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El presente artículo resuelve el problema de coordinación hidrotérmica mediante la utilización de técnicas heurísticas como alternativa a los métodos de optimización exactos. Las técnicas utilizadas son el método de enjambre de partículas, algoritmos genéticos con sus variantes de selección por ruleta y torneo y el novedoso y reciente algoritmo lobo gris. El objetivo del modelo de optimización planteado radica en la minimización de la función objetivo referente al costo de combustibles de las centrales térmicas considerando, además, el efecto de punto de válvula que le da un toque más realista al problema. La metodología de solución propuesta incluye penalizaciones en la función objetivo relacionadas a las violaciones de las restricciones de balances de potencia y el balance dinámico de los reservorios. El despacho económico se ejecuta para un sistema de prueba compuesto por múltiples centrales térmicas y varias centrales hidroeléctricas con reservorios en cascada. Los algoritmos desarrollados se implementaron en el software Matlab. Adicionalmente, se evalúa innovadoramente los resultados logrados por cada técnica heurística mediante la utilización de diferentes indicadores clave de rendimiento. This paper solves the hydrothermal scheduling problem by using heuristic techniques as an alternative to exact optimization methods. The techniques used are the particle swarm method, genetic algorithms with its variants of selection by roulette and tournament and the novel and recent grey wolf algorithm. The objective of the proposed optimization model lies in the minimization of the objective function regarding fuel costs of thermal power plants, also considering the valve point effect that gives a more realistic touch to the problem. The proposed solution methodology includes penalties in the objective function related to the violations of constraints of the power balance and dynamic balance of reservoirs. The economic dispatch is executed for a test system composed of multiple thermal power plants and several hydroelectric power plants with cascaded reservoirs. The algorithms developed were implemented in the Matlab software. Additionally, the results achieved by each heuristic technique are innovatively evaluated using different key performance indicators. |
