Resumen

Este estudio presenta un algoritmo híbrido multiobjetivo de optimización por enjambre de partículas (HMOPSO) para resolver el problema de despacho óptimo de potencia reactiva (ORPD). Este problema se formula como un desafiante problema de optimización multiobjetivo con restricciones no lineales que considera tres objetivos, es decir, la minimización de las pérdidas de potencia, la mejora del perfil de tensión y la mejora de la estabilidad de la tensión simultáneamente. Con el fin de lograr una mejor convergencia y diversidad, este trabajo presenta el uso de la combinación de MOPSO clásico con distribución de probabilidad gaussiana, secuencias caóticas, distancia de aglomeración dinámica y operador de mutación autoadaptativo. Además, se emplean múltiples estrategias efectivas, como el enfoque de manejo de variables mixtas, la técnica de manejo de restricciones y los criterios de parada. La eficacia del algoritmo propuesto para resolver el problema ORPD se valida en los sistemas estándar IEEE 30-bus e IEEE 118-bus bajo estados nominales y de contingencia. Los resultados obtenidos se comparan con el MOPSO clásico, el algoritmo genético de ordenación no dominante (NSGA-II), el algoritmo evolutivo multiobjetivo basado en la descomposición (MOEA/D), y otros métodos recientemente reportados en la literatura desde el punto de vista de los frentes de Pareto, extremos, soluciones y métricas de rendimiento multiobjetivo. Los resultados numéricos demuestran la superioridad del HMOPSO propuesto para resolver el problema ORPD satisfaciendo estrictamente todas las restricciones.

• Materias:Ingeniería electrónica Codificación de video Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Video Coding Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:problema orpd, mopso clásico, nueva optimización híbrida multiobjetivo por enjambre de partículas, despacho óptimo de potencia reactiva, distribución de probabilidad gaussiana, operador de mutación adaptativo, técnica de manejo de restricciones, distancia de aglomeración dinámica, algoritmo evolutivo multiobjetivo, problema de optimización multiobjetivo.
• Keywords:orpd problem, classical mopso, novel hybrid multiobjective particle swarm optimization, optimal reactive power dispatch, gaussian probability distribution, adaptive mutation operator, constraint handling technique, dynamic crowding distance, multiobjective evolutionary algorithm, multiobjective optimization problem