Optimization of Electrical Networks using Genetic Algorithms
Autor: | Gustavo J. Meschino, Daniel O. Anaut, Guillermo F. Di Mauro, Juan Antonio Suárez |
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Rok vydání: | 2009 |
Předmět: |
optimización
Flexibility (engineering) Mathematical optimization flujo de carga Distribution networks Computer science Strategy and Management Joule effect Brute-force search Geotechnical Engineering and Engineering Geology Industrial and Manufacturing Engineering genetic algorithms Computer Science Applications Distribution system electrical distribution networks General Energy load flow algoritmos genéticos redes de distribución eléctrica optimization Food Science |
Zdroj: | Información tecnológica, Volume: 20, Issue: 4, Pages: 137-148, Published: 2009 Información tecnológica v.20 n.4 2009 SciELO Chile CONICYT Chile instacron:CONICYT |
ISSN: | 0718-0764 |
Popis: | Este trabajo plantea la optimización de la configuración topológica de redes eléctricas de distribución secundarias tendiente a minimizar las pérdidas técnicas por efecto Joule, utilizando Algoritmos Genéticos. Mediante la aplicación sobre dos sistemas de distribución, se encontró que el método de optimización utilizado es capaz de hallar la solución óptima entre todas las posibles combinaciones que ofrecen las maniobras de los interruptores, comprobándose su flexibilidad para adaptarse a las restricciones de radialidad y nivel de tensión, involucrando un tiempo menor que el necesario para una búsqueda exhaustiva. Durante el desarrollo de la aplicación se validaron los operadores genéticos, determinándose cuáles eran aquéllos que proporcionaron el mejor desempeño en la búsqueda de la solución. Los resultados indican la factibilidad y viabilidad de la aplicación en la configuración óptima de sistemas de distribución eléctrica. This work proposes the optimization of the topological configuration of secondary electrical distribution networks to minimize technical losses produced during their exploitation due to Joule effect, using for this Genetic Algorithms. Through the application of the method to two systems, it was found that the optimization technique is able to find the optimum solution among all the possible combinations that switch operations offer. Its flexibility to adapt to the restrictions of radiality and voltage level in less time than that of exhaustive search is also proved. During the development of the application the genetic operators were validated, determining those that gave the best performance in the search of the solution. The results show the feasibility and viability of the application for the optimum configuration of electrical distribution systems. |
Databáze: | OpenAIRE |
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