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Ubicación y dimensionamiento óptimos de generadores fotovoltaicos y compensadores estáticos de potencia reactiva en sistemas de distribución para la minimización del costo anual de compra de energía mediante el algoritmo de optimización fraccional

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2026-01-08

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Universidad Distrital Francisco José de Caldas

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Alonso Medina, Juan Sebastián (2026). Ubicación y dimensionamiento óptimos de generadores fotovoltaicos y compensadores estáticos de potencia reactiva en sistemas de distribución para la minimización del costo anual de compra de energía mediante el algoritmo de optimización fraccional. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. https://hdl.handle.net/11349/101315

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Resumen

This paper presents an innovative algorithm, termed the Fractional Optimization Algorithm (FOA), which utilizes the properties of fractional functions to enhance the integration of photovoltaic (PV) systems and distribution static compensators (D-STATCOMs) into distribution systems (DSs). The FOA employs a discrete-continuous encoding approach to determine the optimal placement and sizing of PV and D-STATCOM devices. A master-slave optimization framework is adopted, where the FOA operates in the master stage, and the successive approximations method is used for power flow analysis in the slave stage. The algorithm's efficacy is tested on 33- and 69-bus grids, demonstrating significant cost reductions over traditional optimization approaches such as the Vortex Search Algorithm (VSA) and the Sine-Cosine Algorithm (SCA). Furthermore, the FOA achieves superior computational efficiency, underscoring its promise as a robust optimization strategy.

Descripción

Este artículo presenta un algoritmo innovador, denominado Algoritmo de Optimización Fraccional (FOA), que utiliza las propiedades de las funciones fraccionarias para mejorar la integración de sistemas fotovoltaicos (PV) y compensadores estáticos de distribución (D-STATCOM) en sistemas de distribución (DS). El FOA emplea un enfoque de codificación discreta-continua para determinar la ubicación y el dimensionamiento óptimos de los dispositivos PV y D-STATCOM. Se adopta un marco de optimización maestro-esclavo, donde el FOA opera en la etapa maestra y el método de aproximaciones sucesivas se utiliza para el análisis del flujo de potencia en la etapa esclava. La eficacia del algoritmo se prueba en redes de 33 y 69 barras, demostrando reducciones de costos significativas en comparación con enfoques de optimización tradicionales como el Algoritmo de Búsqueda de Vórtice (VSA) y el Algoritmo Seno-Coseno (SCA). Además, el FOA logra una eficiencia computacional superior, lo que subraya su potencial como estrategia de optimización.

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