Transmission planning considering security and demand uncertainty through non-linear programming and evolutionary techniques
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Colombia
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Resumen
Descripción
This paper proposes a methodology for solving the Transmission Expansion Planning Problem considering single contingencies (N-1) and future demand uncertainty. To solve this problem, a specialized Chu-Beasley Genetic Algorithm (CBGA) is used so that investment plans can be suggested. These plans are evaluated through a Higher Order Interior Point Method for Linear Programming or through a Predictor Corrector Method. Additionally, initialization of the CBGA is carried out using Non-linear Interior Point. The methodology is validated using three test systems from the specialized literature: 46-Bus South-Brazilian, IEEE 24-Bus, and a 6-Bus Garver system. Results demonstrate the validity of this approach to solving the transmission planning problem when contingencies are considered; which is attained by finding expansion plans of minimum cost.
En este trabajo se presenta una metodología de solución para el problema de Planeamiento de la Expansión de Redes de Transmisión de Energía Eléctrica considerando contingencias simples (N-1) e incertidumbre en la demanda futura. Para resolver el problema se utiliza un Algoritmo Genético Especializado de Chu & Beasley (AGCH) para realizar las propuestas de inversión cuyos flujos de carga son resueltos mediante Programación Lineal con un Método de Punto Interior de Alto Orden o Método Predictor Corrector (MPC). Adicionalmente, es implementada una inicialización de la población mediante un Método de Punto Interior No Lineal. La metodología propuesta es validada utilizando tres sistemas de prueba de la literatura especializada: el sistema del Sur Brasilero de 46 barras, el sistema IEEE de 24 barras y el sistema Garver de 6 nodos.
En este trabajo se presenta una metodología de solución para el problema de Planeamiento de la Expansión de Redes de Transmisión de Energía Eléctrica considerando contingencias simples (N-1) e incertidumbre en la demanda futura. Para resolver el problema se utiliza un Algoritmo Genético Especializado de Chu & Beasley (AGCH) para realizar las propuestas de inversión cuyos flujos de carga son resueltos mediante Programación Lineal con un Método de Punto Interior de Alto Orden o Método Predictor Corrector (MPC). Adicionalmente, es implementada una inicialización de la población mediante un Método de Punto Interior No Lineal. La metodología propuesta es validada utilizando tres sistemas de prueba de la literatura especializada: el sistema del Sur Brasilero de 46 barras, el sistema IEEE de 24 barras y el sistema Garver de 6 nodos.
Palabras clave
Genetic algorithm, contingencies, demand uncertainty, interior point method, optimization., algoritmo genético, contingencias, incertidumbre en la demanda, método de puntos interiores, optimización