Flujo de potencia óptimo para redes radiales y enmalladas empleando programación semidefinida

Este artículo presenta una formulación convexa para el problema de flujo de potencia óptimo (Optimal Power Flow-OPF) en sistemas de potencia radiales y enmallados, a través de un modelo matemático basado en programación semidefinida (Semidefinite Programming-SDP), el cual trasforma el modelo cuadrát...

Full description

Autores:
Montoya-Giraldo, Oscar D.
Gil-González, Walter J.
Garcés-Ruíz, Alejandro
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1033
Acceso en línea:
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/703
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1033
Palabra clave:
Aproximación convexa
flujo de potencia
flujo de potencia óptimo
programación semidefinida
redes radiales
redes malladas
Convex approximation
power flow
optimal power flow
semidefinite programming
radial grids
mesh grids
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ES
Description
Summary:Este artículo presenta una formulación convexa para el problema de flujo de potencia óptimo (Optimal Power Flow-OPF) en sistemas de potencia radiales y enmallados, a través de un modelo matemático basado en programación semidefinida (Semidefinite Programming-SDP), el cual trasforma el modelo cuadrático no convexo del OPF en un modelo convexo relajado, que puede ser solucionado de forma mucho más eficiente. El modelo es implementado en MATLAB usando el paquete de optimización convexa CVX. Los resultados obtenidos son comparados con el modelo no lineal del problema implementado en GAMS y MATPOWER usando cuatro sistemas típicos de la literatura especializada, dos de tipo radial y dos enmallado. Las soluciones encontradas por esta aproximación convexa, son muy cercanas a las respuestas presentadas en la literatura especializada para el modelo no lineal. Este tipo de aproximación permite obtener soluciones de muy buena calidad, muy cercanas a la solución óptima del problema en tiempos computacionales menores y susceptibles de aplicarse en problemas de operación y control en tiempo real.