Comparative analysis of the Julia and AMPL computational tools used in the radial distribution network optimization problem

Contexto:La investigación sobre el desarrollo de modelos matemáticos para optimizar los sistemas dedistribución de energía eléctrica ha cobrado cada vez más importancia en los últimos años. La selecciónde las herramientas de optimización ysolversadecuados para resolver los problemas de optimizacióne...

Full description

Autores:: Quintero Restrepo, Jaime
Hoyos Vallejo, Juan Camilo

Tipo de recurso:: Article of investigation

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad Autónoma de Occidente

Repositorio:: RED: Repositorio Educativo Digital UAO

Idioma:: eng

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description	Contexto:La investigación sobre el desarrollo de modelos matemáticos para optimizar los sistemas dedistribución de energía eléctrica ha cobrado cada vez más importancia en los últimos años. La selecciónde las herramientas de optimización ysolversadecuados para resolver los problemas de optimizaciónen estos sistemas se ha vuelto fundamental.Método:Se implementaron modelos matemáticos no lineales y no lineales de enteros mixtos paraabordar la ubicación óptima de capacitores y generación distribuida en las plataformas AMPL y Julia.Estos modelos, junto con los solvers Ipop, Knitro y Bonmin, fueron evaluados y comparados utilizandosistemas de prueba de 33, 69 y 83 barras.Resultados:El análisis comparativo evidencia que AMPL permite una implementación más directa yadecuada para este tipo de problemas de optimización, mientras que Julia requiere construcciones máselaboradas. Los resultados experimentales evidencian reducciones significativas en las pérdidas delsistema mediante la ubicación optima de capacitores y generación distribuida.Conclusiones:AMPL ofrece una curva de aprendizaje más rápida y una sintaxis más adecuada parael modelado matemático. Por otro lado, Julia proporciona una versatilidad superior y acceso a unadiversidad más amplia desolvers. Aunque lossolversno lineales evaluados resultaron adecuados paralos modelos no convexos y alcanzaron soluciones equivalentes, Knitro, unsolvercomercial, presentótiempos de procesamiento más cortos. En este sentido, elegir entre alternativas gratuitas o comercialesimplica un compromiso entre los tiempos de procesamiento y el presupuesto disponible. Además,la solución de los problemas de optimización mencionados permitió minimizar de manera efectivalas perdidas en los sistemas de prueba. Estos modelos son versiones básicas que pueden ampliarse aproblemas de optimización más complejos
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La selecciónde las herramientas de optimización ysolversadecuados para resolver los problemas de optimizaciónen estos sistemas se ha vuelto fundamental.Método:Se implementaron modelos matemáticos no lineales y no lineales de enteros mixtos paraabordar la ubicación óptima de capacitores y generación distribuida en las plataformas AMPL y Julia.Estos modelos, junto con los solvers Ipop, Knitro y Bonmin, fueron evaluados y comparados utilizandosistemas de prueba de 33, 69 y 83 barras.Resultados:El análisis comparativo evidencia que AMPL permite una implementación más directa yadecuada para este tipo de problemas de optimización, mientras que Julia requiere construcciones máselaboradas. Los resultados experimentales evidencian reducciones significativas en las pérdidas delsistema mediante la ubicación optima de capacitores y generación distribuida.Conclusiones:AMPL ofrece una curva de aprendizaje más rápida y una sintaxis más adecuada parael modelado matemático. Por otro lado, Julia proporciona una versatilidad superior y acceso a unadiversidad más amplia desolvers. Aunque lossolversno lineales evaluados resultaron adecuados paralos modelos no convexos y alcanzaron soluciones equivalentes, Knitro, unsolvercomercial, presentótiempos de procesamiento más cortos. En este sentido, elegir entre alternativas gratuitas o comercialesimplica un compromiso entre los tiempos de procesamiento y el presupuesto disponible. Además,la solución de los problemas de optimización mencionados permitió minimizar de manera efectivalas perdidas en los sistemas de prueba. Estos modelos son versiones básicas que pueden ampliarse aproblemas de optimización más complejosContext:Research on the development of mathematical models to optimize electricpower distribution systems has become increasingly important in recent years.Choosing the right optimization tools and solvers to address optimization problemsin these systems has therefore become fundamental.Method:Nonlinear and mixed-integer nonlinear mathematical models addressingoptimal capacitor placement and the allocation of distributed generation wereimplemented in the AMPL and Julia platforms. These models together with theIpopt, Knitro, and Bonmin solvers, were tested and compared using 33-, 69-, and83-bus test systems.Results:The comparative analysis shows that AMPL allows for a more direct andadequate implementation of this type of optimization problem, while Julia requiresmore elaborate constructions. The experimental results show significant reductionsin system losses through optimal capacitor and distributed generation placement.Conclusions:AMPL offers a faster learning curve and a syntax that is more suitablefor mathematical modeling. On the other hand, Julia provides superior versatilityand access to a wider diversity of solvers. Although the evaluated nonlinear solversproved to be suitable for the non-convex models and reached equivalent solutions,Knitro, a commercial solver, exhibited shorter processing times. In this sense,choosing between free or commercial alternatives involves a compromise betweenprocessing times and the available budget. Furthermore, solving the aforementionedoptimization problems effectively minimized losses in the test systems. Thesemodels are basic versions that can be extended to more complex optimizationproblems16 páginasapplication/pdfengUniversidad Distrital Francisco José de CaldasBogotáDerechos reservados - Juan Camilo Hoyos Vallejo, Jaime Quintero Restrepo, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparative analysis of the Julia and AMPL computational tools used in the radial distribution network optimization problemAnálisis comparativo de las herramientas computacionales Julia yAMPL utilizadas en el problema de optimización de redes dedistribución radialesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85163129Ingeniería[1] R. Dos Reis Gonçalves, “Modelos de programação linear inteira Mista para resolver problemas de Otimização de sistemas de distribuição de Energia elétrica radiais,” PhD thesis, Dept. Electrical Eng., Universidade Estadual Paulista, Ilha Solteira, BRA, 2013. [Online]. Available: https:// repositorio.unesp.br/items/bd089af3-8e0b-4ee7-a33b-d7f7a42a4170 ↑3[2] L. A. Gallego Pareja, J. M. Lopez Lezama, and O. Gomez Carmona, “Optimal placement of capacitors, voltage regulators, and distributed generators in electric power distribution systems,” Ingeniería, vol. 25, no. 3, pp. 334-354, Oct. 2020. https://doi.org/10.14483/23448393.16925 ↑3, 5, 6[3] A. Karbowski and K. Wyskiel, “Comparative study of AMPL, Pyomo and JuMP optimization modeling languages on a flood control problem example,” Pomiary Automatyka Robotyka, vol. 25, no. 4, pp. 19-24, Dec. 2021. https://doi.org/10.14313/par_242/19 ↑3[4] I. Dunning, J. Huchette, and M. 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Hoyos Vallejo, “Análisis de herramientas computacionales libres utilizadas en el modelado y en la solución del problema de optimización en la ubicación de capacitores y de la generación en redes de distribución radiales,” Undergraduate Thesis, Dept. Engineering, Universidad Autónoma de Occidente, Cali, Colombia, 2023. [Online]. Available: https://red.uao.edu.co/handle/ 10614/15108 ↑4, 7[9] Norma Técnica: Calidad de la potencia de redes de distribución, Empresas Públicas de Medellín, Colombia, 2019, pp.11-12. ↑5[10] J. C. Hoyos, “Repositorio código AMPL - JuMP.” [Online]. Available: https://github.com/ camilohoyos0499/Code ↑7[11] “Documentation for JuMP,” JuMP. [Online]. Available: https://jump.dev/JuMP.jl/stable/ ↑7[12] R. Fourer, D. M. Gay, and B. W. Kernighan, “AMPL: A modeling language for mathematical programming, second edition,” 2003. [Online]. 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Comparative analysis of the Julia and AMPL computational tools used in the radial distribution network optimization problem

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