Flujo de potencia óptimo usando el método del gradiente para reducción de pérdidas en sistemas de potencia
RESUMEN: Este artículo presenta un modelo de flujo de potencia óptimo utilizando el método de gradiente para la reducción de pérdidas en sistemas de potencia. El algoritmo permite ajustar un conjunto de variables de control para encontrar un punto de operación que minimice las pérdidas de potencia a...
- Autores:
-
López Lezama, Jesús María
Gallego Pareja, Luis Alfonso
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/25807
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/25807
- Palabra clave:
- Sistemas eléctricos de potencia
Flujo de potencia óptimo
Método del gradiente
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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RESUMEN: Este artículo presenta un modelo de flujo de potencia óptimo utilizando el método de gradiente para la reducción de pérdidas en sistemas de potencia. El algoritmo permite ajustar un conjunto de variables de control para encontrar un punto de operación que minimice las pérdidas de potencia activa. El método se basa en la solución de flujo de potencia por el método de Newton. Los límites de las variables independientes se manejan mediante funciones de penalización. El rendimiento del algoritmo se prueba utilizando dos enfoques diferentes para calcular el tamaño del paso a lo largo de la dirección factible: un tamaño de paso constante y un tamaño de paso variable utilizando el método de ajuste de parábola. |
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López Lezama, Jesús MaríaGallego Pareja, Luis AlfonsoGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)2022-02-04T17:06:01Z2022-02-04T17:06:01Z20081794-9165http://hdl.handle.net/10495/258072256-4314RESUMEN: Este artículo presenta un modelo de flujo de potencia óptimo utilizando el método de gradiente para la reducción de pérdidas en sistemas de potencia. El algoritmo permite ajustar un conjunto de variables de control para encontrar un punto de operación que minimice las pérdidas de potencia activa. El método se basa en la solución de flujo de potencia por el método de Newton. Los límites de las variables independientes se manejan mediante funciones de penalización. El rendimiento del algoritmo se prueba utilizando dos enfoques diferentes para calcular el tamaño del paso a lo largo de la dirección factible: un tamaño de paso constante y un tamaño de paso variable utilizando el método de ajuste de parábola.ABSTRACT: This paper presents an optimal power flow model using the gradient method for the reduction of losses in power systems. The algorithm allows adjusting a set of control variables to find an operation point that minimizes active power losses. The method is based on the power flow solution by Newton’s method. Limits on idependent variables are handled using penalty functions. The algorithm performance is tested using two different approaches to calculate the step size along the feasible direction: a constant step size and a variable step size using the parable adjustment method.COL001047715application/pdfspaUniversidad EAFIT, Escuelas de Ciencias e IngenieríaMedellín, Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Flujo de potencia óptimo usando el método del gradiente para reducción de pérdidas en sistemas de potenciaOptimal power flow using the gradient method to reduce electrical losses in power systemsArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSistemas eléctricos de potenciaFlujo de potencia óptimoMétodo del gradienteIng. cienc.857714Ingeniería y CienciaPublicationCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8927https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/0b44a075-2f62-45a4-81f0-556b9ab04ffb/download1646d1f6b96dbbbc38035efc9239ac9cMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f90c96af-7b15-4254-abfc-0417b9ceacdf/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADORIGINALLopezJesus_2008_FlujoPotenciaMetodoGradiente.pdfLopezJesus_2008_FlujoPotenciaMetodoGradiente.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf168607https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/876b8d4c-a6ff-4a10-b0fd-ebb1c9e3a193/download6d2aeea955557d26acdbe4932ef36b79MD51trueAnonymousREADTEXTLopezJesus_2008_FlujoPotenciaMetodoGradiente.pdf.txtLopezJesus_2008_FlujoPotenciaMetodoGradiente.pdf.txtExtracted texttext/plain26696https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/69078f90-aadc-4bea-8278-7bfcdd6180b9/download05f8b982bbef18da414212887087ce4bMD56falseAnonymousREADTHUMBNAILLopezJesus_2008_FlujoPotenciaMetodoGradiente.pdf.jpgLopezJesus_2008_FlujoPotenciaMetodoGradiente.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11237https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/76fa5379-45a3-41c1-b55f-085e0c153538/download0b6acd6d5618be39de115913e0bd09b8MD57falseAnonymousREAD10495/25807oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/258072025-03-26 17:44:40.455https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.coTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo= |