Resumen

La planificación y el funcionamiento eficientes de los sistemas de distribución de energía son cada vez más importantes con la integración de opciones de energías renovables en las redes de distribución de energía. Mantener las magnitudes de tensión dentro de los rangos permitidos es vital; de ahí que en los sistemas de distribución de energía se utilicen dispositivos de control, como cambiadores de tomas, reguladores de tensión y condensadores. Este estudio presenta un modelo de optimización basado en tres enfoques heurísticos, a saber, la optimización por enjambre de partículas, el algoritmo competitivo imperialista y la optimización por llama de polilla, para resolver el problema de la desviación de tensión. Se utilizan dos perfiles de carga diferentes para probar los tres algoritmos modificados en sistemas de prueba de 123 buses IEEE y 13 buses IEEE. El modelo de optimización propuesto utiliza tres casos diferentes: Caso 1, cambiando las posiciones de toma de los reguladores; Caso 2, cambiando los tamaños de los condensadores; y Caso 3, integrando los Casos 1 y 2 y cambiando las ubicaciones de los condensadores. Se presentan los resultados numéricos del modelo de optimización utilizando los tres algoritmos heurísticos para los dos perfiles de carga especificados.

• Materias:Control del proceso Desarrollo de procesos Programación Matemática Diagnóstico de fallos Optimización de procesos
• Subjects: Process development Mathematical Programming Fault diagnosis Process optimization
• Palabras claves:sistemas de distribución de energía, modelo de optimización, caso, sistemas de prueba de bus, diferentes perfiles de carga, algoritmo competitivo imperialista, optimización de llama de polilla, optimización de enjambre de partículas, redes de distribución de energía, opciones de energía renovable
• Keywords:power distribution systems, optimization model, case, bus test systems, different load profiles, imperialist competitive algorithm, moth flame optimization, particle swarm optimization, power distribution networks, renewable energy options