Aplicación de heurísticas modernas a la resolución de restricciones técnicas de un sistema eléctrico de potencia

Autor: Martín Muñoz, Pablo
Přispěvatelé: Sierra, Alejandro
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Biblos-e Archivo. Repositorio Institucional de la UAM
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Popis: Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior
En esta tesis se propone el nuevo algoritmo ECPA para eliminar o reducir las restricciones técnicas estáticas (sobrecargas y las violaciones de límites de tensión) en un sistema eléctrico de potencia. El nuevo algoritmo realiza una búsqueda de las mejores acciones de control correctivas y preventivas, necesarias para devolver al sistema eléctrico a su estado normal de operación, en el que no hay restricciones técnicas. Para ello se parte de una población inicial de soluciones generadas de forma aleatoria, que van mejorando de forma iterativa mediante un algoritmo evolutivo que utiliza codificación real. La calidad de los individuos de la población se evalúa en cada iteración del algoritmo con una función de fitness que tiene en cuenta los principales atributos de cada solución: mejoras conseguidas en sobrecargas y violaciones de tensión, y el coste total de generación. ECPA aplica de manera secuencial los tres operadores característicos de un algoritmo evolutivo: Selección. Este operador escoge los mejores individuos de la población actual (progenitores) para generar la siguiente población, basándose para ello en el valor de la función de fitness. En ECPA se ha elegido la selección por torneos binaria por su simplicidad y eficiencia. Recombinación. La misión de este operador es obtener los individuos de la siguiente población (descendencia) a partir de los progenitores escogidos por el operador de selección. Se ha utilizado el operador de recombinación por equivalencias aleatorias RER, que combina a los progenitores de un modo sencillo para obtener la descendencia. Mutación. Este operador modifica al azar alguno de los individuos de la población para, de este modo, alcanzar zonas del espacio de búsqueda que podrían no estar cubiertas. Se han introducido perturbaciones gaussianas en los valores de las variables de control del algoritmo: potencia activa de los generadores, tensiones de consigna de los generadores y en el valor de las relaciones de transformación de los transformadores. Además, se contempla la posibilidad de sustituir uno de los generadores de la solución. El proceso iterativo no se detiene hasta que, después de un número determinado de iteraciones, no se mejora el valor del fitness máximo de la población o se ha alcanzado un número máximo de ejecuciones predefinido. Para validar el funcionamiento y el rendimiento de ECPA se han realizado simulaciones con el escenario del IEEE de 30 nudos, el escenario del IEEE de 118 nudos y un escenario de 1982 nudos correspondiente al sistema eléctrico de potencia español. Los resultados numéricos confirman la efectividad del algoritmo ECPA. Por ejemplo, en el caso del cálculo de acciones de control correctivas para el escenario del IEEE de 30 nudos, la mejor solución encontrada por ECPA es más barata que las mejores soluciones publicadas en la literatura, empleando además un menor número de acciones de control. En el cálculo de acciones de control preventivas, los resultados obtenidos con el método propuesto sólo son superados por un método en el que se usan acciones de control adicionales. El problema de la solución de restricciones técnicas planteado en esta tesis tiene muy frecuentemente más de una solución óptima, incluso para un número máximo de acciones de control dado. Dada la naturaleza evolutiva del método propuesto, la población final contiene las mejores soluciones, no una única solución óptima. Este resultado es muy valioso para ayudar al operador del sistema en su proceso de toma de decisiones. En las simulaciones efectuadas para valorar el rendimiento de ECPA en el cálculo de las acciones de control preventivas con el escenario del IEEE de 118 nudos, se han obtenido menores costes de generación que los de las referencias empleadas para comparación, con un número mucho menor de acciones de control. La carga computacional de ECPA en el escenario del IEEE de 30 nudos es similar a la de otros métodos que emplean computación evolutiva. En el escenario del IEEE de 118 nudos, el número de flujos de carga necesarios para obtener una solución sólo se incrementa ligeramente con respecto al obtenido para el escenario del IEEE de 30 nudos. Se ha aplicado también el nuevo método a un sistema eléctrico de potencia de tamaño realista, obteniéndose buenos resultados en tiempos de cálculo razonables, que permiten la aplicación de ECPA en los horizontes temporales de medio y largo plazo. El método desarrollado permite fijar un número máximo de acciones de control. De este modo, la solución final que encuentra el algoritmo está acotada en tamaño. Al tratarse de una cota superior, si existiesen soluciones equivalentes con menor número de acciones de control, formarían parte de la población de soluciones con una alta probabilidad. Otra característica importante de las soluciones de ECPA es la resolución conjunta de las sobrecargas y las violaciones de tensión.
Databáze: OpenAIRE
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