Solución del problema de flujo óptimo de potencia reactiva utilizando un CBGA discreto-continuo implementado en el lenguaje de programación DigSILENT (2022)
El problema del flujo óptimo de potencia reactiva en los sistemas de transmisión se aborda en esta investigación desde el punto de vista de la optimización combinatoria. Se propone una versión discreta-continua del algoritmo genético de Chu & Beasley (CBGA) para modelar variables continuas como salidas de voltaje en generadores e inyección de potencia reactiva en bancos de condensadores, así como variables binarias como posiciones de toma en transformadores. La minimización de las pérdidas totales de energía se considera como el indicador de desempeño objetivo. El principal aporte de esta investigación corresponde a la implementación del CBGA en el Lenguaje de Programación DigSILENT (DPL), el cual aprovecha las ventajas de la herramienta de flujo de potencia con un bajo esfuerzo computacional. La solución del problema del flujo óptimo de potencia reactiva en los sistemas de potencia es una tarea clave ya que la eficiencia y operación segura de todo el sistema eléctrico depende de la adecuada distribución de la potencia reactiva en generadores, transformadores, compensadores shunt y líneas de transmisión. Para proporcionar una herramienta de optimización eficiente para académicos y operadores de sistemas de energía, este documento selecciona el software DigSILENT, ya que es ampliamente utilizado para sistemas de energía para industrias e investigadores. Los resultados numéricos en tres alimentadores de prueba IEEE compuestos por 6, 14 y 39 buses demuestran la eficiencia del CBGA propuesto en el entorno DPL de DigSILENT para reducir las pérdidas totales de energía de la red (entre 21,17 % y 37,62 % del caso de referencia) considerando cuatro escenarios de simulación con respecto a los límites de regulación de voltaje y las salidas de voltaje flojo. Además, los tiempos de procesamiento totales para los sistemas IEEE de 6, 14 y 39 buses fueron de 32,33 s, 49,45 s y 138,88 s, lo que confirma el bajo esfuerzo computacional de los métodos de optimización implementados directamente en el entorno DPL.