Solución del problema de flujo óptimo de potencia reactiva utilizando un CBGA discreto-continuo implementado en el lenguaje de programación DigSILENT
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2022-07-27
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Descripción
El problema del flujo óptimo de potencia reactiva en los sistemas de transmisión se aborda en esta investigación desde el punto de vista de la optimización combinatoria. Se propone una versión discreta-continua del algoritmo genético de Chu & Beasley (CBGA) para modelar variables continuas como salidas de voltaje en generadores e inyección de potencia reactiva en bancos de condensadores, así como variables binarias como posiciones de toma en transformadores. La minimización de las pérdidas totales de energía se considera como el indicador de desempeño objetivo. El principal aporte de esta investigación corresponde a la implementación del CBGA en el Lenguaje de Programación DigSILENT (DPL), el cual aprovecha las ventajas de la herramienta de flujo de potencia con un bajo esfuerzo computacional. La solución del problema del flujo óptimo de potencia reactiva en los sistemas de potencia es una tarea clave ya que la eficiencia y operación segura de todo el sistema eléctrico depende de la adecuada distribución de la potencia reactiva en generadores, transformadores, compensadores shunt y líneas de transmisión. Para proporcionar una herramienta de optimización eficiente para académicos y operadores de sistemas de energía, este documento selecciona el software DigSILENT, ya que es ampliamente utilizado para sistemas de energía para industrias e investigadores. Los resultados numéricos en tres alimentadores de prueba IEEE compuestos por 6, 14 y 39 buses demuestran la eficiencia del CBGA propuesto en el entorno DPL de DigSILENT para reducir las pérdidas totales de energía de la red (entre 21,17 % y 37,62 % del caso de referencia) considerando cuatro escenarios de simulación con respecto a los límites de regulación de voltaje y las salidas de voltaje flojo. Además, los tiempos de procesamiento totales para los sistemas IEEE de 6, 14 y 39 buses fueron de 32,33 s, 49,45 s y 138,88 s, lo que confirma el bajo esfuerzo computacional de los métodos de optimización implementados directamente en el entorno DPL.
Resumen
The problem of the optimal reactive power flow in transmission systems is addressed in this research from the point of view of combinatorial optimization. A discrete-continuous version of the Chu & Beasley genetic algorithm (CBGA) is proposed to model continuous variables such as voltage outputs in generators and reactive power injection in capacitor banks, as well as binary variables such as tap positions in transformers. The minimization of the total power losses is considered as the objective performance indicator. The main contribution in this research corresponds to the implementation of the CBGA in the DigSILENT Programming Language (DPL), which exploits the advantages of the power flow tool at a low computational effort. The solution of the optimal reactive power flow problem in power systems is a key task since the efficiency and secure operation of the whole electrical system depend on the adequate distribution of the reactive power in generators, transformers, shunt compensators, and transmission lines. To provide an efficient optimization tool for academics and power system operators, this paper selects the DigSILENT software, since this is widely used for power systems for industries and researchers. Numerical results in three IEEE test feeders composed of 6, 14, and 39 buses demonstrate the efficiency of the proposed CBGA in the DPL environment from DigSILENT to reduce the total grid power losses (between 21.17 % to 37.62 % of the benchmark case) considering four simulation scenarios regarding voltage regulation bounds and slack voltage outputs. In addition, the total processing times for the IEEE 6-, 14-, and 39-bus systems were 32.33 s, 49.45 s, and 138.88 s, which confirms the low computational effort of the optimization methods directly implemented in the DPL environment.
Palabras clave
Flujo de potencia reactiva óptimo, Lenguaje de programación DigSILENT, Optimización combinatorio, Minimización de pérdidas de energía, Codificación discreta - continua