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Planificación Óptima de Alimentadores Primarios en Redes de Distribución Subterráneas empleando Algoritmos Heurísticos

Optimal Planning of Primary Feeders in Underground Distribution Networks using Heuristic Algorithms




Sección
SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA

Cómo citar
Planificación Óptima de Alimentadores Primarios en Redes de Distribución Subterráneas empleando Algoritmos Heurísticos. (2021). Revista Técnica "energía", 17(2), PP. 1-7. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v17.n2.2021.421

Dimensions
PlumX

Cómo citar

Planificación Óptima de Alimentadores Primarios en Redes de Distribución Subterráneas empleando Algoritmos Heurísticos. (2021). Revista Técnica "energía", 17(2), PP. 1-7. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v17.n2.2021.421

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En el presente artículo se presenta una propuesta metodológica para la planificación tipo Greenfield de sistemas de distribución eléctrica subterránea, empleando técnicas de Programación Dinámica y optimización basadas en algoritmos heurísticos.  La metodología tiene como objetivo, la búsqueda de una solución óptima local que permita determinar la cantidad mínima necesaria de equipos de maniobra, conjuntamente con el número asociado de circuitos primarios en configuración topológica Open Loop (OL) y su trazado óptimo en el plano urbano georreferenciado.

Para resolver los diferentes problemas de optimización se emplean varios algoritmos heurísticos, tal es así que: para determinar el número óptimo de equipos de maniobra y sus circuitos primarios asociados se emplea el Algoritmo Genético (AG), en el trazado de los primarios OL el algoritmo de Optimización de Colonia de Hormigas (ACO) y para la sectorización espacial de los circuitos primarios se aplica el algoritmo K-medoids.

Se requiere como parámetros de entrada, las coordenadas geográficas y la potencia de los centros de transformación de medio voltaje a bajo voltaje (CT MV/BV), así como el grafo georreferenciado de las vías en la zona de estudio.

Para la implementación práctica de la propuesta metodológica se desarrolló una herramienta computacional en Matlab, la cual fue empleada para la elaboración de la planificación de la red eléctrica subterránea de un amplio sector urbano de la ciudad de Ambato con una superficie de 2.97 km².


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