latin American (ISGT-LA), Montevideo, Uruguay, pp. 726-731, October 2015.
M. Ross, C. Abbey, F. Bouffard, and G. Joss, IEEE Trans. on Sust. Energy, vol. 6, pp. 1306-1314, 2015.
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