Solución Multi-Objetivo de Flujos Óptimos de Potencia Mediante un Algoritmo Metaheurístico

Regalado Rojas, José Arnulfo

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	Barocio Espejo, Emilio
dc.contributor.advisor	Uribe Campos, Felipe Alejandro
dc.contributor.advisor	Zúñiga Haro, Pável
dc.contributor.author	Regalado Rojas, José Arnulfo
dc.date.accessioned	2020-08-15T19:06:02Z	-
dc.date.available	2020-08-15T19:06:02Z	-
dc.date.issued	2016-01-21
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12104/81689	-
dc.identifier.uri	https://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstract	En nuestros días, los modernos sistemas de potencia se han vuelto cada vez más complejos puesto que con el paso del tiempo se han incorporado nuevas tecnologías como dispositivos FACTS, redes inteligentes y la integración de las novedosas fuentes de energías renovables. Estos elementos vuelven más complejos los modelos matemáticos agregando características estocásticas, funciones no lineales con parámetros mixtos y una gran variedad de restricciones que hacen imposible resolver las ecuaciones que describen el problema mediante métodos convencionales. Estos problemas, que generalmente están relacionados con procesos de optimización multiobjetivo, requieren de la formación de un criterio que permita facilitar la toma de decisiones para la selección de la mejor solución que satisfaga las condiciones operativas del sistema mientras se minimizan los costos, pérdidas o el perfil de voltaje de la red eléctrica. En el presente trabajo se propone y se implementa el algoritmo de polinización de flores modificado (MFPA) para resolver el problema multiobjetivo de flujos óptimos de potencia (MOOPF) y determinar los frentes de Pareto en dos y tres dimensiones que formarán el espacio para la toma de decisiones. Este método es apropiado debido a las siguientes características:  Puede implementarse con funciones no lineales discontinuas, variables discretas y mixtas. Las restricciones se integran fácilmente y pueden ser de cualquier tipo.  Tiene la capacidad de explorar ampliamente el espacio de factibilidad por lo que garantiza la existencia del valor óptimo global y evita el estancamiento prematuro provocado por la naturaleza multimodal del modelo matemático del sistema.  El método puede extenderse a resolver problemas de varios objetivos sin importar la no linealidad o complejidad de las funciones y restricciones operativas. El algoritmo es implementado en la plataforma Matlab y se auxilia de la caja de herramientas de Matpower que es compatible con dicha plataforma. El sistema de prueba empleado en las simulaciones es el IEEE 30 estándar con algunas modificaciones propuestas en la literatura. También se diseñó e implementó una herramienta visual que permite observar el estado del sistema de acuerdo a la solución del problema. Las características antes mencionadas conforman una herramienta útil que puede ser valiosa para el monitoreo y toma de decisiones respecto al estado del sistema de potencia.
dc.description.tableofcontents	Resumen III Abstract IV Lista de figuras V Lista de tablas VI Lista de acrónimos VII Tabla de contenido VIII Capítulo I Introducción 1 1.1 Motivación............................................................................................................... 1 1.2 Declaración del problema ........................................................................................ 1 1.3 Objetivos ................................................................................................................. 2 1.4 Hipótesis .................................................................................................................. 3 1.5 Organización de la tesis ........................................................................................... 3 1.6 Revisión del trabajo previo...................................................................................... 3 1.6.1 Métodos clásicos deterministas .................................................................. 4 1.6.2 Métodos metaheurísticos basados en inteligencia artificial ........................ 7 1.6.3 Métodos híbridos ......................................................................................... 9 1.7 Artículos publicados ............................................................................................. 11 1.8 Referencias ............................................................................................................ 11 Capítulo II Métodos clásicos de flujos óptimos de potencia 16 2.1 Introducción........................................................................................................... 16 2.1.1 Definiciones sobre la teoría de optimización ............................................ 17 2.2 Modelo matemático de flujos óptimos de potencia ............................................... 19 2.2.1 Función objetivo ....................................................................................... 20 2.2.2 Funciones de restricciones de igualdad ..................................................... 20 2.2.3 Funciones de restricciones de desigualdad ............................................... 21 2.2.4 Funciones de penalización ........................................................................ 22 XI 2.3 Repaso de los métodos de solución clásicos ......................................................... 23 2.3.1 Modelo simplificado para flujos óptimos de potencia de CD ................... 23 2.3.2 DCOPF mediante programación lineal ..................................................... 24 2.3.3 DCOPF mediante programación cuadrática ............................................. 26 2.3.4 Método de gradiente .................................................................................. 29 2.3.5 Método de punto interior primo-dual de barrera logarítmica ................... 33 2.4 Discusión sobre los métodos de optimización clásicos aplicados a la solución de flujos óptimos de potencia ................................................................................ 37 2.5 Resultados de la aplicación en un sistema de prueba ............................................ 40 2.5.1 Comparación de resultados de costos mínimos de generación ................. 40 2.5.2 Interfaz gráfica para la visualización del estado del sistema de potencia ..................................................................................................... 42 2.5.2.1 Visualización de mapas de voltaje ................................................ 42 2.5.2.2 Visualización de desempeño de las líneas de transmisión ............ 43 2.6 Conclusiones preliminares .................................................................................... 45 2.7 Referencias ............................................................................................................ 46 Capítulo III Solución de flujos óptimos de potencia utilizando el algoritmo de polinización de flores modificado 47 3.1 Introducción........................................................................................................... 47 3.2 Formulación matemática del problema ................................................................. 48 3.2.1 Restricciones operativas ............................................................................ 49 3.2.2 Problemas de un solo objetivo .................................................................. 50 3.3 Algoritmo de polinización de flores ...................................................................... 52 3.4 Algoritmo de polinización de flores modificado ................................................... 55 3.4.1 Selección de la mejor población inicial .................................................... 55 3.4.2 Intercambio entre los procesos de polinización local y global ................. 56 3.5 Resultados de la aplicación en un sistema de prueba ............................................ 58 3.5.1 Evaluación de la función cuadrática de costos de generación .................. 59 3.5.2 Evaluación de la función cuadrática de costos con efecto de válvula ...... 61 3.5.3 Evaluación de la función de pérdidas totales de potencia activa .............. 62 3.5.4 Mejoramiento del perfil de voltaje ............................................................ 63 XII 3.6 Conclusiones preliminares .................................................................................... 65 3.7 Referencias ............................................................................................................ 66 Capítulo IV Enfoque metaheurístico para la toma de decisiones en problemas multiobjetivo de flujos óptimos de potencia 69 4.1 Introducción........................................................................................................... 69 4.2 Formulación matemática general .......................................................................... 70 4.3 Conceptos de dominancia y optimalidad de Pareto............................................... 70 4.4 Importancia del frente de Pareto ........................................................................... 71 4.5 Métodos para el cálculo del frente de Pareto ........................................................ 72 4.5.1 Suma ponderada ........................................................................................ 72 4.5.2 Método ?-restrictivo .................................................................................. 73 4.5.3 Frontera de intersección normal ................................................................ 73 4.6 Criterio para la selección de la mejor solución compromiso ................................ 76 4.6.1 Función de membresía difusa ................................................................... 76 4.6.2 Método de pesos de entropía ..................................................................... 76 4.6.3 Método de la mediana ............................................................................... 77 4.7 Aplicación y resultados del método propuesto en un sistema de prueba .............. 78 4.7.1 Cálculo del frente de Pareto en 2D ........................................................... 78 4.7.1.1 Costos vs pérdidas ......................................................................... 78 4.7.1.2 Costos vs desviación de voltaje .................................................... 79 4.7.1.3 Costos con efecto de válvula vs pérdidas ...................................... 81 4.7.1.4 Costos con efecto de válvula vs desviación de voltaje ................. 82 4.7.2 Cálculo del frente de Pareto en 3D ........................................................... 84 4.7.2.1 Método del centroide .................................................................... 86 4.7.2.2 Costos vs pérdidas vs desviación de voltaje ................................. 86 4.7.2.3 Costos con efecto de válvula vs pérdidas vs desviación de voltaje ........................................................................................................ 88 4.8 Conclusiones preliminares .................................................................................... 89 4.9 Referencias ............................................................................................................ 90 XIII Capítulo V Conclusiones 92 5.1 Conclusiones generales ......................................................................................... 92 5.2 Aportaciones .......................................................................................................... 92 5.3 Trabajos futuros ..................................................................................................... 93 Apéndice A.1 Flujos de potencia ................................................................................... 94 Apéndice A.2 Flujos de potencia de CD ........................................................................ 95 Apéndice B Algoritmos de optimización metaheurísticos .......................................... 97
dc.format	application/PDF
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Biblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisher	Universidad de Guadalajara
dc.rights.uri	https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subject	Ingenieria Electrica
dc.title	Solución Multi-Objetivo de Flujos Óptimos de Potencia Mediante un Algoritmo Metaheurístico
dc.type	Tesis de Maestria
dc.rights.holder	Universidad de Guadalajara
dc.rights.holder	Regalado Rojas, José Arnulfo
dc.coverage	GUADALAJARA, JALISCO
dc.type.conacyt	masterThesis	-
dc.degree.name	MAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRICA	-
dc.degree.department	CUCEI	-
dc.degree.grantor	Universidad de Guadalajara	-
dc.degree.creator	MAESTRO EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRICA	-
Aparece en las colecciones:	CUCEI

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