Resumen

En este estudio, se aborda el problema de la reconfiguración multiobjetivo de las redes de distribución con presencia de generación distribuida. Se trabajó con dos funciones objetivas: las pérdidas de potencia activa y el índice de tensión de la red. Para encontrar soluciones factibles, se utilizó un algoritmo evolutivo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II) implementado en MATLAB. La metodología propuesta se aplicó en la reconfiguración de un circuito de prueba de 33 nodos, 37 ramas y 4 generadores distribuidos, siguiendo los estándares de la IEEE. Se realizaron dos casos de estudio: uno sin presencia de generación distribuida y otro con cuatro generadores distribuidos. Los resultados mostraron una reducción en las pérdidas de potencia de la red y una mejora en el perfil de tensión. Estos resultados fueron comparados con otras investigaciones y métodos que utilizaron el mismo circuito de prueba, demostrando la pertinencia y efectividad de la metodología propuesta.

INTRODUCCIÓN

A lo largo de los años con el aumento de la demanda de electricidad, los sistemas eléctricos de distribución se enfrentan a serios desafíos como altas pérdidas de energía, problema de desviación de tensión y congestión de energía. Dos de las principales estrategias para mitigar estos efectos son la reconfiguración de alimentadores y el empleo de generación distribuida (GD).

La red de distribución primaria contiene dos tipos de interruptores, conocidos como interruptores de enlaces (normalmente abiertos) e interruptores seccionalizadores (normalmente cerrados). La estructura topológica de la red de distribución se puede modificar alterando el estado abierto / cerrado de los seccionadores y los interruptores de enlace, a lo que se le conoce como reconfiguración de alimentadores, lo cual reduciría las pérdidas de energía y mejoraría el perfil de tensión, siempre que se pueda determinar la reconfiguración óptima del sistema 1. Cualquiera sea la topología seleccionada, se debe asegurar que cumpla con las restricciones mínimas que son: (I) conservar la configuración radial de los alimentadores, (II) todas las cargas deben ser servidas, en el caso de que se realice la reconfiguración para disminuir pérdidas. Si el objetivo es mejorar la confiabilidad del sistema entonces se trata de que la mayor cantidad de clientes sean alimentados, (III) los límites térmicos de líneas, transformadores y otros equipos no deben ser excedidos y (IV) los niveles de tensión tienen que quedar dentro de los límites establecidos (2.

La integración de la GD conduce a un mejor equilibrio de carga, perfil de tensión, eficiencia energética y confiabilidad, por lo que es prudente asegurarse de que la GD tenga el tamaño óptimo y se instale en ubicaciones adecuadas para que los beneficios antes mencionados se manifiesten en el sistema. La discusión anterior sirve para resaltar el hecho de que, si la GD está dimensionada correctamente e instalada en la ubicación más adecuada servirá para reducir las pérdidas de energía del sistema y, al mismo tiempo, lo mantendrá estable (3.

• Materias:Sistemas de distribución Generación de energía
• Subjects:Distribution systems Power generation
• Palabras claves:Generación Distribuida; NSGA-II (Algoritmo de Optimización Genética No Dominada); Reconfiguración Multiobjetivo de los Sistemas de Distribución
• Keywords:Distributed Generation; NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II); Multi-objective Reconfiguration of Distribution Systems