Aplicación del algoritmo de optimización por distribuciones generalizadas al problema de selección óptima de conductores en sistemas de distribución trifásicos asimétricos (2023)
Este artículo aborda el problema de la selección óptima de conductores en redes de distribución trifásicas asimétricas desde una perspectiva de optimización combinatorial, donde el problema se representa mediante un modelo de programación no lineal entero mixto (MINLP) que se resuelve utilizando una estrategia de optimización maestro-esclavo (MS). En la etapa maestra se propone un modelo de optimización conocido como algoritmo de optimización de distribución normal generalizada (GNDO) con una etapa de mejora basada en el algoritmo de búsqueda de vórtices (VSA). Ambos algoritmos trabajan con una codificación discreta-continua que permite representar las ubicaciones y calibres de los diferentes conductores en el sistema de distribución eléctrica. Para la etapa esclava, se adopta el algoritmo de barrido hacia atrás/adelante (BFS). Los resultados numéricos obtenidos en los sistemas IEEE de 8 y 27 nodos demuestran la aplicabilidad, eficiencia y robustez de esta metodología de optimización que, en comparación con metodologías actuales como el algoritmo metaheurístico de Newton, muestra mejoras significativas en los valores de la función objetivo con respecto al escenario de demanda balanceada para los sistemas de prueba de 8 y 27 nodos (es decir, 10.30% y 1.40% respectivamente). Por otro lado, para el escenario de demanda desbalanceada se obtuvo una reducción de 1,43% en el sistema de 27 nodos, mientras que en la red de 8 nodos no se obtuvo mejora. Se analiza un escenario de simulación adicional asociado a la versión trifásica de la red IEEE de 33 nodos bajo condiciones de funcionamiento desbalanceadas considerando tres posibles perfiles de carga. El primer perfil de carga corresponde a la operación anual bajo una condición de demanda pico, el segundo caso está asociado a un perfil de demanda diario, y el tercer caso de operación discretiza el perfil de demanda en tres periodos con longitudes de 1000 h, 6760 h y 1000 h con demandas del 100%, 60% y 30% respectivamente del caso de demanda máxima. Los resultados numéricos muestran la fuerte influencia del comportamiento de la demanda en los costos totales de planeación, con variaciones superiores a los USD 260.000,00 anuales entre los distintos casos de análisis. Todas las implementaciones se desarrollaron en el entorno de programación MATLAB®.